从关系数据库迁移到文档数据库涉及三个主要步骤：模式重新设计、数据迁移和应用程序调整。 此过程需要仔细规划，以考虑到两个系统之间在数据建模、查询模式和事务行为方面的差异。 首先，分析您现有的关系模式和应用程序需求，以确定数据应如何在文档模型中构建。
首先，重新设计模式以适应文档数据库的优势。 关系数据库将数据规范化为表，而诸如 MongoDB 或 Couchbase 之类的文档数据库则存储嵌套的、自包含的文档。 例如，电子商务应用程序的包含相关 order_items 的 orders 表可能会变成具有项目数组的单个文档。 这减少了联接，但可能需要非规范化。 确定哪些实体从组合在一起中受益，例如带有嵌入式地址的用户个人资料。 避免使模式过于复杂，文档数据库可以容忍灵活的结构，但过度嵌套的数据会使查询效率低下。 模式迁移脚本或可视化设计器（例如 MongoDB Compass）之类的工具可以帮助构建新结构的原型。
接下来，迁移数据。 使用 ETL（提取、转换、加载）工具或自定义脚本将数据从关系数据库传输到文档数据库。 例如，PostgreSQL 的 pg_dump 可以导出数据，然后可以使用 Python 脚本将其转换为 JSON 文档。 显式处理数据类型转换 - 日期、二进制数据或枚举可能需要特殊处理。 验证转换后的数据的一致性：确保所有必需字段都存在，并且关系（如外键）要么嵌入，要么替换为引用。 对于大型数据集，增量执行迁移以最大程度地减少停机时间。 使用示例查询测试迁移后的数据，以验证性能和正确性。
最后，更新应用程序层。 用文档数据库的查询语言（例如 MongoDB 的聚合管道）替换 SQL 查询，并调整 API 调用。 例如，SQL JOIN 可能会变成 $lookup 操作，但嵌入数据通常完全消除了对联接的需求。 修改事务逻辑，因为文档数据库默认情况下可能不支持多文档 ACID 事务（尽管某些数据库（如 MongoDB）提供有限的支持）。 优化索引 - 文档数据库需要在经常查询的字段上建立索引，类似于关系系统。 逐步推出与旧数据库并行的新数据库，使用功能标志或双写来及早发现问题。 迁移后监控性能并根据需要调整模式或查询。