Déplacer des données vers Azure SQL Database
Bien qu’il existe des méthodes disponibles pour la migration d’un schéma entier et de ses données, il existe également des cas où seul un sous-ensemble de la base de données est nécessaire. Par chance, la plupart des méthodes que nous avons vues prennent en charge la migration partielle des données, et nous en découvrirons d’autres.
Dans notre scénario de fabricant de vélos, supposons que l’entreprise dispose d’une base de données SQL Server locale qui contient plusieurs années de données sur les ventes, les clients et les produits. L’entreprise souhaite migrer vers une base de données Azure SQL pour tirer parti de la scalabilité et de la flexibilité du cloud. Toutefois, ils n’ont besoin que de migrer les tables client et produit, car ils souhaitent conserver leurs données de vente localement, pour des raisons de sécurité.
Synchronisation des données SQL
La fonctionnalité Data Sync (synchronisation des données) vous permet de synchroniser de façon incrémentielle des données sur plusieurs bases de données s’exécutant sur SQL Database ou sur un serveur SQL Server local. Vous pouvez également utiliser Data Sync pour maintenir vos bases de données sources et cibles synchronisées après les migrations. Data Sync effectue le suivi des modifications en utilisant des déclencheurs d’insertion, de mise à jour et de suppression. Les modifications sont enregistrées dans une table latérale dans la base de données utilisateur.
En raison de sa capacité à synchroniser les données dans les deux sens, cette fonctionnalité est un excellent choix pour les applications hybrides. Elle est particulièrement intéressante pour les clients qui envisagent de passer au cloud, car elle leur permet de migrer rapidement certaines de leurs applications vers Azure.
La synchronisation des données est basée sur une topologie de hub, où vous définissez une des bases de données dans le groupe de synchronisation pour qu’elle fonctionne comme base de données hub. Le groupe de synchronisation peut avoir plusieurs membres, et vous pouvez synchroniser seulement les modifications entre la base de données hub et les bases de données individuelles. La synchronisation des données effectue le suivi des modifications en utilisant les déclencheurs INSERT, UPDATE et DELETE via une table d’historique créée sur la base de données utilisateur.
Par rapport à la réplication transactionnelle, qui présente une latence plus faible, l’un des inconvénients de Data Sync est son impact plus élevé sur les performances. Cela signifie que les modifications apportées à une base de données nécessitent davantage de ressources lors de l’utilisation de Data Sync.
Quand vous créez un groupe de synchronisation, vous devez fournir une base de données responsable du stockage des métadonnées du groupe de synchronisation. L’emplacement des métadonnées peut être une nouvelle base de données ou une base de données existante, pour autant qu’elle se trouve dans la même région que votre groupe de synchronisation.
Vous pouvez spécifier des propriétés du groupe de synchronisation, comme la synchronisation de planification, l’option de résolution des conflits et l’utilisation d’un lien privé si nécessaire.
Pour plus d’informations sur la configuration de SQL Data Sync, consultez Tutoriel : Configurer SQL Data Sync entre des bases de données dans Azure SQL Database et SQL Server.
Copie en bloc
L’utilitaire bcp permet l’exportation en bloc de données à partir d’une table SQL Server dans un fichier de données et vice versa. L’utilitaire est polyvalent et permet le transfert de données entre SQL Server et d’autres programmes ou bases de données.
Il est essentiel de comprendre le schéma et les types de données de la table pour utiliser efficacement la commande bcp, sauf si un fichier de format préexistant est disponible.
Azure Data Factory
Vous pouvez utiliser Azure Data Factory pour la migration de données plutôt que la migration de base de données entière. Azure Data Factory peut migrer et transformer des données à partir de bases de données sources SQL Server, et est couramment utilisé pour les charges de travail business intelligence (BI).