引用格式：许文静，安宁，于重,等. 大规模异构数据迁移的自适应清洗与智能转换框架［J］.网络安全与数据治理，2025，44（9）：35-45.
引言
随着数字化转型进程的加速推进，企业信息系统正经历从传统集中式架构向分布式架构转型，传统集中式数据库系统正逐渐被新型混合存储架构所替代［1］。
新旧系统数据迁移工作面临规模性、异构性、时效性三个方面技术挑战［2］。规模性挑战体现在海量历史数据的迁移需求上。传统迁移方法需要较长停机时间，导致无法满足业务系统高可用性的要求。异构性挑战体现在不同数据库系统在数据模型和查询语义等方面的差异。这种差异导致自动化迁移过程中出现各种兼容性问题，特别是在业务逻辑转换方面。时效性挑战体现在迁移过程中的数据一致性保障。由于缺乏有效的增量同步机制会导致业务状态不一致，直接影响用户体验和系统可靠性。这些挑战共同形成数据迁移工作的主要难点是在有限的时间资源下，难以同时保证迁移效率、数据一致性和业务连续性。此外，现有解决方案在异构模型转换和智能化能力方面也存在明显不足，导致成本居高不下。
基于规则的数据转换方法、增量数据同步技术以及分布式事务管理方案为现有研究工作的主要技术方向。虽然这些方法在特定场景下取得了一定成效，但普遍存在明显局限。基于规则的方法需要大量人工干预，难以应对复杂的模型转换需求。基于语义映射的方法虽然提高了转换精度，但面临可扩展性问题。虽然机器学习方法为数据转换提供新的思路，但在实际应用中仍存在训练数据需求大、业务规则处理能力弱等缺陷［3］。
针对异构性、规模性和时效性三大核心挑战，本文提出智能转换框架 AUTOMIG。该框架的核心创新包括两方面：一是基于图神经网络(Graph Neural Network, GNN)的深度关联发现机制，可自动识别数据库中未明确定义的复杂表间关联，减少对人工规则的依赖，为跨模型映射提供支持；二是面向大规模异构迁移的双模式协同执行引擎，结合全量数据分块并行处理与增量日志流式捕获，在保障一致性的同时提升吞吐量、降低迁移时间。AUTOMIG 通过元数据驱动的动态适配、自解释模式转换与分布式执行策略等技术实现上述机制。为验证其有效性，本文选取具有海量历史数据、高频更新、复杂网状关联和强领域规则的大规模教育培训系统进行迁移测试，该场景能够充分体现框架的普适性与智能性。
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作者信息：
许文静，安宁，于重，刘珠慧
(国务院国有资产监督管理委员会干部教育培训中心，北京100053)
