最近一段时间碰到一些数据迁移的项目，如：Oracle迁移到MySQL，MsSQL迁移到MySQL，云MySQL迁移到本地MySQL。对于这方面做了系统的整理。包括：迁移方案的选择、如何跳出迁移遇到的坑、怎样修改MySQL参数获取最大性能，加入分库分表的需求如何实现？文章的最后，作者做了很多可行性的总结，码字不易，如果对您有帮助，感谢转发。

迁移方案的选择：

抛开业务逻辑的因素，根据不同的版本、不同平台、不同停机时间需求，有不同的可选路径决定迁移方

法和工具：

迁移方法优点缺点

SQL LOAD操作简单、速度快、选择数据范围灵活需自定义开发批量操作、对于CLOB等特殊字段无法支持

OGG商用软件，广泛的数据库平台支持、灵活的复制架构、基于日志的实时数据同步、稳定性高对维护技能有一定的要求、费用高

ETL 软件使用方便简单、定时同步批量处理大量表需定制化配置

MYSQL移植工具安装简单、可自动创建表不可定制、技术支持较弱

定制迁移工具可高度定制，保证最佳性能和最短停机时间暂无

由于不同的数据库版本、不同的组件安装、不同的应用开发特征都会导致迁移计划的复杂性和差异性。

调研中，除了OGG，有几个MySQL迁移的工具，推荐的比较多，但是收费的。

【工具：OGG (goldengate)

同时支持Oracle，Mssql 迁移到 MySQL 上

参数：filter，COMPUTE 进行分库分表逻辑】

● SQLyog

(https://www.webyog.com/product/sqlyog)

● Navicat Premium

(https://www.navicat.com/products/navicat-premium)

● Mss2sql

(http://www.convert-in.com/)

● DB2DB

(http://www.szmesoft.com/DB2DB)

选择迁移软件，必须要考虑 软件易用性， 处理速度和内存占用，数据完整性。这部分很重要。

以上四款软件中：

1. 最不推荐使用的是 Navicat Premium，主要原因是数据的完整性表现较差，转换后的数

据不能立即用于生产环境，需要程序员仔细自行查找原因和分析。

2. SQLyog 有较好的数据完整性，但整体处理速度非常的慢，如果数据较大的情况下，需要浪费非常多宝

贵的时间。比较推荐的是

3. DB2DB，处理速度，数据完整性，整体表现较好，操作起来实在方便。

我本人趋向于自己写python脚本。

迁移中会存在哪些细节上的问题？

1. 字符集

字符集转化：Oracle字符集AL32UTF8，ZHS16GBK，转换成MySQL支持的字符集Latin1，utf8，utf8mb4(emoji的表情符)

Mysql对于字符集里有两个概念：一个是”Character set”另一个是”Collations”。

Collations：Mysql对字符的比较，排序规则

Character set：字符的编码方式

2. 字段类型

Oracle Row， Clob，BINARY_DOUBLE类型转化成MySQL支持的字段类型。

如：Oracle CLOB字段最大长度4G对应MySQL LONGTEXT 等等，但要是把数据这些数据迁移到MySQL上，可以想象到会发生什么事情。

3. 主键

有些源表没有设置主键， 但对于MySQL来说主键的意思非常大，特别是复制环节里。

4. 迁移时间和数据量

对于现在在线不间断提供的业务非常重要，按照这个指标可以制定全量或者增量方式进行迁移。

5. 考虑因素

除了以上内容源数据库还有账号、视图、存储过程、函数、触发器，索引等，同样也很重要，都是需要考虑的一个因素。

6. 校验数据

这一关最后门卡，当数据迁移完成后，如何确保数据的正确迁移、没有遗漏和错误是一个很难的问题。这里的难不是实现起来困难，而是要把它自动化，达到节省人力的目标有点难，因为两者的数据类型不同，数据量偏大，写一些脚本去做检查效果不大。

数据的完整性验证是十分重要的，千万不要怕验证到错误后要花好长时候去抽取同步的操作这一步。因为一旦没有验证到错误，让数据进行了使用却乱掉了，后果将更严重。

一般场景下都是对应查询数据行数count来判断数据的是否存在问题。或则 是用create_time时间字段进行验证数据。或则抽取部分数据进行验证。还有导入过程中的log和警告 ，errors 等信息。

MySQL一些性能参数

可以在导入数据的时候预先修改一些参数，来获取最大性能的处理，比如可以把自适应hash关掉，Doublewrite关掉，然后调整缓存区，log文件的大小，把能变大的都变大，把能关的都关掉来获取最大的性能，接下来说几个常用的：

1. innodb_flush_log_at_trx_commit

如果innodb_flush_log_at_trx_commit设置为0，log buffer将每秒一次地写入log file中，并且log file的flush(刷到磁盘)操作同时进行。该模式下，在事务提交时，不会主动触发写入磁盘的操作。

如果innodb_flush_log_at_trx_commit设置为1，每次事务提交时MySQL都会把log buffer的数据写入log file，并且flush(刷到磁盘)中去。

如果innodb_flush_log_at_trx_commit设置为2，每次事务提交时MySQL都会把log buffer的数据写入log file。但是flush(刷到磁盘)的操作并不会同时进行。该模式下，MySQL会每秒执行一次 flush(刷到磁盘)操作。

注意：由于进程调度策略问题,这个“每秒执行一次 flush(刷到磁盘)操作”并不是保证100%的“每秒”。

2. sync_binlog

sync_binlog 的默认值是0，像操作系统刷其它文件的机制一样，MySQL不会同步到磁盘中去，而是依赖操作系统来刷新binary log。

当sync_binlog =N (N>0) ，MySQL 在每写N次 二进制日志binary log时，会使用fdatasync()函数将它的写二进制日志binary log同步到磁盘中去。

注意：如果启用了autocommit，那么每一个语句statement就会有一次写操作；否则每个事务对应一个写操作。

3. max_allowed_packet

在导大容量数据特别是CLOB数据时，可能会出现异常：“Packets larger than max_allowed_packet are not allowed”。这是由于MySQL数据库有一个系统参数max_allowed_packet，其默认值为1048576(1M)，可以通过如下语句在数据库中查询其值：show VARIABLES like ‘%max_allowed_packet%’;

修改此参数的方法是在MySQL文件夹找到my.cnf文件，在my.cnf文件[MySQLd]中添加一行：max_allowed_packet=16777216

4. innodb_log_file_size

InnoDB日志文件太大，会影响MySQL崩溃恢复的时间，太小会增加IO负担，所以我们要调整合适的日志大小。在数据导入时先把这个值调大一点。避免无谓的buffer pool的flush操作。但也不能把innodb_log_file_size开得太大，会明显增加 InnoDB的log写入操作，而且会造成操作系统需要更多的Disk Cache开销。

5. innodb_log_buffer_size

InnoDB用于将日志文件写入磁盘时的缓冲区大小字节数。为了实现较高写入吞吐率，可增大该参数的默认值。一个大的log buffer让一个大的事务运行，不需要在事务提交前写日志到磁盘，因此，如果你有事务比如update、insert或者delete 很多的记录，让log buffer 足够大来节约磁盘I/O。

6. innodb_buffer_pool_size

这个参数主要缓存InnoDB表的索引、数据、插入数据时的缓冲。为InnoDN加速优化首要参数。一般让它等于你所有的innodb_log_buffer_size的大小就可以，innodb_log_file_size要越大越好。

7. innodb_buffer_pool_instances

InnoDB缓冲池拆分成的区域数量。对于数GB规模缓冲池的系统，通过减少不同线程读写缓冲页面的争用，将缓冲池拆分为不同实例有助于改善并发性。

分库分表方案

现在加难度加入分库分表需求。

这种情况建议选择传统的方式写一个迁移程序，读源数据库，通过中间件写入目标库db1,db2,db3里

如果源数据源设计的合理完全可以用全量+增量方式实现。如下图所示

虽然这种方式很灵活，自行控制，但也有缺点，所有业务逻辑，分库分表方案，验证都需要手动编写

下次可以在不同的平台下使用。

现在业界比较常用的分库分表的中间件有两种：

proxy形，如：基于阿里开源的Cobar产品而研发的mycat， 需要部署另外服务器，作为分库分表的代理，对外服务，包含分库分表的配置信息，现在版本是mycat2.0。

client形式，如当当出的sharding-jdbc，现在有京东金融进行维护，现在版本sharding-jdbc4.0开发中。是jar包，使用非常方便。我个人趋向于Sharding-JDBC，这种方式，无需额外部署，替换原有jdbc，DBA也无需改变原有的运维方式，减轻了DBA的任务。

总结

1. 一定要选择合适你的迁移工具，没有哪一个工具是最好的。

2. 数据的检验非常重要，有的时候我们迁过去很开心，校验时发生错误，这个时候必须要重来。

3. 重复地迁移是很正常的，合乎每次迁移可能需要很长时间，总会是有错误的，要做好再迁的心态。

4. 迁移过程中的日志记录非常重要，一段出现故障，可以再问题点开始继续进行迁移。

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