Oracle 替代时，越来越多团队倾向“复制 + 对比 + 回流”的迁移方案

取代Oracle这件事情，实际困难的向来不是“将数据迁过去”，而是“怎样在业务可正常使用、数据可信赖、异常情况可退回的条件下达成切换”。

不少早期项目的思维算是蛮径直的，那就是先去导出结构，接着搬运全部数量，再补充增加的量，随后寻觅一个特定时段来切换数据库。这般的方案于系统较为小型，对于停机能够忍受的程度较高之际，还是可以发挥作用的。然而一旦业务转变成为核心系统情况下，迁移的对象变为几十张、甚而上百张表，切换的特定时段被压缩至分钟级别之时，团队马上就会发觉，单单凭借“复制”这手段已然是不足够。

鉴于 Oracle 替代并非单纯的一次数据搬运行为，而是一场涉及生产切换的活动。

而生产切换真正要解决的，是这三件事：

这同样基于这样的缘因，在这过去的两年时间里面，出现了越来越多的 Oracle 替换相关项目，而这些项目的方案设计，开始朝着一条更为稳健的路线进行集中：先是进行复制操作，接着开展对比工作，最后实现回流效果。

1. 只做“复制”，为什么不够？

若只是单单侧重于迁移动作这一方面，那么复制无疑是起始的那一步，并且还是绝对必要不可或缺的一步。假设不存在结构迁移，不存在全量迁移，不存在增量迁移，如此一来便根本也就无从谈起从 Oracle转向PostgreSQL的替代这一情况了。

但问题在于，复制解决的是“数据流动”，不是“切换决策”。

异构迁移，从Oracle迁移至PostgreSQL这种情况，一般而言，常常会遇到四类具有高风险性质的问题：

第一，业务不能长时间停机。

源头的 Oracle 需要仍然持续地供给服务，这表明在迁移的时间段之内，并非仅仅开展一次性的全部数量导入操作，而是应当首先搬运历史阶段的数据，接着持续不断地追踪增加的数量 ，最后于一个极为短暂的时间范围之内转移业务。

第二，迁移过程中源库还会变化。

核心业务库并非是静态的资产，在迁移的期间，极有可能还会持续地发生 DDL 或者 DML，要是方案仅仅能够同步数据，却没有办法联动结构的变化，那么在切换之前，就会出现源库与目标库渐渐偏离的状况。

第三，复制完成不等于数据可信。

好多迁移项目里，最难的那一步并非是“任务完成运行”，而是“哪个人敢于做出拍板决定进行切换”。要是不存在系统化的对比，到最后仅仅能够随机检查几张表格、检验几个接口，对于Oracle替代这种包含高风险的场景而言，明显是不充分的。

第四，切过去之后不一定就稳。

PostgreSQL 虽说是 Oracle 替代的关键方向之处，然而二者在语法等方面存有差异，像语法、生态、执行计划以及性能调优这些方面。真正切入流程之后，一旦发生功能情况或者性能问题之时，要是没有办法回退轨道，那么整个替代项目就会即刻间从“技术类升级行动”转变成为“业务方面事件”。

于是，从数据库管理员以及架构师看待问题的角度出发，那真正能够称得上靠谱的可供替换的方案，必然得同时去回应三个问题：

这就是“复制 + 对比 + 回流”的本质。

2. 稳定的迁移方法2.1 复制，解决的是不停机迁移

于 Oracle 替代项目之中，复制的价值并非是“将数据搬运至 PostgreSQL”，而是“在 Oracle 保持不停服的情形下，把结构、全量以及增量完整地迁移过去”。

有这样一条链路，是 NineData 针对 Oracle 迁移给出的：首先要完成结构迁移以及全量迁移，接着要依据 Oracle redo log 去做 CDC 增量复制，以此让源端 Oracle 在迁移进程当中能够持续对外提供服务，而目标端则要不断追平增量数据。

更关键之处在于，这条链路具备的支持特点并不单一，它不仅能够支持结构复制，还能够支持全量复制，同时也支持增量复制，此外，它还支持全对象类型的一种复制，这种复制涉及 DML以及 DDL的增量复制。

这点非常重要。

许许多多的人所理解的迁移复制这一概念，依旧停留在“同步那些新增以及修改的数据”这种层面，然而在 Oracle 替代项目当中，DDL 联动能力却常常才是真正决定了切换质量的那个关键所在。这是由于只要业务还处于运行状态，那么源端结构就存在继续发生变化的可能性。要是没有 DDL 联动，切换窗口就会被迫被拉长，甚至是临近上线的时候还需要人工去弥补结构差异。

所以，这里所说的“复制”，并非单纯的同步任务，而是具备一种能力，这种能力能够承接 Oracle，替代主链路，拥有连续复制的特性。

2.2 数据对比

复制之后为什么还必须做对比？

切换的核心并非在于“任务成功了”，而是聚焦于“有没有达成目标库的数据和源库是否保持一致”，这才是关键所在。

九条数据在甲骨文替换链路，给出的思路十分明晰：当复制任务迈入增量阶段并且延迟被清除之后，能够先于目标端进行只读验证，再借助九大数据的数据对比能力开展一致性校验。

对于这类迁移场景而言，NineData这个平台是可以支持全量精准校验的，同时还能进行快速验，也支持增量校验，并且在发现不一致的情况的时候能够提供修复能力。

在数据库对比这种情况当下，针对结构或者数据存在不一致状况的时候，能够自动生成变更的SQL，以此用来在目标端去修复差异。

这一步的意义，其实比很多人想象得大。

倘若 Oracle 进行替代，实际上真正具备难度的并非是“有没有迁移工具”这一情况，而是“谁来承担切换责任”这个问题。

没有对比能力，最后所有判断都靠经验；

有了对比能力，切换动作就变成一个可验证的工程过程。

换句话说，复制让你“能迁”，对比才让你“敢切”。

2.3 数据回流

不少迁移方案到这儿就收尾了，然而切实做过 Oracle 替换的那些人都清楚，最为关键的并非切换这个行为自身，而是在切换失败之际怎样去止损。

仿佛在将Oracle更换至PostareSQL之际，NineData能够支持基于PostgreSQL WAL log的CDC增量复制，能够把因PostgreSQL而产生的新的数据于实时状态下回流至Oracle。

这意味着什么？

就是说，在业务正式从Oracle切换至PostgreSQL以前，团队能够提前构建一条PostgreSQL连接Oracle的回流链路。如此这般，哪怕切换之后PostgreSQL方面展现出功能兼容故障、性能出现抖动或业务逻辑存在问题，新生成的数据依旧持续能返回到Oracle。一旦确定必须回退，就能将业务迅速切换到Oracle，而非在事故现场临时着手想办法补充数据。

这和传统意义上的“有回滚预案”不是一个等级。

传统预案很多时候停留在 PPT 或手册里；

回流链路则是已经运行中的实时通道。

Oracle替代项目愈发看重“回流”，究其本质，是团队对于切换风险的认知发生了变化。如今，大家不再满足于“理论上能够回退”，而是更期望“技术层面已然具备随时回退的条件”。

3. NineData 技术特性

如果把上面三件事拆开看，市场上不一定找不到对应工具。

困难之处在于，Oracle的替代并非是三个单独的动作，可却是一条不间断的切换线路句号。

NineData 的价值，并非仅仅是分别给出了复制，给出了对比，给出了回流，而是在于，将这三件事情放在同一平台内进行统一管理。

NineData的同步引擎，会依照pipeline方式，自动去调度相关的依赖任务，对比引擎，负责结构以及数据的对比，调度引擎，会依据节点健康状况、网络质量还有资源负载，来做任务调度；要是任务出现异常的情况，还会自动切换到健康节点，继续执行。

这表明于 Oracle 替代的情形之中，团队并非要自行拼凑一组诸如“迁移脚本 ，加以校验工具，再添告警脚本 ，以及回退预案”这般的组合方式，而是能够把那复制方面的任务，对比范畴的任务，告警所拥有的策略，以及回流所需执行的任务，俱皆收纳汇聚至唯一一个控制面之内。

换个角度看运维方面的情况，NineData这家公司所具备的功能是，对任务状态予以支持，对任务进度予以支持，对异常推送予以支持，与此同时，针对告警接收组以及Webhook，它能够完成对接操作，具体对接的对象是飞书，是钉钉，还有企业微信。

在 Oracle 替代这件事情上，对于技术团队而言，它是具有非常显著的重要意义的，这根本不是某一个 DBA 能够独自完成的事情，它通常会牵扯到 DBA、应用负责人、运维人员、项目经理以及业务方在其中共同进行协同合作，在这个过程里，任务一旦出现异常情况，能不能以最快速即时的方式通知到准确无误的那个人，这会直接对切换时的处置效率产生影响，进而影响推进事情的整个进度。

这套能力聚集一处，才切实阐释了为何 Oracle 替代项目愈发倾向于“复制 + 对比 + 回流”的方案，而非仅仅购置一个迁移工具。

4. 适合团队

并不是所有 Oracle 迁移都必须上到这种复杂度。

要是你的系统规模并非很大，业务能够承受长时间处于停机状态，当切换失败时所遭受的损失同样在可以控制的范围之内，那么传统的那种全量迁移并加上短时停服进行切换的方式，依旧是一种简单且有效的选择之举呢。

可是，只要你所处的场景，挨近下面这些状况，就会愈发需要“复制 + 对比 + 回流”：

讲得直白些，系统的重要性越高，那么方案就绝不能仅仅着眼于考察“迁移成功率”就了事，而是必须去关注“切换可控性”才行！

时至今日，NineData平台已然支持100多种数据库，涵盖MySQL、Oracle、PostgreSQL、SQL Server、MongoDB、达梦、OceanBase、PolarDB、AWS Aurora、ClickHouse、Doris等诸多类数据源；于复制场景方面支持同构与异构数据源之间的离线、实时复制，适用于数据迁移、跨云同步、异地容灾、异地多活、数仓集成等场景。

NineData产品给出三种灵活交付形态，这三种形态覆盖全场景需求，全场景需求从个人开发一直到企业核心！

SaaS 版社区版企业版

核心定位

云上即用，快速上线

本地部署，低成本起步

私有化部署，专属集群

交付形态

官方云托管

Docker 单机/内网部署

客户自有服务器集群部署

环境要求

无安装，需访问云服务

需安装，支持离线运行

需自建，支持内网/隔离网络

数据驻留

云上托管环境

本地或内网环境

企业自有专属集群

能力重点

数据库DevOps、数据复制、数据对比、AI 数据管理

数据库DevOps、数据复制、数据对比

针对数据库方面的DevOps，涉及数据复制，关乎数据对比，还有AI数据管理。

安全与可用性

标准云服务保障

数据本地驻留，轻量部署

数据不出域，多节点高可用

适用客户

个人开发者、小团队、中型企业

开发者、初创团队、教育机构、内网用户

中大型企业及高合规组织

适合场景

快速验证、快速落地

本地测试、离线部署、低成本起步

私有化生产、高安全、长期稳定运行

成本模式

免费使用 / 付费

免费使用

按需授权，商务报价

正因如此，NineData 这类平台方案才更适配企业级 Oracle 替代项目。它并非仅仅帮你“把数据搬过去”，而是尽可能将替代项目里最为危险的几步转化为标准化流程，转化为可观测流程，转化为可验证流程，转化为可回退流程。

5. 结语

做 Oracle 替代时，很多团队后期都会意识到一个现实：

其之所以会成为越发主流的思路，是由于它恰恰对应了 Oracle 替代最为关键的三个诉求，即“复制 + 对比 + 回流”, 这是一种情况 , 是这样的一种状况。

NineData 将这三件事较为完整地串联到了同一套平台当中，对于那些正在进行 Oracle 上云相关工作、从事数据库替代工作、开展跨云迁移工作或者致力于核心系统降本工作的团队而言，这种能力相较于“单次将数据迁移过去”更具实际价值。

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