优秀论文 | 大规模异构数据迁移的自适应清洗与智能转换框架

主要观点总结

文章介绍了在数字化转型背景下，传统集中式数据库向分布式架构迁移面临的挑战及提出的智能转换框架AUTO-MIG。该框架通过深度挖掘数据内在关联的智能决策机制与适应大规模异构环境的高效执行引擎，实现了自适应清洗与智能转换。文章还详细描述了框架的核心创新点，包括图神经网络的应用、双模式协同执行引擎等，并通过实践验证，该框架能显著提升复杂查询性能，缩短迁移总耗时并优化资源利用效率。

关键观点总结

关键观点1: 背景介绍

随着数字化转型的推进，企业信息系统正经历从传统集中式架构向分布式架构转型，面临数据迁移的挑战。

关键观点2: 主要挑战

数据迁移面临规模性、异构性、时效性三大核心挑战，包括海量历史数据的迁移、不同数据库系统的数据模型和查询语义的差异、迁移过程中的数据一致性保障和业务连续性等问题。

关键观点3: 智能转换框架AUTO-MIG的介绍

文章提出智能转换框架AUTO-MIG，通过深度关联发现机制和双模式协同执行引擎等技术，实现了自适应清洗与智能转换，可自动识别复杂表间关联，提升迁移效率。

关键观点4: 实践验证

框架在容器化平台上部署，并以大规模教育培训系统数据迁移为应用案例进行实践验证。结果表明，图神经网络驱动的关联发现提升了复杂查询性能，双模式协同执行引擎缩短了迁移总耗时并优化了资源利用效率。