随着信息技术和互联网的发展,数据库管理系统作为基础平台软件,在信息系统中扮演日益关键的角色。目前,国内多个核心行业仍大量使用国外的数据库产品,存在重大的安全隐患。因此,在国际形势日趋复杂的今天,发展国产数据库,让更多应用运行在国产数据库产品之上已是当务之急。数据迁移是数据库国产化的重要举措,然而现有的数据迁移项目大多采用直接迁移的方法,未全面了解源数据库并根据迁移数据库间的差异完成迁移,这导致数据迁移项目出现数据质量差、迁移效率低下、资源配置不当等问题,甚至导致迁移项目的失败。针对数据库迁移项目中,缺少对原有数据的认识、对迁移数据库间差异的了解的问题,本文设计并实现了一套基于全息画像的数据库迁移评估系统,它从多个角度对数据库进行解析,全面刻画数据库,为迁移工作提供支撑。本文的主要工作和贡献总结如下:（1）在传统数据库迁移评估过程中,通常采用专家决策方法,由专家主观评价数据库并给出数据库画像,这会引起评估成本高、过程慢等诸多问题。针对此问题,本文基于机器学习方法,设计了画像概况模型,从规模、复杂度、负载、风险、会话五个维度直观刻画数据库。为了模型的构建与训练,本文根据历史迁移项目数据制作了数据库实例数据集,提出了画像概况模型生成算法,使用多种机器学习方法对画像概况建模,探究对比不同模型间与相同类型不同参数模型的效果,得到各维度最优模型,共同组成最终的画像概况模型。设计了模型评价方法与对应的实验,通过实验验证了画像概况模型的有效性。（2）为了全面刻画源数据库,分析源数据库与迁移目标数据库间差异,本文基于画像概况模型,设计并实现了数据库迁移评估系统,结合机器学习与数据可视化技术实现对迁移工作的决策支持。系统包括三大模块:数据采集模块从对象、SQL、性能等方面深入挖掘数据库,通过数据采集工具自动采集源数据库信息;源库全息画像模块根据采集结果,全面分析数据库对象特性、复杂度、性能、容量等多方面数据,并对数据进行可视化处理,展示画像概况模型与数据库全貌信息;兼容评估模块根据源数据库与迁移目标数据库间差异,对所有对象、SQL语句进行兼容性评估,并给出改造建议,为迁移工作提供决策支持。（3）根据系统工作流程,对数据库迁移评估系统进行了完整的系统功能测试,通过测试每个模块的每个功能并展示测试结果,证明了系统的可行性与可靠性。