[发明专利]数据迁移方法、装置、计算机设备和存储介质

说明书

本发明涉及一种数据迁移方法、装置、计算机设备和存储介质，该方法包括：接收数据迁移指令；其中，数据迁移指令包括：源数据库信息、目标数据库信息、和待迁移数据；获取目标数据库的多源性能数据；从目标数据库的多源性能数据中提取特征数据；将特征数据输入预测模型中，根据特征数据生成多个不同时间尺度的特征数据，并根据多个不同时间尺度的特征数据得到目标数据库的性能预测结果；根据性能预测结果，生成迁移数据的迁移规则，根据迁移规则进行待迁移数据的迁移。上述方法能够提高数据迁移效率。

技术领域

本发明涉及数据迁移技术领域，特别是涉及数据迁移方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

在数据库表的应用过程中，随着记录的数据不断增多，一方面可能使得数据查询速度变慢，另一方面可能造成空间不足，无法存储新数据，所以需要对数据库表中的数据进行迁移。

然而，传统的历史数据迁移都是由DBA主导，在数据库层面采用一刀切的迁移方式，一次性将时间截点前的历史数据迁移完毕。这样的迁移方式必须停止系统的应用服务才能进行数据的迁移，具有较差的用户体验。同一数据库不同业务数据的保存周期也有一定差异，该迁移方式无法针对该情况进行定制化处理。而且当数据迁移失败时，只能回滚相关提交，然后重新尝试迁移，缺乏相关的应急措施和补偿机制，不利于实际操作。

综上所述，如何提高数据迁移效率是目前本领域技术人员亟待解决的问题。

发明内容

本申请提供了一种数据迁移方法、装置、计算机设备和存储介质。

第一方面提供了一种数据迁移方法，包括：

接收数据迁移指令；其中，所述数据迁移指令包括：源数据库信息、目标数据库信息、和待迁移数据；

获取目标数据库的多源性能数据；

从所述目标数据库的多源性能数据中提取特征数据；

将所述特征数据输入预测模型中，根据所述特征数据生成多个不同时间尺度的特征数据，并根据所述多个不同时间尺度的特征数据得到所述目标数据库的性能预测结果；

根据所述性能预测结果，生成所述迁移数据的迁移规则，根据所述迁移规则进行待迁移数据的迁移。

在一些实施例中，所述预测模型包括第一预测单元和第二预测单元；

所述将所述特征数据输入预测模型中，根据所述特征数据生成多个不同时间尺度的特征数据，并根据所述多个不同时间尺度的特征数据得到所述目标数据库的性能预测结果，包括：

将所述特征数据输入第一预测单元中，对所述特征数据进行多个时间尺度的离散小波变换，得到各个时间尺度的第一特征矩阵，所述第一预测单元根据所述第一特征矩阵得到所述目标数据库的第一预测结果；

将所述特征数据输入第二预测单元中，所述第二预测单元对所述特征数据进行多个不同时间尺度的下采样，得到各个时间尺度的第二特征矩阵，所述第二模型根据所述第二特征矩阵得到所述目标数据库的第二预测结果；

聚合所述第一预测结果和所述第二预测结果，得到所述目标数据库的性能预测结果。

在一些实施例中，所述第一预测单元包括小波变换模型和XGBoost模型，所述第二预测单元包括CNN模型和GRU模型；

所述第一预测单元根据所述第一特征矩阵得到所述目标数据库的第一预测结果，包括：

将所述第一特征矩阵输入所述XGBoost模型，得到所述目标数据库性能数据的第一预测结果；

所述所述第二模型根据所述第二特征矩阵得到所述目标数据库的第二预测结果，包括：

将所述第二特征矩阵输入所述CNN模型进行卷积和池化操作，得到多个时间尺度的第一特征向量；