2. 现有数据模型分析：源数据库表结构梳理、字段类型与约束分析、数据质量评估

数据模型迁移的第一步，是对源数据库中的存量数据模型进行全面、细致的分析。这一阶段的核心目标是摸清家底，识别潜在风险，为后续的迁移策略制定与接口开发提供精确的输入。本章节将从表结构梳理、字段类型与约束分析、数据质量评估三个维度展开。

2.1 源数据库表结构梳理

表结构梳理是数据模型分析的起点。我们需要从元数据层面获取所有相关表的完整定义，包括表名、字段名、数据类型、长度、精度、是否为空、默认值、主键、外键、索引以及注释等信息。

以下是一个典型的表结构梳理清单示例：

梳理过程中，需要特别关注以下异常情况：

• 孤儿表： 没有主键或外键关联的表，可能为废弃表或临时表。
• 冗余表： 结构高度相似的表，可能存在数据冗余或历史遗留问题。
• 大字段表： 包含 BLOB、CLOB、TEXT 等大字段的表，会影响迁移性能。

2.2 字段类型与约束分析

字段类型与约束分析是评估迁移兼容性的关键环节。不同数据库系统（如 Oracle、MySQL、PostgreSQL）在数据类型和约束实现上存在差异，直接迁移可能导致数据截断、精度丢失或约束失效。

以下是一个字段类型映射分析的示例表格：

约束分析方面，需要重点检查：

• 主键约束： 源库是否使用自增序列或 UUID？目标库是否支持？
• 外键约束： 迁移顺序是否满足外键依赖？是否需要临时禁用外键？
• 唯一约束： 源库的唯一索引是否包含 NULL 值？目标库对 NULL 的处理是否一致？
• 检查约束： 源库的自定义检查条件是否能在目标库中直接使用？

2.3 数据质量评估

数据质量评估是数据模型迁移中不可忽视的一环。脏数据或不一致的数据会直接导致迁移失败或目标库数据不可用。评估工作应覆盖完整性、一致性、准确性和时效性四个维度。

以下是一个数据质量评估的流程示意图：

在实际操作中，数据质量评估通常通过编写 SQL 脚本或使用 ETL 工具完成。以下是一个用于检查字段空值率的 SQL 示例：

-- 检查 ENG_MEASUREMENT 表中 VALUE 字段的空值率
SELECT
    COUNT(*) AS total_rows,
    COUNT(VALUE) AS non_null_rows,
    COUNT(*) - COUNT(VALUE) AS null_rows,
    ROUND((COUNT(*) - COUNT(VALUE)) / COUNT(*) * 100, 2) AS null_percentage
FROM ENG_MEASUREMENT;

-- 检查 ENG_POINT 表中 POINT_NAME 字段的唯一性
SELECT
    POINT_NAME,
    COUNT(*) AS duplicate_count
FROM ENG_POINT
GROUP BY POINT_NAME
HAVING COUNT(*) > 1;