数据迁移丨借助 AI 从 PostgreSQL 到 GreatSQL

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数据迁移丨借助 AI 从 PostgreSQL 到 GreatSQL

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本文将介绍如何从 PostgreSQL 到 GreatSQL 的数据迁移,并运用 AI 协助迁移更加方便。迁移的方式有很多,例如:

  • pg_dump:导出SQL文件,修改后导入 GreatSQL 数据库。
  • COPY:导出txt文本文件,导入 GreatSQL 数据库。
  • pg2mysql:从 PostgreSQL 迁移到 MySQL/GreatSQL 工具。
  • GreatDTS:商业的异构数据库迁移工具。

本文将介绍 pg_dump 和 COPY 两种方法迁移。

PostgreSQL 和 GreatSQL 区别

PostgreSQL

PostgreSQL是一个开源的对象关系型数据库管理系统(ORDBMS)。它的特色是强调扩展性、数据完整性和高级特性。PostgreSQL由社区维护和开发,具有出色的可定制性,可以适应各种不同的应用场景。它支持复杂的数据类型、JSON 数据存储、空间数据处理和全文搜索等特性。

GreatSQL

GreatSQL 数据库是一款 开源免费 数据库,可在普通硬件上满足金融级应用场景,具有 高可用、高性能、高兼容、高安全 等特性,可作为 MySQL 或 Percona Server for MySQL 的理想可选替换。

详细区别

对比项目GreatSQLPostgreSQL
许可证采用 GPLv2 协议基于 PostgreSQL 许可下,是一种类似于 BSD 或 MIT 的自由开源许可
对象层次结构4级(实例、数据库、表、列)5级(实例、数据库、模式、表、列)
ACID事物支持支持
安全性支持 RBAC、逻辑备份加密、CLONE 备份加密、审计、表空间国密加密、敏感数据脱敏支持 RBAC、行级安全 (RLS)
JSON支持(但和PG语法不同)支持(但和GreatSQL语法不同)
复制Binlog 进行逻辑复制WAL 进行物理复制
大小写敏感默认不敏感(默认不区分大小写)默认大小写敏感(默认区分大小写)
参数值引号使用双引号”“使用单引号‘’
数据类型支持(但和PG语法不同)支持(但和GreatSQL语法不同)
SQL语法支持(但和PG语法不同)支持(但和GreatSQL语法不同)
函数支持(但和PG语法不同)支持(但和GreatSQL语法不同)
表和索引支持(但和PG语法不同)支持(但和GreatSQL语法不同)
自增AUTO_INCREMENTSMALLSERIAL、SERIAL、SERIAL
注释#--
.........

在迁移过程中,要注意两款数据库产品的差异。

迁移优势

迁移到 GreatSQL 有以下优势:

  • 高可用

针对 MGR 进行了大量改进和提升工作,支持 地理标签、仲裁节点、读写动态 VIP、快速单主模式、智能选主 等特性,并针对 流控算法、事务认证队列清理算法、节点加入&退出机制、recovery机制 等多个 MGR 底层工作机制算法进行深度优化,进一步提升优化了 MGR 的高可用保障及性能稳定性。

  • 高性能

相对 MySQL 及 Percona Server For MySQL 的性能表现更稳定优异,支持 Rapid 引擎、事务无锁化、并行LOAD DATA、异步删除大表、线程池、非阻塞式DDL、NUMA 亲和调度优化 等特性,在 TPC-C 测试中相对 MySQL 性能提升超过 30%,在 TPC-H 测试中的性能表现是 MySQL 的十几倍甚至上百倍。

  • 高兼容

GreatSQL 实现 100% 完全兼容 MySQL 及 Percona Server For MySQL 用法,支持大多数常见 Oracle 用法,包括 数据类型兼容、函数兼容、SQL 语法兼容、存储程序兼容 等众多兼容扩展用法。

  • 高安全

GreatSQL 支持逻辑备份加密、CLONE 备份加密、审计、表空间国密加密、敏感数据脱敏等多个安全提升特性,进一步保障业务数据安全,更适用于金融级应用场景。

迁移准备

业务需求分析

评估哪些业务需要迁移,以及迁移的影响。先明确迁移的范围,需要知道哪些业务系统和服务会受到影响,可以根据优先级进行迁移。了解数据库直接交互的应用程序、服务、脚本等,分析这些依赖关系,有助于制定迁移计划,和减少对业务的影响。同时也要评估迁移带来的风险,比如数据丢失、数据同步延迟、业务中断等。

兼容评估

评估 PostgreSQL 和 GreatSQL 之间的兼容性,包括语法、功能、数据类型、索引等。PostgreSQL 和 GreatSQL 在 SQL 语法和功能上存在一些差异,应特别注意。

在迁移之前,一定要先了解 PostgreSQL 和 GreatSQL 之间的区别:

备份和恢复

在迁移前确保 PostgreSQL 数据库的备份和恢复机制完善。例如做一次全量备份,在迁移之前,首先进行完整的数据库备份(例如使用 pg_dump),以确保在迁移过程中遇到问题时可以快速恢复。可以选择基于文件系统的快照备份或基于逻辑备份的 pg_dump,并将备份数据存储在安全位置。

测试环境搭建

安装 PostgreSQL 并生成测试数据

PostgreSQL 版本为 15.8

$ psql --version
psql (PostgreSQL) 15.8 (Debian 15.8-0+deb12u1)

迁移库 pg_to_greatsql 库下的 users 表

pg_to_greatsql-# \d Users
                                          数据表 "public.users"
      栏位       |            类型             | 校对规则 |  可空的  |               预设                
-----------------+-----------------------------+----------+----------+-----------------------------------
 id              | integer                     |          | not null | nextval('users_id_seq'::regclass)
 username        | character varying(255)      |          | not null | 
 password        | character varying(255)      |          | not null | 
 id_card         | character varying(255)      |          | not null | 
 email           | character varying(255)      |          | not null | 
 phone           | character varying(20)       |          |          | 
 address         | character varying(255)      |          |          | 
 job_title       | character varying(255)      |          |          | 
 education_level | character varying(255)      |          |          | 
 salary          | numeric(10,2)               |          |          | 
 hire_date       | date                        |          |          | 
 leave_date      | date                        |          |          | 
 remarks         | text                        |          |          | 
 status          | character varying(255)      |          |          | 
 created_at      | timestamp without time zone |          |          | 
 created_by      | character varying(255)      |          |          | 'system'::character varying
索引:
    "users_pkey" PRIMARY KEY, btree (id)
    "users_email_key" UNIQUE CONSTRAINT, btree (email)
    "users_username_key" UNIQUE CONSTRAINT, btree (username)

该 user 表的数据量为 1010000 行

pg_to_greatsql=# SELECT COUNT(*) FROM users;
  count  
---------
 1010000
(1 行记录)

安装 GreatSQL 数据库

推荐安装 GreatSQL 最新版本

迁移到 GreatSQL 数据库

表结构迁移

此时可以使用 AI 来帮助迁移,例如使用 ChatGPT 将 PostgreSQL 数据库表结构转换为 GreatSQL 数据库的表结构。

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AI 生成完成后,需要自行检查下是否正确!

  • 自增字段:id 字段使用 AUTO_INCREMENT 代替 nextval

  • 数据类型:PostgreSQL 的 character varying 对应 GreatSQL 的 VARCHAR,numeric 对应 DECIMAL,text 对应 TEXT,timestamp without time zone 对应 TIMESTAMP。

  • 默认值:对于 created_at 字段,使用 DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP 设置默认值,created_by 字段的默认值保持不变。

  • 字符集:推荐使用 utf8mb4 字符集,以支持更广泛的字符

在 GreatSQL 中创建对应库,并执行由 AI 生成的 SQL 建表语句:

-- 创建 pg_to_greatsql 库
greatsql> CREATE DATABASE pg_to_greatsql;
-- 创建 users 表
greatsql> CREATE TABLE users (
    id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    username VARCHAR(255) NOT NULL UNIQUE,
    password VARCHAR(255) NOT NULL,
    id_card VARCHAR(255) NOT NULL,
    email VARCHAR(255) NOT NULL UNIQUE,
    phone VARCHAR(20),
    address VARCHAR(255),
    job_title VARCHAR(255),
    education_level VARCHAR(255),
    salary DECIMAL(10, 2),
    hire_date DATE,
    leave_date DATE,
    remarks TEXT,
    status VARCHAR(255),
    created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
    created_by VARCHAR(255) DEFAULT 'system',
    PRIMARY KEY (id)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

数据迁移

方法一:pg_dump 备份

在 PostgreSQL 执行pg_dump备份

$ pg_dump --data-only --inserts --column-inserts -U postgres -d pg_to_greatsql > ./pg_to_greatsql.sql
  • --data-only:只导出数据,不包括数据库对象的定义(如表结构、索引等)。

  • --inserts:以 SQL INSERT语句的形式导出数据,而不是默认的自定义格式。这样生成的备份文件更易于阅读和编辑。

  • --column-inserts:使用带有列名的 INSERT语句形式,即INSERT INTO table_name (column1, column2,...) VALUES (value1, value2,...);这种方式在处理包含特殊字符的数据时可能更稳定,并且可以更精确地控制插入的列。

此时会生成 pg_to_greatsql.sql 文件:

$ ls -lh
总计 474M
drwxr-xr-x 3 postgres postgres 4.0K  7月23日 10:49 15
-rw-r--r-- 1 postgres postgres 474M 10月21日 15:36 pg_to_greatsql.sql

去除无用信息

此时还不能将这份 SQL 文件直接导入到 GreatSQL 中。因为上面有介绍,两款数据库的对象层次结构不同。打开 pg_to_greatsql.sql 文件:

-- 语句中有 public. 需要去除
INSERT INTO public.users (id, username, password, id_card, email, phone, address, job_title, education_level, salary, hire_date, leave_date, remarks, status, created_at, created_by) VALUES (1010000, '527d66e0a6cdb128d44fc45', '10cccade4c7c35d553cd23e48b5facd1', '435078200404227108', 'b8a5b05af990ff4bdc9ccdc@qq.com', '18059437765', '讗慹簪瞠珒鸚鼜瘔狹覰', 'C++', '博士', 23592.00, '2020-07-04', '2020-12-29', '0e3801d3e64be7c38d93cb5', '离职', '2023-06-20 22:42:39', 'system');

可以看到 INSERT 语句表前面有 public. 关键词,需要将这个关键词去掉:

$ sed 's/INSERT INTO public\./INSERT INTO /g' pg_to_greatsql.sql > modified_pg_to_greatsql.sql

同时还有一些关于 PostgreSQL 参数的设置,需要去掉:

# 这些要去掉,否则导入不了 GreatSQL
SET statement_timeout = 0;
SET lock_timeout = 0;
SET idle_in_transaction_session_timeout = 0;
SET client_encoding = 'UTF8';
SET standard_conforming_strings = on;
SELECT pg_catalog.set_config('search_path', '', false);
SET check_function_bodies = false;
SET xmloption = content;
SET client_min_messages = warning;
SET row_security = off;

my.cnf 参数可以选择 GreatSQL 推荐的参数模板设置:

当然有些参数,例如例子中的 lock_timeout在 PostgreSQL 中是代表锁超时,在 GreatSQL 中锁超时参数是 lock_wait_timeout,若有需要可自行查找对应在 GreatSQL 的参数。

pg_dump 导入 GreatSQL

接下来就可以直接将这份 SQL 文件导入到 GreatSQL 数据库中:

$ mysql -u root -p pg_to_greatsql < modified_pg_to_greatsql.sql

greatsql> SELECT COUNT(*) FROM pg_to_greatsql.users;
+----------+
| count(*) |
+----------+
|  1010000 |
+----------+
1 row in set (1.06 sec)

数据量如果很大,该方法导入会特别慢

方法二:COPY 导出数据

使用 INSERT 的方法导入,会比较慢,此时可以用 COPY 的方法导出表数据,在配合 GreatSQL 的并行 Load Data 特性,可以使迁移更加迅速。

使用 COPY 导出数据:

pg_to_greatsql=# COPY users TO '/var/lib/postgresql/output_file.txt' WITH (FORMAT TEXT);
COPY 1010000
COPY 导入 GreatSQL

使用 GreatSQL 中的并行 Load Data 特性:

greatsql> LOAD /*+ SET_VAR(gdb_parallel_load = ON) SET_VAR(gdb_parallel_load_chunk_size = 65536) SET_VAR(gdb_parallel_load_workers = 16) */ DATA INFILE '/var/lib/mysql/output_file.txt' INTO TABLE pg_to_greatsql.users;
Query OK, 1010000 rows affected (4 min 25.87 sec)
Records: 1010000  Deleted: 0  Skipped: 0  Warnings: 0

greatsql> SELECT COUNT(*) FROM pg_to_greatsql.users;
+----------+
| count(*) |
+----------+
|  1010000 |
+----------+
1 row in set (1.04 sec)

到此迁移完成,下篇将介绍使用 pg2mysql 工具迁移:)


Enjoy GreatSQL :)

关于 GreatSQL

GreatSQL是适用于金融级应用的国内自主开源数据库,具备高性能、高可靠、高易用性、高安全等多个核心特性,可以作为MySQL或Percona Server的可选替换,用于线上生产环境,且完全免费并兼容MySQL或Percona Server。

相关链接: GreatSQL社区 Gitee GitHub Bilibili

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支付对账系统|Spring Cloud Alibaba微服务架构 分库分表+双边账比对引擎 一套基于 Spring Cloud Alibaba 的微服务支付对账系统完整工程,解决支付业务中"本地账与渠道账不一致"这一核心问题。技术栈为 JDK 8 + Spring Boot 2.7 + Spring Cloud 2021 + Nacos + OpenFeign + MyBatis-Plus + ShardingSphere 5.3 + Redisson + RocketMQ,共 8 个 Maven 模块、104 个 Java 文件、约 8800 行代码,含建表脚本与中间件编排文件。 工程按商户中心、渠道中心、结算中心、对账中心、调度中心、网关分层。核心实现有四块:一是双边账比对引擎,支持渠道单号优先、商户订单号回退的匹配主键,分位容差抹平,自动判定本地多单、渠道多单、金额不一致、状态不一致四类差异;二是差异处置策略,覆盖查单补偿、本地账补记、人工工单与挂账结转下期,并内置防资损约束——渠道查单接口失败时不判定为"渠道无此单",避免把超时误判成掉单而错误关闭已收款订单;三是分库分表落地,4 库 × 32 表,自定义按账期落表的分片算法,跨账期范围查询可精确裁剪表;四是渠道账单适配器,处理 GBK 编码、表头按列名定位、CSV 引号切分与金额元转分。网关侧实现了商户 HMAC-SHA256 签名验签加时间戳防重放、运营台 JWT 加登出黑名单双身份鉴权。另有雪花 ID、账期 T+N 计算、幂等切面、统一错误码与异常体系、对账任务状态机配分布式锁与乐观锁双保险。 立即下载

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