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为什么要迁移数据库？
在评估数据库系统的价值的时候，一个重要的目标就是能将数据存储到已有的数据库，也能将从已存在的数据库中的数据取出来。这篇文章就是从SQL Server数据库中获取数据迁移到MongoDB中，反之亦然。
每当在数据库策略做出修改，特别是在大型组织系统中引入数据库系统的时候，有个问题会浮现在我们脑海中：“怎样把数据库比较简单地迁移到新的平台，如果迁移到新平台有问题，我们怎样比较简单的迁移回去？”于此同时，很多其它的问题也浮现到我们面前，这总是让我们感觉到一种潜在的焦虑，即任何新的专有的系统都可能是一种难以驾驭的系统。数据是数据库中珍贵的财产，稍有不慎就会导致数据丢失。程序通常不易被移植，因为数据库程序处理代码，通常很少被标准化，但是数据库中的数据感觉更容易迁移。
基于数据之间的转换来判断一个数据库系统，是否感觉有点不公平，特别是基于文档型数据库和关系型数据库，本质上就存在不同。当你发现数据转换成为一种可能时，突然感觉有几分欣慰。
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从SQL Server导入数据到MongoDB
从SQL Server数据库导入数据到MongoDB用很多中方法，比如通过SQLClinet和SMO客户端，基于mongodb.net库，通过代码的方式进行导入；比如使用MongoDB工具，如Studio 3T，用Node.js扩展插件来实现；比如用商业的ODBC驱动，用基于文档的方式进行迁移等。
还有很多其他的方式还没有尝试过，本文，我们将重点讨论基于文件的传输转换方式，我认为这是最快的方法。
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基于文档的数据转换
MongoDB是基于字节拷贝的输入和输出的系统。因此我们认为，使用JSON格式的文档数据导入到MongoDB集合中，也可以用同样的方式进行输出。这从一定程度上是正确的，但是也存在一些障碍。比如我们首先确保数据类型是正确的。
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数据类型问题
用RDBMS表中转换成JSON数据比较轻松，但是从BSON集合数据转换为关系型数据库中的数据就不是那么简单了，为什么呢？
关系型数据库中的数据表包括控制数据类型的所有规则，它为每列定义了数据类型，字段有时还定义了是否允许空值，值是否为唯一或是否符合表中数据规则的约束等。比如在在关系型数据库中插入一条数据，会检查该数据的标识规则或者地理编码。
MongoDB有两种方法来确保JSON导入数据的完整性，一种是采用JSON Schema系统进行数据检查；另一种是采用扩展JSON数据类型来验证BSON数据导入导出的标准。JSON Schema方法非常适用于你对集合的数据类型及键值很了解，集合的组织风格越接近一张表的格式，这种方法越有价值。JSON模式只适用于组织了足够多的集合，使您能够了解数据的类型和使用的键。它越接近于一个表，就越简单，越有价值。
相关的阅读：How to Create and Validate JSON Schema in MongoDB Collections （怎样创建和验证MongoDB集合中的JSON Schema）
扩展的JSON定义了数据类型和每个不明显的值，它可以将数据的大小再增加三分之一，但是对于非结构化的数据来说是安全的。它的主要优点是，任何能够读取标准JSON的系统都可以读取它，因为数据类型信息是用JSON记录的。这里我们对数据类型要求比较严格么？我不认为这样想。比如你导入了包含日期的JSON格式的数据，由于JOSN没有标准的表示日期的方法，因此它将被解析成字符串。但是你想对文档基于日期排序，它将变得很棘手，如果你想基于日期进行索引查询，感觉行不通。因为十进制数据和浮点型数据有很大的不同，当你用浮点数进行金融计算，你就会很快会发现这一点。如果你想保存二进制数据信息，你还得保留其中的编码信息。通过这些发现，其实数据类型真的很重要。
如果你要导入的数据是表格格式的，有一种简单的方法，可以使用CSV或TSV与-columnsHaveTypes开关，来提供字段规范。在PowerShell中，我们可以很容易地证明这些:
实际上，MongoDB 导入有点问题，因为它将冗长的内容和错误信息发送到不寻常的地方，因此在PowerShell中不能很好地工作。(所谓“正确”，我的意思是，在PowerShell中触发错误的命令，它很快就会运行完，而发现不了真正的错误)。
使用旧的Windows命令行来尝试这个可能更容易：您不希望将标题行添加到已存在的大型CSV文件中，因此可以为这些标题指定一个文件。其中主要的问题是，使用CSV，MongoDB对通用的格式和基于逗号分隔(CSV)的MIME类型文件(RFC4180)感知特别好，但是SQL Server则没有。这样的方法可能有效，也可能无效，因为它有时行不通，而且还会陷入没有错误的困境。换言之，最好别这样操作！你用TAB分隔符来分隔列值中含有TAB制表符分隔的文件是没问题的(TSV的IANA标准只是禁止制表符)。如果你希望将数据从MongoDB导入SQL Server，只需使用JSON导出，因为所有检查都是在接收端完成。
要使用mongoimport导入MongoDB，最安全的方法是扩展JSON。MongoDB 图形界面 Studio 3T有多种导入方法，包括SQL导入导出，使用SQL连接可以在三分钟内读取200万条记录，但这是另一个快速迁移数据方法的主题。
相关的阅读请参考：Studio 3T’s SQL Import and Export Wizard documentation
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主键问题
一般来说，关系数据库表要么有一个主键，要么有一个惟一的约束。没有它们，您无法轻松检索唯一的行。MongoDB集合是用聚集索引构建的[译者注1]。默认情况下，这只是一个随机object_id[译者注2]。这就失去了一个很好的索引机会，因为集群索引通常是主键的理想候选项。如果将表式数据库导入MongoDB，它将非常有效，如果对数据库进行正确的索引，并且通过创建有意义的集群索引，可以为每个表创建一个免费的、适当的索引。
我测试发现，使用_id字段，不管是用单列表示还是多列的复杂表示，只要保持这个KEY值和原来一样，无论谁使用数据库都有两种备选方案。下面是一个AdventureWorks示例，使用经典SQL Server示例数据库，移植数据到MongoDB。使用Studio 3T，我用SQL Query选项卡中完成了雇员的经典NAD(姓名和地址)视图。
SQL Query详细信息参考
你会发现，在可能的情况下，我充分利用了MongoDB中的集群索引_id。按照这种方式设计数据库，主键的设计经常被浪费掉了，所以不可能总是这样，在必要的地方创建索引更合适。在我的测试机上，它花费不到半秒的时间，这并不快，但也不是不合理。为了解决这两个问题，数据类型和主键都使用扩展JSON。
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使用扩展的JSON
扩展JSON是可读的JSON，符合JSON RFC，但它为定义数据类型的每个值引入了额外的键/值对。任何可以使用JSON数据的进程都可以读取这种格式，但是只有MongoDB REST接口、mongoimport、Compass和mongo shell可以理解这种格式。重要的公共数据类型都在其中，但是也有一些数据类型只与MongoDB有关，或者用于MongoDB数据库迁移相关。它与CSV文件头部中的数据类型规范有很多共同点。
该标准有严格的“规范”模式和“放松”模式。不幸的是，MongoDB只能解析严格模式。MongoDB中还有第三种方言mongo shell模式，“helper”函数能展示描述BSON数据类型。mongoimport可以使用这两种类型，但是mongo shell模式不能识别标准JSON解析器。SQL Server以标准JSON导出，尽管它在CLR和不推荐的数据类型方面可能存在问题。因此，我们必须展示如何编写扩展JSON，将这种复杂性隐藏在存储过程中。
最简单的方法是，它在每个文件中生成这样的代码(我只显示了前面几个文档)。我选择检查是否有基于一列的主键，如果有，我使用它作为MongoDB键，通过使用保留标签“_id”来指示。我将SQL Server数据类型映射到等效的MongoDB BSON数据类型，在本例中，它是一个32位整数。
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通过PowerShell导出JSON文件
JSON文件可以通过SQL Server使用修改的JSON，作为扩展的JSON格式导出，其中包含临时的存储过程，这些可以通过PowerShell或SQL完成。通过使用PowerShell，您可以避免打开SQL Server的“表面区域”，从而允许它运行的DOS命令将数据写入文件。我在另一篇文章中展示了使用SQL的更简单的技巧和方法。
下面是一个PowerShell版本，它将数据库中的每个表保存到一个扩展的JSON文件中。它看起来有点复杂，但本质上它只是连接到一个数据库，对于每个表，它运行存储过程将数据转换为JSON。然后将其保存到指定的目录中。一旦你导出扩展的JSON文件之后，用Studio 3T将它们放置到适当的位置就很容易了。
相关的阅读：How to Import JSON to MongoDB Using Studio 3T
接下来，在你的MongoDB数据库中有一个老旧的酒吧数据库，在旧的Sybase时代:
问题是，我们并不总是希望依赖于交互式的方式。有时候，你只需要用脚本来做这些事情。通常，我提倡使用PowerShell，但是mongoimport工具有点古怪，最好通过命令提示符或批处理文件来完成上面的事情。批处理文件，是有点神秘，但工作的非常好！
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从MongoDB导出数据到SQL Server
使用mongoexport工具导出扩展JSON，而不是普通标准JSON。为了获得纯JSON导出，您需要一个第三方实用工具，比如Studio 3T。SQL Server可以读取扩展JSON，但前提是为放入表中的每个集合提供显式模式。这并不完全令人满意，因为它很难自动化。下面是一个示例，使用mongoexport工具的输出示例进行说明。注意，到实际数据的路径在键字段上有双引号。这是因为在WITH显式模式语句中的路径表达式中，美元符号是不合法的。
总结
我们可以非常容易地在SQL Server和MongoDB之间迁移数据库数据，但通常实际的表是我们最不需要考虑的问题。还需要考虑最重要的索引、视图、过程逻辑、计划任务和大量代码。我甚至不想考虑将关系系统移植到MongoDB，除非它只是一个初始阶段。在本例中，我将在SQL Server上创建集合，在源数据库上从它们的组成表创建集合，并对分层文档数据库的最佳设计做出判断。
我从本文中得出的结论是，使用扩展JSON提供了在两个数据库系统之间迁移数据的最佳方式，尤其是在它解决了两个问题的情况下，而且可以实现自动化。然而，像Studio 3T这样的第三方工具使这项工作的各个方面变得容易得多，尤其是在MongoDB中导入和导出大量扩展JSON文件的集合!
现在你不得不学习怎样在SQL Server和MongoDB之间导入和导出数据：
how to paste the results of a SQL Server query directly into a MongoDB collection.
译者注1：文中翻译的聚集索引(clustered Index)，译者理解是指MongoDB集合中，新增一个文档中的_id值， 这个_id在MongoDB集合中，是唯一的，作者可能认为MongoDB在分布式环境下，将索引描述成clustered index，感觉更加贴切形象。
译者注2：译者理解，如果用户在不指定_id值时，用户在创建一条数据，会默认生成一个ObjectId，这个ObjectId是MongoDB集合中是唯一的，并且是随机生成的。
原文作者简介：
Phil Factor：别名 Database Mole，有30多年的密集型数据库应用方面的经验，他的贡献请参考Phil Factor的MongoDB教程列表，详情请访问：https://studio3t.com/knowledge dbase/author/phil_factor/
译者
管祥青
湖南大学研究生毕业，毕业后在海康威视研究院从事大数据研发及机器学习相关工作，现在就职于一家大数据金融公司。
