在如今信息化时代的大数据背景下，数据库数据转换也日益成为人们在数据处理中的必要工作，它可以更好地满足数据管理的需求，适应各种系统之间数据传输的要求。本文将系统性地介绍数据库数据转换方面的技巧与方法。
一、数据转换原则
数据库数据转换的目的是将输入数据从源端以一种标准的格式转化为目标端需要的不同格式，同时要考虑数据的准确性及安全性，确保数据在转换过程中不发生损坏和丢失。一般情况下，数据转换存在如下原则：
1. 数据规范化：要通过一定的规范化方法对数据进行统一、规范化处理，防止因数据不规范而带来的数据混杂、数据不一致等问题。
2. 数据可追溯：在数据转换过程中应该保证数据的可追溯性，在发生数据丢失或错误时，可以通过记录日志或进行版本控制来进行数据查找与还原。
3. 数据安全保障：至关重要的是确保数据转换过程的数据安全性，例如加密、权限控制等技术应用。
4. 数据一致性保证：在大数据时代中，数据来源具有多样性与复杂性，数据转换过后要确保数据的一致性，以便在不同的系统享与使用。
二、常用的数据转换技术
具体的数据转换技术包括以下几种：
1. 基于SQL技术的数据转换：通过SQL语句来实现对不同数据库之间数据的转换。一般情况下，数据转换的SQL语句需要进行优化，以提高转换效率，同时避免数据的重复更新和冗余操作。
2. 基于ETL技术的数据转换：ETL是Extract-Transform-Load的缩写，通过抽取、转化和加载来实现对不同数据库之间数据的转换。它实现了对数据的同时处理，可以对数据进行修改、过滤、排序等操作，非常灵活。
3. 基于API接口的数据转换：API技术可以实现不同系统间数据的交换，数据通过API接口传输到目标系统后进行解析和转换。API技术常常应用于Web Service 主机之间的数据传输处理。
三、常见的数据转换方式
1. 手动转换：手动方式是最常用的数据转换方式，需要人工编写脚本或程序来完成数据的操作。但是手动方式需要较多的人力，且在持续的数据转换过程中有时候会出现困难。
2. 自动转换：很多数据处理工具和框架可以提供自动化数据转换服务，可以通过设置一些指令和参数来完成数据转换的自动化处理。自动化数据转换可以节省人力、提高效率，并且可以有效降低数据转换的错误率。
3. 云计算转换：由于当前利用云计算功能，现在越来越多的数据转换方法可以在云端自动完成，通过云计算的弹性可伸缩性，云端转换可以满足任何规模的转换需求。
四、常见的数据转换案例
1. 数据库之间的数据迁移：当从一个系统迁移到一个新的系统时，数据迁移过程就是一个典型的数据转换案例。通过ETL工具、脚本和其他数据转换方法，数据移植可以完成源数据与目标数据之间的传输与转换，确保数据的完整性和一致性。
2. 数据库之间的数据复制：在多个系统之间共享数据时，数据复制是实现数据同步的绝佳方法。在数据复制中，可能需要进行一些数据转换，以确保数据的格式符合目标数据库的要求，并且确保数据在不同的系统之间保持一致。
3. 数据库之间的数据同步：数据同步是指将一个数据库的最新状态传输到另一个数据库中，确保两个数据库的数据保持同步。数据同步需要一些数据转换技术，以确保数据在两个数据库之间保持一致。
数据转换在大数据时代具有非常重要的意义，可以实现不同系统之间的数据整合，使数据管理变得更加有效和方便。同时，数据转换有一个很高的准确性和安全性要求，需要在设计和实现时严格按照数据规范和标准进行操作。在实际应用过程中，需要根据具体情况选择合适的数据转换技术，以完成更佳的数据转换效果。
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1 对应各数据类型，完成数据库表的语法
2 如果有自弯山凳增长列，想好如何处理（oracle没有自埋旅增长，只有序列号），可以考虑触发器+序列号的方式
3 用navicat或类似工唯塌具，进行数据导出导入
4 对视图、存储过程、函数、触发器等，使用oracle语法重写
5 其它数据库对象，进行改写
6 应用程序（java、c#等），进行针对性修改
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