为响应公司拥抱云原生去 Oracle 战略方向，从今年7月份开始，我们已经开始了各种调研。
先聊聊待迁移的系统
我们拿公司内部核心营销系统（下称“营销云”）作为试点，营销云最早要追溯到 2014 年，当年公司购买了 Oracle 的 Siebel 系统，
基于 Siebel 开发了配套的营销系统，囊括公司销售渠道，销售订单等等功能。这是营销云的前身。因为 Siebel 本身比较重量级，每次营销云有功能扩展都需要动到 Siebel ，
所以后面营销云逐步改造脱离 Siebel ，直到 2019 年完成全部功能脱离，但是用的还是 Siebel 的数据库。目前现状仍然是单体应用。
随着业务的发展，目前营销云已经有上千个页面。业务功能复杂，与集团其他应用系统有深度的集成。这大大提高了我们更换数据库的难度。
系统是以 SAAS 的形式为全国各地经销商服务。为了不影响业务，我们一开始定的基调是，不能大范围修改代码以及原有 sql 语句。
一开始我们找到了 PolarDb ， polarDb 可以兼容 oracle 语法。无奈我们在做调研验证的时候，卡在了数据迁移这步。刚好这时我们又找到了 OceanBase ，由此开始了
OceanBase 的尝试。
兼容性验证
OceanBase 号称可以兼容90%以上 Oracle 常用语法以及存储过程等等，从 Oracle 迁移到 OB 可以无缝或少量修改即可。这正好满足我们的要求，我们马上开始了验证阶段。
我们首先使用了 OB 团队提供的工具进行 Oracle 版本兼容性的校验，校验结果是 100% 兼容。
数据迁移验证
我们马上进行了数据迁移的验证。为了模拟真实的情况，我们直接拿生产环境的 Oracle 库来迁移。去除 Oracle 本身的日志，整个库的数据量大小是 20-30G ，涉及数据库对象 467 个（表+视图）
数据怎么迁移，我们遇到三个难点。
1、营销云应用以及 Oracle 都部署在广州的私有云， OB 那时在华南还没开站点，我们不希望应用在广州，库在华东
2、我们服务不能停太久，必须要尽可能缩短迁移时间，留足够时间验证生产问题
3、如何从私有云 Oracle 传输到 OB 。
我们的解决方案：
经过跟 OB 团队的深入交流，他们把原计划在 12 月在华南开站的工作提前到 9 月来做了。所以接下来是数据传输的问题了。
我们首先从阿里云上申请一台服务器安装跟生产环境同版本的 Oracle , 从生产环境 Oracle 导出数据，通过拉专线的方式把数据传输到阿里云服务器，再把数据导入到服务器上的 Oracle 里面。
最后通过 OB 提供的 OMS 工具迁移阿里云 Oracle 的数据至 OB 。整个迁移过程耗时在 3-4 小时，这个是我们能接受的。
OMS 工具迁移分两步，先迁移结构，再迁移数据。在迁移结构的时候，遇到个别表结构校验的警告信息，我们忽略继续迁移，但没有对后续数据迁移造成影响。
迁移后应用验证
到此，数据库已成功迁移至 OB 。接下来是营销云应用的改造。我们的改造基本上就是引入 OB 的 jdbc 驱动包，以及修改数据库连接。
抽取了一个相对复杂的业务功能做验证。主要验证 ：
1、sql 语法兼容性
2、查询耗时
得出结论：
1、sql 语法支持绝大部分，包括常用的 Oracle 函数。
2、性能问题，开始的时候明显感觉比原来用 Oracle 的时候响应慢了不少。个别语句直接报查询超时。经 OB 团队的协助，定位出我们的表没有在关键字段创建索引，把索引建好后查询响应跟原 Oracle 相当。在得知这个问题之后，笔者在 OB 后台拉出所有慢 SQL ，都做了一遍索引优化。
这里抛个问题，原 Oracle 相同的表也是没有建索引的，但在用 Oracle 的时候没有表现出性能问题。后来笔者在 Oracle 上也建上相同的索引，Oracle 的查询性能再次提高，但是总体差别不大。（本来就已经是几十毫秒耗时）
后续
阵痛了半个月之后，目前营销云已经在稳定运行。
笔者在日常操作 OB 的过程中，总结了如下几点 OB 需要优化的地方
1、merge 语句的 using 子语句只支持单表，不支持复杂查询。
2、dblink 暂时还不支持 OB 连 Oracle（ OB 团队说 3.0 版本会支持）
3、批量提交的数据量大小目前限制死 100M。原来用 Oracle 可以正常执行的语句，例如 merge , insert select ，create table select ，等等语句，遇到数据量大的时候会直接报错
4、管理后台做的略为粗糙了一点，例如在查看慢 SQL 的时候，个别 sql 比较长，页面直接就截断了，无法得知完整 sql 语句。截止到笔者写这篇文章的时候，这问题还没修复
我们此次迁移算是公司的先头部队，后续其他系统可能也会做迁移，届时会重点关注 dblink 的模块。因为我们几个核心系统大量用到 dblink 。
