将数据迁移到文档数据库涉及从当前源提取数据，转换数据以适应文档模型，然后将其加载到目标数据库。该过程首先分析现有数据结构，并确定它如何映射到无模式文档格式，如 JSON 或 BSON。例如，如果从关系数据库迁移，表可能会被转换为嵌套文档或集合，从而解除规范化关系以避免连接。诸如 ETL（提取、转换、加载）管道、自定义脚本或特定于数据库的实用程序（例如，MongoDB 的 mongoimport）等工具通常用于自动化此工作流的各个部分。
转换阶段至关重要。文档数据库优先考虑灵活的模式，因此数据通常需要重组。例如，具有客户订单的关系表可能会将订单和客户详细信息拆分为单独的表，从而需要连接。在文档数据库中，这可以成为嵌入订单项和客户数据的单个文档。开发人员还必须处理数据类型转换，例如将 SQL 日期格式转换为 BSON 兼容日期。处理不能自然地放入嵌入式文档的关系可能需要使用引用（如文档 ID）和应用程序级逻辑来解决它们。诸如 Apache NiFi 或 Python 库（例如，用于数据操作的 pandas）之类的工具可以简化这些转换。
最后，加载阶段涉及将转换后的数据导入到文档数据库中。批量操作或批量写入是提高效率的首选方法。例如，MongoDB 的 insertMany() 方法允许在单个调用中插入数千个文档。验证至关重要：检查数据一致性、缺失字段或重复键以确保完整性。迁移后，应测试索引策略以优化查询性能。开发人员还可以为大型数据集实施增量迁移，以最大程度地减少停机时间，仅更新更改的数据。首先使用数据的子集进行测试有助于及早发现问题。验证后，可以进行完整迁移，然后更新应用程序以使用新数据库的查询模式（例如，用 MongoDB 的聚合管道替换 SQL）。