物理遷移指的是不改變數據塊的情況下進行遷移（rman除外，它通過備份片來恢復），會有endian的限制。
oracle資料庫物理遷移的主要技術有rman、冷備份恢復、dg、可遷移表空間等。
邏輯遷移大多數指的是通過sql或者flatfile文件為中轉進行遷移。（到最後都是執行sql語句應用到資料庫上）
oracle資料庫邏輯遷移的技術主要有imp exp、impdp expdp、stream、sqlloader、goldengate勉強算上、java或者oci寫的程序、其他第三方程序。
一般來說物理遷移比較快，而邏輯遷移稍微慢些。
B. 什麼是靈動的分布式存儲系統
什麼是分布式系統
分布式系統是由一組通過網路進行通信、為了完成共同的任務而協調工作的計算機節點組成的系統。
分布式系統的出現是為了用廉價的、普通的機器完成單個計算機無法完成的計算、存儲任務。其目的是利用更多的機器，處理更多的數據。
首先需要明確的是，只有當單個節點的處理能力無法滿足日益增長的計算、存儲任務的時候，且硬體的提升（加內存、加磁碟、使用更好的CPU）高昂到得不償失的時候，應用程序也不能進一步優化的時候，我們才需要考慮分布式系統。
因為，分布式系統要解決的問題本身就是和單機系統一樣的，而由於分布式系統多節點、通過網路通信的拓撲結構，會引入很多單機系統沒有的問題，為了解決這些問題又會引入更多的機制、協議，帶來更多的問題。
在很多文章中，主要講分布式系統分為分布式計算（computation）與分布式存儲（storage）。
計算與存儲是相輔相成的，計算需要數據，要麼來自實時數據（流數據），要麼來自存儲的數據；而計算的結果也是需要存儲的。
在操作系統中，對計算與存儲有非常詳盡的討論，分布式系統只不過將這些理論推廣到多個節點罷了。
那麼分布式系統怎麼將任務分發到這些計算機節點呢，很簡單的思想，分而治之，即分片（partition）。
對於計算，那麼就是對計算任務進行切換，每個節點算一些，最終匯總就行了，這就是MapRece的思想；對於存儲，更好理解一下，每個節點存一部分數據就行了。當數據規模變大的時候，Partition是唯一的選擇，同時也會帶來一些好處：
（1）提升性能和並發，操作被分發到不同的分片，相互獨立
（2）提升系統的可用性，即使部分分片不能用，其他分片不會受到影響
理想的情況下，有分片就行了，但事實的情況卻不大理想。原因在於，分布式系統中有大量的節點，且通過網路通信。
單個節點的故障（進程crash、斷電、磁碟損壞）是個小概率事件，但整個系統的故障率會隨節點的增加而指數級增加，網路通信也可能出現斷網、高延遲的情況。
在這種一定會出現的「異常」情況下，分布式系統還是需要繼續穩定的對外提供服務，即需要較強的容錯性。
C. 什麼是分布式存儲系統
分布式存儲系統
定義
分布式存儲系統是大量普通PC伺服器通過Internet互聯，對外作為一個整體提供存儲服務
特性
可擴展
低成本
高性能
易用
挑戰
分布式存儲系統的挑戰主要在於數據、狀態信息的持久化，要求在自動遷移、自動容錯、並發讀寫的過程中保證數據的一致性。分布式存儲涉及的技術主要來自兩個領域：分布式系統以及資料庫。
數據分布
一致性
容錯
負載均衡
事務與並發控制
易用性
壓縮/解壓縮
分類
非結構化數據，一般的文檔
結構化數據， 存儲在關系資料庫中
半結構化數據，HTML文檔
不同的分布式存儲系統適合處理不同類型的數據：
分布式文件系統
非結構化數據，這類數據以對象的形式組織，不同對象之間沒有關聯，這樣的數據一般稱為Blob（二進制大對象）數據
典型的有Facebook Haystack 以及 Taobao File System
另外，分布式文件系統也常作為分布式表格系統以及分布式資料庫的底層存儲，如谷歌的GFS可以作為分布式表格系統Google Bigtable 的底層存儲，Amazon的EBS（彈性存儲塊）系統可以作為分布式資料庫（Amazon RDS）的底層存儲
總體上看，分布式文件系統存儲三種類型的數據：Blob對象、定長塊以及大文件
分布式鍵值系統
較簡單的半結構化數據，只提供主鍵的CRUD（創建、讀取、更新、刪除）
典型的有Amazon Dynamo 以及 Taobao Tair
分布式表格系統
較復雜的半結構化數據，不僅支持CRUD，而且支持掃描某個主鍵范圍
以表格為單位組織數據，每個表格包括很多行，通過主鍵標識一行，支持根據主鍵的CRUD功能以及范圍查找功能
典型的有Google Bigtable 以及 Megastore，Microsoft Azure Table Storage，Amazon DynamoDB等
分布式資料庫
存儲結構化數據，一般是由單機關系資料庫擴展而來
典型的包括MySQL資料庫分片集群、Amazon RDS以及Microsoft SQL Azure
D. 從分布式存儲系統遷移至對象存儲系統有哪些難點
雖然HDFS與Openstack對象存儲（Swift）之間有著一些相似之處，但是這兩種系統的總體設計卻大不一樣。 1這家基於OpenStack的公司的創始人。 Chuck剛才詳細介紹了兩者的技術差異，但是沒有討論兩者可想而知的融合，OpenStack設計峰會上拋出了融合這個話題。簡而言之，HDFS被設計成可以使用Hadoop，跨存儲環境裡面的對象實現MapRece處理。對於許多OpenStack公司（包括我自己的公司）來說，支持Swift裡面的處理是路線圖上面的一個目標，不過不是每個人都認為MapRece是解決之道。 我們已討論過為HDFS編寫包裝器，這將支持OpenStack內部存儲應用編程介面（API），並且讓用戶可以針對該數據來執行Hadoop查詢。還有一個辦法就是在Swift裡面使用HDFS。但是這些方法似乎沒有一個是理想的。 OpenStack社區方面也在開展研究開發方面的一些工作，認真研究其他替代性的MapRece框架（Riak和CouchDB等）。 最後，現在有別的一些存儲項目，目前「隸屬於」OpenStack社區（SheepDog和HC2）。充分利用數據局部性，並且讓對象存儲變得「更智能」，這是預計會取得進步的一個領域。
E. 分布式存儲系統數據遷移中補錄什麼意思
有些沒有遷移過去的數據重新遷移。
一種分布式存儲系統間的數據遷移方法，其特徵在於，所述方法應用於在第一分布式存儲系統和第二分布式存儲系統之間的數據遷移，所述第一分布式存儲系統中包括至少一個目標伺服器，每一個所述目標伺服器上設置有至少一個磁碟，所述第二分布式存儲系統中包括元數據節點和至少一個數據節點；所述方法包括：遷移方向為從所述第二分布式存儲系統至所述第一分布式存儲系統的第一數據遷移過程，其中，所述第一數據遷移過程包括：客戶端向所述元數據節點發送請求以獲取所述元數據節點中存儲的元數據信息，向所述第一分布式存儲系統發送廣播消息以獲取每一個目標伺服器上磁碟所存儲的數據相關信息；所述元數據信息包括各個數據節點上存儲的各個數據塊文件的標識；所述客戶端根據所述元數據信息和所述數據相關信息，為所述數據節點中的數據塊文件分配寫入位置信息，將寫入請求和所述寫入位置信息發送至對應的所述數據節點；所述寫入位置信息包括對應的目標伺服器、所述對應的目標伺服器上的對應磁碟以及所述對應磁碟上的偏移量；所述數據節點根據所述寫入位置信息將所述數據塊文件寫入到所述第一分布式存儲系統中的對應位置上，並在寫入完成後向所述客戶端返回寫入完成的消息。
F. 分布式存儲技術有哪些
中央存儲技術現已發展非常成熟。但是同時，新的問題也出現了，中心化的網路很容易擁擠，數據很容易被濫用。傳統的數據傳輸方式是由客戶端向雲伺服器傳輸，由伺服器向客戶端下載。而分布式存儲系統QKFile是從客戶端傳送到 N個節點，然後從這些節點就近下載到客戶端內部，因此傳輸速度非常快。對比中心協議的特點是上傳、下載速度快，能夠有效地聚集空閑存儲資源，並能大大降低存儲成本。
在節點數量不斷增加的情況下，QKFile市場趨勢開始突出，未來用戶數量將呈指數增長。分布式存儲在未來會有很多應用場景，如數據存儲，文件傳輸，網路視頻，社會媒體和去中心化交易等。網際網路的控制權越來越集中在少數幾個大型技術公司的手中，它的網路被去中心化，就像分布式存儲一樣，總是以社區為中心，面向用戶，而分布式存儲就是實現信息技術和未來網際網路功能的遠景。有了分布式存儲，我們可以創造出更加自由、創新和民主的網路體驗。是時候把網際網路推向新階段了。
作為今年非常受歡迎的明星項目，關於QKFile的未來發展會推動互聯網的進步，給整個市場帶來巨大好處。分布式存儲是基於網際網路的基礎結構產生的，區塊鏈分布式存儲與人工智慧、大數據等有疊加作用。對今天的中心存儲是一個巨大的補充，分布式時代的到來並不是要取代現在的中心互聯網，而是要使未來的數據存儲發展得更好，給整個市場生態帶來不可想像的活力。先看共識，後看應用，QKFile創建了一個基礎設施平台，就像阿里雲，阿里雲上面是做游戲的做電商的視頻網站，這就叫應用層，現階段，在性能上，坦白說，與傳統的雲存儲相比，沒有什麼競爭力。不過另一方面來說，一個新型的去中心化存儲的信任環境式非常重要的，在此環境下，自然可以衍生出許多相關應用，市場潛力非常大。
雖然QKFile離真正的商用還有很大的距離，首先QKFile的經濟模型還沒有定論，其次QKFile需要集中精力發展分布式存儲、商業邏輯和 web3.0，只有打通分布式存儲賽道，才有實力引領整個行業發展，人們認識到了中心化存儲的弊端，還有許多企業開始接受分布式存儲模式，即分布式存儲 DAPP應用觸達用戶。所以QKFile將來肯定會有更多的商業應用。創建超本地高效存儲方式的能力。當用戶希望將數據存儲在QKFile網路上時，他們就可以擺脫巨大的集中存儲和地理位置的限制，用戶可以看到在線存儲的礦工及其市場價格，礦工之間相互競爭以贏得存儲合約。使用者挑選有競爭力的礦工，交易完成，用戶發送數據，然後礦工存儲數據，礦工必須證明數據的正確存儲才能得到QKFile獎勵。在網路中，通過密碼證明來驗證數據的存儲安全性。采礦者通過新區塊鏈向網路提交其儲存證明。通過網路發布的新區塊鏈驗證，只有正確的區塊鏈才能被接受，經過一段時間，礦工們就可以獲得交易存儲費用，並有機會得到區塊鏈獎勵。數據就在更需要它的地方傳播了，旋轉數據就在地球范圍內流動了，數據的獲取就不斷優化了，從小的礦機到大的數據中心，所有人都可以通過共同努力，為人類信息社會的建設奠定新的基礎，並從中獲益。
G. 分布式存儲是什麼
分布式存儲系統，是將數據分散存儲在多台獨立的設備上。傳統的網路存儲系統採用集中的存儲伺服器存放所有數據，存儲伺服器成為系統性能的瓶頸，也是可靠性和安全性的焦點，不能滿足大規模存儲應用的需要。分布式網路存儲系統採用可擴展的系統結構，利用多台存儲伺服器分擔存儲負荷，利用位置伺服器定位存儲信息，它不但提高了系統的可靠性、可用性和存取效率，還易於擴展。
分布式和集中式存儲
集中存儲的優缺點是，物理介質集中布放;視頻流上傳到中心對機房環境要求高，要求機房空間大，承重、空調等都是需要考慮的問題。
分布存儲，集中管理的優缺點是，物理介質分布到不同的地理位置;視頻流就近上傳，對骨幹網帶寬沒有什麼要求;可採用多套低端的小容量的存儲設備分布部署，設備價格和維護成本較低;小容量設備分布部署，對機房環境要求低。
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H. 什麼是分布式數據存儲
什麼是分布式存儲
分布式存儲是一種數據存儲技術，它通過網路使用企業中每台機器上的磁碟空間，這些分散的存儲資源構成了虛擬存儲設備，數據分布存儲在企業的各個角落。
分布式存儲系統，可在多個獨立設備上分發數據。傳統的網路存儲系統使用集中存儲伺服器來存儲所有數據。存儲伺服器成為系統性能的瓶頸，也是可靠性和安全性的焦點，無法滿足大規模存儲應用的需求。分布式網路存儲系統採用可擴展的系統結構，使用多個存儲伺服器共享存儲負載，利用位置伺服器定位存儲信息，不僅提高了系統的可靠性，可用性和訪問效率，而且易於擴展。
I. 幾十上百T數據如何在伺服器之間遷移，又什麼解決方案（可以停機）
要看什麼數據，比如文件存儲伺服器，可以買2塊萬兆光纖網卡，直接復制，或者用軟體復制，速度很快就搞定
如果帶資料庫，不建議直接復制，容易出問題，
資料庫通過使用資料庫的軟體備份，比如用友，金蝶的資料庫，然後復制備份數據到新伺服器，原則上，以數據，從小到大開始
如果資料庫實在太大，可以給使用該資料庫軟體的公司聯系，看能不能做資料庫和軟體分離，單獨的一台伺服器只做資料庫，只存放資料庫數據，不負載其他軟體，或者做類似分布式存儲，多台伺服器存儲資料庫數據，不集中在某一台伺服器