不同表结构的数据库迁移通常需要进行表结构转换和数据迁移两个步骤。下面是一个示例解决方法：

1. 表结构转换：

   • 分析源数据库和目标数据库之间的差异，确定需要转换的表和字段。
   • 创建目标数据库中对应的表结构，包括表名、字段名、字段类型、索引等信息。
   • 编写代码实现表结构的转换，可以使用数据库的DDL操作或者ORM框架来实现。
   • 对于字段类型不一致的情况，可以使用数据类型映射表来进行转换。

2. 数据迁移：

   • 查询源数据库中的数据，并进行必要的转换操作，如数据类型转换、日期格式转换等。
   • 将转换后的数据插入到目标数据库的对应表中，可以使用数据库的DML操作或者ORM框架来实现。
   • 对于主键、外键、触发器等约束，需要在迁移数据之前先创建相应的约束。
   • 对于大数据量的迁移，可以考虑使用分批次迁移的方式，减少对数据库性能的影响。

下面是一个简单的Python代码示例，演示了如何使用Python的SQLAlchemy库进行不同表结构的数据库迁移：

from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker

# 源数据库连接串
source_url = 'mysql://username:password@hostname:port/database_name'

# 目标数据库连接串
target_url = 'mysql://username:password@hostname:port/database_name'

# 创建源数据库引擎和会话
source_engine = create_engine(source_url)
SourceSession = sessionmaker(bind=source_engine)
source_session = SourceSession()

# 创建目标数据库引擎和会话
target_engine = create_engine(target_url)
TargetSession = sessionmaker(bind=target_engine)
target_session = TargetSession()

# 定义源数据库的表模型
Base = declarative_base()

class SourceTable(Base):
    __tablename__ = 'source_table'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(50))

# 定义目标数据库的表模型
class TargetTable(Base):
    __tablename__ = 'target_table'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    full_name = Column(String(100))

# 创建目标数据库的表结构
Base.metadata.create_all(target_engine)

# 查询源数据库的数据并进行转换
source_data = source_session.query(SourceTable).all()
target_data = [{'id': row.id, 'full_name': row.name + ' Smith'} for row in source_data]

# 将转换后的数据插入到目标数据库的表中
target_session.bulk_insert_mappings(TargetTable, target_data)
target_session.commit()

# 关闭会话和数据库连接
source_session.close()
target_session.close()

以上示例代码使用SQLAlchemy库来操作数据库，通过定义源数据库和目标数据库的表模型，实现了源数据库表结构到目标数据库表结构的转换，并将数据从源数据库迁移到目标数据库。具体的转换和迁移逻辑可以根据实际情况进行修改和扩展。