数据迁移避坑指南：别被遗留系统的数据逻辑坑了！

在项目初期，我们经常会低估遗留系统中那些看似不重要的数据字段背后隐藏的业务逻辑深度。结果往往是在数据转换阶段才发现大量计算结果不一致的问题，导致项目延期。这让我很头疼，如何才能提前发现这些“暗雷”呢？

我的经验教训：数据迁移不仅仅是复制粘贴

数据迁移并非简单的“数据搬家”，它更像是一次对遗留系统业务逻辑的深度挖掘和重构。以下是我总结的一些经验教训，希望能帮助大家避坑：

1. 尽早与业务专家沟通： 不要等到数据转换阶段才开始了解业务规则。在项目初期，就要与业务专家深入沟通，了解每个数据字段的含义、计算方式、以及与其他字段的关联关系。可以使用业务流程图、数据字典等工具，将业务规则可视化。

2. 数据剖析，摸清家底： 对遗留系统的数据进行全面的剖析，包括数据类型、取值范围、空值率、重复率等。这有助于发现数据质量问题，例如数据类型不一致、取值超出范围等。同时，也要关注数据之间的关联关系，例如主外键关系、父子关系等。

3. 编写详细的数据转换规则： 基于业务规则和数据剖析的结果，编写详细的数据转换规则。规则要清晰、完整、可执行，避免出现歧义。可以使用表格、流程图等方式，将转换规则可视化。

4. 充分的测试： 数据转换完成后，要进行充分的测试，包括单元测试、集成测试、以及用户验收测试。测试要覆盖各种场景，包括正常场景、异常场景、边界场景等。可以使用自动化测试工具，提高测试效率。

5. 关注历史数据： 遗留系统中往往存在大量的历史数据，这些数据可能已经过时，或者存在错误。在数据迁移过程中，要对历史数据进行清洗、转换、以及归档处理。

如何提前发现“暗雷”？

除了上述经验教训，我还总结了一些提前发现“暗雷”的方法：

• 数据溯源： 追踪数据的来源和流向，了解数据的产生过程和计算逻辑。
• 逆向工程： 通过分析遗留系统的代码和数据库结构，推导出业务规则和数据逻辑。
• 数据模拟： 模拟各种业务场景，生成测试数据，验证数据转换规则的正确性。

总结

数据迁移是一个复杂的过程，需要充分的准备和规划。只有深入了解遗留系统的业务逻辑和数据质量，才能避免被“暗雷”绊倒，确保项目顺利完成。希望我的经验能对你有所帮助！