使用NineData实现亿级别MySQL大表迁移

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MySQL 作为当前应用最广泛的开源关系型数据库之一，具有高性能、稳定性和易用性等特性，是许多网站、应用和商业产品的主要数据存储。在一些场景中，如果出现单表行数上亿的情况，就可能需要开发和 DBA 对大表进行优化：分表、归档或扩容操作，而在这些操作中都涉及了对数据的迁移。所以，提供高效、准确、稳定的大表迁移能力是非常有必要的。
1. 传统的迁移方案

目前，数据迁移主要分为逻辑迁移和物理迁移，逻辑迁移主要有 mysqldump、mysqlpump 和 load data，物理迁移主要有 XtraBackup。对于这类导入导出和拷贝文件的传统迁移方案，在大表迁移中会存在一些问题：

• 需要停机，对于物理迁移，不能保障在线业务。
  
• 性能差，对于逻辑迁移，单线程导出表。
  
• 可靠性差，导出异常后，不支持断点，需要重新导出。
  
• 运维性差，迁移期间，不能对导入导出进行暂停、限流等操作。
  

2. 领先的迁移方案

NineData 提供的数据复制同时包含了数据迁移和数据同步的能力，在不影响业务的前提下，提供了高效、稳定、可运维的大表迁移能力。对大表（单表 227G，行数 10 亿）迁移：NineData 约 30 分钟完成迁移，平均速率 124.2 MB/s，平均 534188 RPS。
通过对 MySQL 大表迁移的性能测试，和传统迁移比，NineData 数据迁移的优势有：

• 简单易用：一分钟即可完成任务配置，并全自动化完成任务迁移。
  
• 强劲性能：完善的智能分片、行级并发、动态攒批等核心技术，有效保证迁移性能。
  
• 高可靠：结合新型断点、异常诊断及丰富的修复手段，对于迁移过程中可能出现软硬件故障，提供完善的容灾能力，大大提高了大表迁移的成功率。
  

通过上述优势，保证了 NineData 在大表迁移场景下的领先性。另外，NineData 还提供了对比功能，包含数据和结构的对比，以及全量、快速和不一致复检的对比方式，并且也支持不同的对比频率。在迁移或复制结束后，通过数据和结构对比，能有效的保障数据的一致性。
NineData 在提供强大迁移能力的同时，也保证了使用的简单性，只需要 1 分钟就能完成迁移任务的配置，实现完全自动化的数据迁移过程。下面我们来看下整个任务的配置过程：
迁移链路的配置

 

配置任务名称，选择要迁移的源和目标实例。

选择复制类型，数据迁移选择结构和全量复制（数据迁移）。

根据需要，选择合适的冲突处理策略。

点击下一步，进行迁移对象的选择。
选择迁移对象 

 
选择迁移对象：针对不同粒度选择迁移对象：实例、库、表、视图等。
 

 
配置映射和过滤规则：目标实例可以自定义迁移的库名、表名和按照过滤条件进行部分数据迁移，也可以针对表的列名进行映射和部分列迁移。
预检查

 

 
通过丰富的检查项，保证了迁移任务的稳定性及和数据的一致性。到此，我们就完成了一个高性能迁移任务的配置。
 
同时，为了提供更好的迁移体验，NineData 针对迁移过程提供了完善的观测、干预能力。其不但提供对象迁移的详细状态、进展、详情，还通过监控和日志透露后台线程的内部执行情况，帮助用户全方位追踪迁移进展。同时，还针对运行过程中可能出现的异常情况，提供基础诊断能力，及修复、跳过、移除等多种修复策略和迁移限流能力，让用户能够自主快速得诊断并修复链路，保障迁移稳定性。

 

3. 总结

NineData 提供的高效、快速、稳定的 MySQL 大表迁移能力，很好的补充了传统迁移方案的不足。当前，NineData 已经支持数十种常见数据库的迁移复制，同时，除了 SAAS 模式外，还提供了企业专属集群模式，满足企业最高的数据安全合规要求。目前，NineData 已在运营商、金融、制造业、地产、电商等多个行业完成大规模应用实践。如果您感兴趣的话，可以登录官网 https://www.ninedata.cloud/dbmigration，立即开始免费使用。

来源:https://www.cnblogs.com/ninedata/p/17637586.html
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