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不同操作系统之间迁移DB2数据库的一个案例

2005-06-16 21:05 218 查看

假设我们有一个IBM DB2数据库,这个数据库里有很多表(可能上百张甚至更多),又有很多索引、外键约束、触发器。最要命的是还有一些含有自增字段的表(含有GENERATED ALWAYS AS IDENTITY定义的字段的表)。我们也没有关于这些数据库对象的准确创建脚本(笔者经常碰到客户有这种情况)。

 现在我们要把这个数据库迁移到不同的操作系统(比如从AIX到LINUX),我们应该怎么办呢?因为操作系统不同,所以使用BACKUP/RESTORE命令显然是不行了。那么是不是可以使用db2move命令呢?也不行,首先db2move命令没有办法迁移索引、外键约束、触发器,更不能迁移含自增字段数据的表。那么对每张表都进行export/import操作?天哪,这简直是一场灾难,几百张表要做到什么时候啊,更何况import命令并不能保证自增字段的数据和原来一模一样!下面笔者提供一种方案,感觉还是比较奏效的
 假设数据库名为sample,运行在AIX上,我们的目标是迁移到LINUX上。为简单起见,所有数据库对象都在DB2INST1模式下,db2inst1用户拥有必须的所有权限,密码也是db2inst1
 (一)AIX系统上的操作:
 1) 首先我们用db2look命令得到数据库对象的DDL脚本:   db2look -d SAMPLE -z DB2INST1 -e -o sample.ddl -i db2inst1 -w db2inst1
 2) 使用文本编辑器编辑生成的sample.ddl,将创建表及索引的脚本语句,创建外键约束的语句,创建触发器的语句分开,制作成三个DDL脚本,分别是sample_tabs.ddlsample_foriegnkeys.ddlsample_triggers.ddl
 3) 使用下面的SQL语句生成导出所有数据的脚本:exort.sqldb2 "select 'export to ' || rtrim(tabname) || '.ixf of ixf select * from ' || rtrim(tabname) || ';' from syscat.tables where tabschema = 'DB2INST1'" > export.sql
 4) 编辑生成的export.sql,把头和尾那些信息去掉,只保留必要的export命令.
 5) 使用下面的SQL语句生成倒入所有数据的脚本(我们使用LOAD命令,而且必须使用)db2 "select 'load from ' || rtrim(tabname) || '.ixf of ixf insert into ' || rtrim(tabname) || ';' from syscat.tables where tabschema = 'DB2INST1'" > load.sql
 6) 编辑生成的load.sql,把头和尾的信息去掉,只保留必要的load命令.搜索sample_tabs.ddl文件中哪些表含有自增字段(含有GENERATED ALWAYS AS IDENTITY定义的字段的表),并把load.sql中含有自增字段的表的load命令加入modified by identityoverride语句(加在of ixf和 insert之间,例如: load from MYTABLE.ixf of ixf modified by identityoverride insert into MYTABLE;)注意:load命令中的modified by identityoverride可以保证导入数据时那些自增字段的值和原数据库中的数据一致.
 7) 使用db2 -tvf export.sql命令,导出所有表的数据。
 (二)将sample_tabs.ddl,sample_foriegnkeys.ddl,sample_triggers.ddl,load.sql及所有导出的.ixf数据文件复制到LINUX机器上.
 (三)LINUX系统上的操作:1) 使用CREATE DATABASE命令创建数据库SAMPLE,创建必要的表空间及配置必要的数据库参数.2) 连接到SAMPLE数据库,使用sample_tabs.dd脚本文件创建表(db2 -tvf sample_tabs.ddl).3) 进入到放置.ixf数据文件的目录,使用db2 -tvf load.sql导入数据.4) 使用sample_foriegnkeys.ddl和sample_triggers.ddl脚本文件创建外键约束和触发器.
 OK,我们的数据库基本上就迁移成功了!
 最后,别忘了对每张表运行runstats命令,你可以参照上面生成export和load命令脚本的方法来生成runstats脚本,然后再运行它。
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