在Linux上进行Informix数据迁移时，可以采用以下技巧和步骤来确保迁移过程的高效性和安全性：
迁移技巧
- 分而治之：对于大数据迁移，应避免一次性迁移所有数据，而是采用分页迁移的方式，通过递增ID分页，减少扫描性能下降的问题。
- 双写策略：为了保证数据一致性，在迁移过程中采用双写策略，即同时向新旧数据库写入数据，并进行数据校验和流量切换。
- 使用合适的工具：根据具体的迁移需求选择合适的工具，如
dbexport 和 dbimport 用于数据导出和导入，ETL工具用于复杂的数据转换。
- 影子测试：在正式迁移前进行影子测试，预演真实迁移过程，确保新库的查询性能达标。
- 回滚方案：制定详细的回滚策略，包括备份快照和流量回切等，以确保迁移过程中出现问题时能够快速恢复。
迁移步骤
- 环境准备：确保目标环境满足源数据库的版本、操作系统和硬件要求。
- 数据迁移计划：根据业务需求和数据量大小，选择合适的迁移方法，如物理备份和还原、逻辑导出和导入、ETL工具等。
- 数据库结构迁移：在目标数据库中创建相应的表、索引、触发器等对象，并根据需要调整数据类型、长度、约束等定义。
- 数据迁移：使用
dbexport 导出数据库中的表结构和数据，然后使用 dbimport 将导出的数据导入到目标数据库中。
- 应用程序迁移：修改应用程序的连接字符串、SQL语句等，以适应目标数据库的语法和特性。
- 测试和验证：对迁移后的数据库和应用程序进行充分的测试和验证，确保数据的准确性、性能的稳定性、功能的一致性。
- 迁移后的运维：确保数据库和应用程序的正常运行，监控和优化性能，及时处理问题和异常。
注意事项
- 确保源数据库和目标数据库的版本兼容。
- 备份文件的大小和传输速度，特别是在处理大型数据库时。
- 目标环境的存储空间。
- 迁移后进行全面测试，验证数据的完整性和应用程序的功能。
在进行数据迁移时，应注意以上事项，并根据具体情况选择合适的迁移方法和工具，以确保迁移过程的顺利完成。