阿里云RDS SQL自动化迁移上云，租用阿里云RDS找那

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我们分享阿里云是如何基于SQLServer备份还原理论来设计RDSSQL自动化迁移上云方案的。适用场景RDS数据库迁移上云是指将用户线下数据库搬迁到阿里云RDS上并完成应用切换到RDS上的工作过程。数据库迁移上云的重

　　我们分享是如何基于SQL Server备份还原理论来设计RDS SQL自动化迁移上云方案的。
适用场景
RDS数据库迁移上云是指将用户线下数据库搬迁到阿里云RDS上并完成应用切换到RDS上的工作过程。数据库迁移上云的重点和难点在于：如何保证用户数据库的完整性的同时，还要保证用户应用停机切换时间足够短（起码要达到分钟级）。通常使用的方法有逻辑迁移和物理迁移两种。
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逻辑迁移
逻辑迁移，是指将用户线下数据库对象和数据为DDL和DML语句，然后在RDS上执行的迁移上云方式。这些数据库的对象包含但不仅限于：
表：数据库的表对象，是数据库存储数据的单元。如果表与表之间有建立主、外键关系，在表对象之前，必须找出多表之间的主、外键关系，先建立主表，再建立外表。
约束：表与表之间的主、外键约束；默认约束；唯一约束；Check约束等。
视图：视图之间很可能存在引用关系，必须先建立被引用的视图，然后再建立引用视图。
函数：函数之间也可能存在相互引用关系。
存储过程：创建存储过程不需要严格按照引用关系来创建，但很有可能存在跨库访问的情况。
同义词：同义词类似于对象别名，这个是很多人容易忽略的地方。
逻辑迁移这种方式的好处是：应用切换时间很短，可以控制在秒级别。但是缺点也是显而易见公关危机能力训练的。
对象创建过程十分复杂，需要首先找出对象间相互依赖关系，才能成功创建所有对象。
表与表主外键约束，从而导致了数据插入操作必须先主表，再外表的顺序；数据删除则相反。
将数据转化为DML语句，然后在RDS上执行的方式，效率低下，尤其是大表的情况。
频繁的DML操作语句，非常容易导致RDS上Blockig发生，甚至严重时会产生死锁。
频繁的DML操作，会导致数据日志文件在短时间内暴涨，消耗IOPS。
最为严重的缺点是，频繁的DML操作，会导致表索引碎片率在短时间内大幅增加和统计信息的过时，从而导致执行计划评估不准确，进行影响RDS数据库的性能。
物理迁移
为了消除逻辑迁移的种种痛点，物理迁移是指，RDS SQL基于用户的物理备份文件，直接迁移上云还原到RDS SQL上。既然RDS SQL上的数据是基于用户线下数据库备份文件（既可以是完全备份文件，也可以是完全备份文件 + 差异备份或者日志备份文件）直接迁移上云还原到RDS SQL上，那么，我们就可以100%的保证RDS SQL上的数据库和用户线下数据库是100%一致的。就不会存在以上逻辑迁移的种种痛点，而最大的有点体现在解决了索引碎片和统计信息的不一致，导致用户数据库性能的问题，保证了用户线下数据库和RDS SQL数据库行为时一致性。
两者对比
逻辑迁移和物理迁移两者的优缺点对比如下所示：
从对比的结果来看，物理迁移唯一的弱势在于应用切换的时间稍长，控制在分钟级别，但是我相信对于起码95%以上的企业来讲分钟级别的迁移上云应用停止的时间还是可以接受的。
方案解析
在前一个章节，我们详细分析了线下SQL Server数据库迁移上云阿里云RDS SQL的两种方式：逻辑迁移和物理迁移，从对比结果来看，物理迁移具有更多的优点并且复杂度可控，是实现自动化迁移上云的最佳方案。以下两个小节是基于物理迁移上云方案的分析和流程图设计。