如何在敏捷开发中做好数据迁移--

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1、如何在敏捷开发中做好数据迁移>>　　数据迁移是指在系统软件开发中，将具有实际业务价值的数据，依据功能需求或系统开发的要求，在不同存储媒介、存储形式或计算机系统之间转移的过程。　　数据迁移是系统开发经常涉及到的一项工作。在企业级应用系统中，新系统的开发，新旧系统的升级换代，以及正常的系统维护，不可避免地涉及到大量的迁移工作。而在一个以数据为核心的业务系统中，数据的迁移更是无处不在。比如：在以数据仓库为架构原型的系统设计中，ETL（抽取，转换，装载）部分的实现就是一种数据迁移；对大型数据系统的分布式实施，数据迁移就是整个实施过程的主要部分。而在敏捷实践中，渐进式的数据库开

2、发，更是涉及到大量的数据迁移和同步工作。　　我们时常会听到用户提出这样的要求我们并不过于关心应用的好坏，但需务必保证数据准确。的确，在以数据为运营基础的行业里，数据质量本身就是软件质量的权重部分，尤其在电信、金融和控制领域里，这一特征表现的格外明显。数据迁移也是敏捷开发中相当重要的环节，它影响着各个发布版本的数据质量，而数据质量又决定着系统的有效性和可靠性，因此高质量地完成数据迁移不容忽视。　　数据迁移往往被视为一件很简单的工作。在很多人眼里，数据迁移仅仅是用sql语句向相应数据表装载数据的过程。但在实际操作中，数据迁移涉及到很多层面的因素，如用户需求，系统功能，数据

3、库建模等，若出现问题，将导致开发进展缓慢或质量不高。常见问题有业务系统逻辑模糊、脏数据、遗留系统的技术债和管理债等。那么如何有效的避免这些问题，提高迁移质量呢？　　本文将以Thought项目为背景，为读者介绍如何在敏捷开发中高质量地处理数据迁移工作，从而在数据层面提高系统质量。　　开发背景　　A系统（旧系统）是客户原有的一套CRM（客户关系管理）系统。系统采用B/S架构，使用sqlserver2005做为后台数据库。旧系统的数据建模设计采用了高度范式化的设计思路，其目的是极度追求灵活性。业务数据被大量拆分并散布存储在上百张数据表里。数据表内和表之间不存在参照约束。大量

4、的业务逻辑采用存储过程封装以提高效率。存储过程体系相当庞大，且存在复杂的相互调用。数据库中存在一些脏数据，可能是长期的使用、维护或误操作导致，但没人知道它们有多少，具体存在哪里。应用界面可用性不理想而且系统效率较低，用户常抱怨系统反映迟缓或无反应。数据库存储的业务数据约50G左右。　　Thought系统用以替换旧系统主要功能。新系统精简整理旧系统功能，并整合了客户的最新需求。在设计上做了巨大变更，以改善界面可用性，同时为了保障终端用户对系统服务的需要，新旧系统要求能够同时运行并实现数据同步，当终端用户全部过度到新系统后，终止旧系统。在这个过程中，DBA团队需给予足够的

5、数据保障。　　以下为项目版本的发布图。　　图片看不清楚？请点击这里查看原图（大图）。　　数据迁移开发方法　　1.DBA需要制定目标并且管理自己的任务　　尽管在每个迭代中，团队都会讨论决定如何组织需求故事（story），但是DBA仍然需要有自己的故事墙（storye　NVARCHAR(250),　SELECTpersonName　=　personNameFROMCUSTOMERSERS表后，数据表不应该具有顾客名字为空的记录，如果出现将视为迁移过程的错误。　　新系统上要运行的测试代码：DECLARE　isExistPersonNameCUSTOMERSe　is　null

6、　IF　(isExistPersonNameoldDB.dbo.persons　--　这是在旧系统中定义的客户表...　　--省略复杂的过滤逻辑SELECTNumberofCustomerinNee　is　null　IF　(NumberofCustomerinOldDB<>NumberofCustomerinNeers　are　migrated　')ENDGo　　最终当把测试sql代码片段组装在一起后，我们获得了一批测试脚本，并按照以下流程，通过使用NANT工具实现自动化：　　NANT中的实现方法：<targetname=-init/>

7、　　该任务负责初始化测试环境<targetname=-parseDbScripts/>　　该任务负责编译并部署迁移脚本<targetname=-resetTestData/>　　该任务负责重置测试数据<targetname=-executeMigrationScripts/>　　该任务负责执行迁移脚本<targetname=-testMigration/>　　该任务负责执行迁移测试脚本<targetname=testDataMigrationdepends=-init,-parseDbScript