关系型数据库向MongoDB的数据转换与迁移策略研究

本文研究了传统关系型数据库(RDBMS)向非关系型MongoDB数据模型的转换与数据迁移问题，以解决企业在大数据处理中所遇到的性能瓶颈。随着大数据时代的到来，关系型数据库在处理海量、非结构化数据时显得力不从心，因此转向NoSQL数据库如MongoDB成为了一种趋势。 研究的核心内容包括设计一种表示关系间参照完整性的有向图表示模型，这个模型有助于在RDBMS中的关系模型与MongoDB的集合模型之间建立有效的映射。作者提出了一个自动转换算法，该算法基于关系型数据模型，能够将数据结构自动转换成MongoDB的文档模型，使得数据迁移过程更加高效。 在具体实施阶段，研究者选择了一个典型的开源RDBMS——MySQL作为实验对象，通过实际操作展示了如何生成关系有向图模型，运用有向图模型进行转换，并应用数据迁移算法。实验结果显示，通过这种方法，RDBMS的数据可以按照特定的结构顺利地迁移到MongoDB中，且整个迁移过程相对平滑，适应了大数据环境下对灵活、可扩展性要求更高的数据库架构。 此外，文章还提到了项目背景，即国家科技支撑计划的资助，以及作者团队的构成，包括曾海峰负责NoSQL技术的研究，王淑营作为主要研究者专注于云服务平台构建技术，而董钦钰则专长于企业信息化和管理技术。文章最后给出了中图分类号、文献标志码和文章编号等学术规范信息，以及DOI标识符，以便读者追踪和引用。 这篇论文为RDBMS向MongoDB的数据迁移提供了一套理论框架和实践方法，对于企业和组织在大数据时代的技术升级具有重要的参考价值。