公司要将有40G数据大小的数据迁移到新的数据库。同时将之前的一些表字段进行了拆分（新数据库有分表)。
目前想用java代码实现，但是有点担心oom或者速度太慢。有啥建议没
在Java中实现大规模数据迁移需要考虑内存使用，以免发生OOM。您可以使用流式查询（streaming query）技术进行实现，即一次性查询并迁移一部分数据，然后循环进行直到全部数据迁移完成。同时，使用JDBC的批量执行功能也可以显著提高迁移速度。以下是一些建议：
分批次查询：可以通过设置查询的offset和limit参数来分批次查询并迁移数据。
批量插入：使用JDBC的批量执行功能，可以批量插入多条数据，从而减少与数据库的交互次数，提高迁移速度。
使用存储过程：可以在数据库中创建存储过程来处理数据迁移，并通过Java调用存储过程，从而将数据迁移的操作移至数据库层面，提高迁移速度。
使用缓存：将一部分数据先缓存到本地内存中，再进行插入或更新操作，可以减少与数据库的交互次数，提高迁移速度。
进行性能测试：在进行实际迁移操作之前，可以先进行性能测试，测试迁移操作的速度以及内存使用情况，从而可以更好地优化迁移操作。
针对迁移40GB大小的数据从旧数据库到新的Java数据库，并且之前的一些表字段已被拆分成新的分表，可以参考以下建议：
建议使用MySQL的命令行工具或者使用专业的数据库迁移工具，这些工具可以更好地管理内存，同时可以监控数据转移的进度和状态，更加稳定和高效。
如果非要用Java代码实现，建议在代码中控制内存的使用，可分批次将数据从旧数据库读取出来，再写入到新的Java数据库中，可以先将数据按年份、月份、日期等分组，每次读取处理一组数据，减少内存使用，提高效率。
在数据迁移过程中，应该注意调整MySQL配置，如适当调整InnoDB缓存大小（innodb_buffer_pool_size）和排序缓存（sort_buffer_size）等，以优化MySQL的性能。
在MySQL数据库中，需要经常使用索引来加快检索速度，但是在建立索引的时候需要注意一些情况，比如经常增删改的表或字段不建议建立索引，过滤性不好也不适合建立索引等。
数据库表的设计也需要考虑到效率和可扩展性，可以根据具体情况进行分表设计，这样可以减少数据单表过大带来的查询速度下降等问题。
针对海量数据的查询，在需要进行分页查询时，可使用limit语句进行调整，控制在合理范围内，避免一次查询返回大量的数据，导致内存瞬间暴增。
综上所述，针对数据迁移40GB大小的数据从旧数据库到新的Java数据库，并且之前的一些表字段已被拆分成新的分表，可以使用专业的数据库迁移工具进行转移，或者在自己编写的Java代码中做到分批次读取后再写入，注意MySQL配置调整、索引和分表设计等，以优化性能和提高数据库的可扩展性。