历史数据迁移分三个步骤进行：

在线库与历史库把需要迁移(或转入)的表都改成分区表

在线库上的历史数据迁移到历史库

在线库上删除已备份的历史数据

其中步骤1只执行一次，步骤2、3可以每月执行一次，即每月清理一次历史数据。

下面是每一步的方案比较：

一. 在线库与历史库需要迁移的表都改成分区表

把需要迁移(或迁入)的表改成分区表，每月一个分区，改成分区表不需要对目前前的程序进行修改，对之前的应用是透明的。

改成分区表后，在做历史数据迁移时，可以做到只读取一个分区的数据，读取速度快；删除历史数据时，可以删除一个分区。

改为分区表的缺点是需要通过job定期新增分区和删除已备份分区，但这两个操作都是ddl操作，可在秒级完成。

下面是建立分区表的三种方案：

方案1. 根据原表建立分区表：

create table sys_visit_log_his_new partition by range(log_date)(

partition sale_2012_01 values less than(to_date('2012-02-01','YYYY-MM-DD')),

partition sale_2012_02 values less than(to_date('2012-03-01','YYYY-MM-DD')),

partition sale_2012_03 values less than(to_date('2012-04-01','YYYY-MM-DD')),

partition sale_2012_04 values less than(to_date('2012-05-01','YYYY-MM-DD')),

partition sale_2012_05 values less than(to_date('2012-06-01','YYYY-MM-DD')),

partition sale_2012_06 values less than(to_date('2012-07-01','YYYY-MM-DD')),

partition sale_2012_07 values less than(to_date('2012-08-01','YYYY-MM-DD')),

partition sale_2012_08 values less than(to_date('2012-09-01','YYYY-MM-DD')))

as select * from sys_visit_log_his;

drop table sys_visit_log_his;

rename sys_visit_log_his_new to sys_visit_log_his;

这种方案只能在业务空闲时实施。

方案2. 在线重定义的方式建立分区表

可以在线对库直接修改，对业务无影响，但实施步骤比较复杂。

方案3. 将原表导出，根据原表建立空分区表，删除原表，然后导入

这种方案也是只能在业务空闲时实施。

经测试，以上三种方案效率：1>2>3

对1千万行的数据进行测试，方案1用时7分多钟，方案2用时14分钟，方案3用时15分钟。

推荐：方案1

二. 在线库上的历史数据迁移到历史库

方案1. 历史库通过dblink直接插入

方案2. 历史库通过dblink直接插入的同时，每1000行一提交

方案3. exp或expdp加where条件，导出一个月的历史数据，传输到历史库，imp或impdp导入到历史库

方案4. 表空间传递+分区交换，每个分区一个表空间，导出分区的表空间，拷到历史库导入。

这四种方案，效率由高到低是：4>3>1>2

方案4虽然最快，但会造成库中出现太多的表空间，管理不便，操作也最复杂。

另外三种方案，把1千万行数据从在线库导入到历史库的测试，方案3用时10分钟，方案2用时18分钟左右，方案1比方案2稍快一点。

推荐：方案3

三. 在线库上删除已备份的历史数据

方案1. 直接delete 已备份的数据 对海量数据来说，delete操作是漫长的等待，删完后，还要处理表碎片，花费时间也很长。

方案2. 把未备份的数据重建一张表，删除原表，重建索引。

方案3. 删除已备份的分区，秒级完成，这也是为什么增加了步骤一，建立分区表的原因。

这三种方案效率由高到低是：3>2>1

推荐：方案3

为者常成，行者常至