零停机数据库迁移：从MySQL到PostgreSQL的完整指南
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/be/be-a-professional-programmer 你是否正面临MySQL性能瓶颈？是否需要更强大的事务支持和复杂查询能力？本文将带你通过三个核心步骤，使用项目内置工具实现零停机迁移，让业务无缝过渡到PostgreSQL生态。读完本文你将掌握：数据结构转换技巧、增量同步方案、性能优化要点。
准备阶段：工具与环境配置
迁移前需确保本地已安装项目推荐的数据库客户端工具。项目README.md中提到两款适用于多数据库管理的客户端：
- Navicat Premium：支持MySQL、PostgreSQL等多数据库类型，提供数据同步和备份功能，适合图形化操作
- Database.NET：轻量级通用客户端，适合快速执行SQL脚本和数据比对
环境检查清单
- 确认MySQL版本≥5.7，PostgreSQL版本≥12（项目推荐的稳定版本）
- 安装ODBC驱动：MySQL Connector/ODBC和psqlODBC
- 配置数据库连接：
# MySQL连接示例 mysql -h localhost -u root -p --default-character-set=utf8mb4 # PostgreSQL连接示例 psql -U postgres -d target_db -h 127.0.0.1
核心迁移步骤
1. 结构转换：从MySQL到PostgreSQL
MySQL与PostgreSQL在数据类型、约束和函数上存在差异，需重点处理以下转换：
| MySQL类型 | PostgreSQL对应类型 | 转换注意事项 |
|---|---|---|
| VARCHAR | VARCHAR | 需指定长度限制 |
| DATETIME | TIMESTAMPTZ | 增加时区支持 |
| INT AUTO_INCREMENT | SERIAL | 序列生成方式不同 |
| ENUM | VARCHAR或自定义类型 | 使用CREATE TYPE创建枚举 |
使用项目推荐的Navicat Premium的数据传输功能可自动处理大部分类型转换，但需手动调整特殊语法，如：
-- MySQL创建表
CREATE TABLE users (
id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
username VARCHAR(50) NOT NULL UNIQUE,
created_at DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);
-- 转换为PostgreSQL
CREATE TABLE users (
id SERIAL PRIMARY KEY,
username VARCHAR(50) NOT NULL UNIQUE,
created_at TIMESTAMPTZ DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);
2. 数据迁移：全量+增量同步
全量迁移策略
推荐使用pgloader工具（项目大数据工具集推荐）执行全量迁移：
pgloader mysql://user:pass@localhost/source_db pgsql://user:pass@localhost/target_db
该工具会自动处理：
- 字符集转换（UTF8mb4到UTF8）
- 外键约束处理
- 索引重建
增量同步方案
对于生产环境需采用CDC（变更数据捕获）方案，项目README.md提到的工具可组合使用：
- 使用SymmetricDS配置MySQL到PostgreSQL的实时同步
- 或通过Debezium + Kafka实现变更捕获，架构如下：
验证与优化
数据一致性校验
迁移后必须执行数据校验，推荐两种方法：
-
行数比对：
-- MySQL SELECT COUNT(*) FROM users; -- PostgreSQL SELECT COUNT(*) FROM users; -
抽样校验：使用MD5哈希比对关键记录
-- MySQL SELECT MD5(CONCAT(id, username, created_at)) FROM users LIMIT 10; -- PostgreSQL SELECT MD5(CONCAT(id::TEXT, username, created_at::TEXT)) FROM users LIMIT 10;
性能优化建议
PostgreSQL提供了不同于MySQL的优化方式，根据项目README.md中Greenplum（基于PostgreSQL的MPP数据库）的调优经验，建议：
-
调整PostgreSQL配置文件
postgresql.conf：shared_buffers = 1GB # 设为系统内存的1/4 work_mem = 64MB # 根据并发查询数调整 maintenance_work_mem = 256MB -
重建索引和统计信息：
ANALYZE VERBOSE; # 更新统计信息 REINDEX DATABASE target_db; # 优化索引
常见问题解决方案
字符集不兼容问题
现象：迁移后中文显示乱码
解决：确保全链路使用UTF8编码
-- 创建数据库时指定编码
CREATE DATABASE target_db WITH ENCODING 'UTF8' LC_COLLATE 'zh_CN.UTF-8' LC_CTYPE 'zh_CN.UTF-8';
存储过程转换
MySQL存储过程需重写为PostgreSQL函数，例如日期处理函数：
-- MySQL存储过程
DELIMITER //
CREATE PROCEDURE GetUserCount(IN date_str DATE, OUT count INT)
BEGIN
SELECT COUNT(*) INTO count FROM users WHERE DATE(created_at) = date_str;
END //
DELIMITER ;
-- 转换为PostgreSQL函数
CREATE OR REPLACE FUNCTION GetUserCount(date_str DATE)
RETURNS INTEGER AS $$
DECLARE
count INTEGER;
BEGIN
SELECT COUNT(*) INTO count FROM users WHERE created_at::DATE = date_str;
RETURN count;
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;
迁移后验证与监控
业务功能测试
完成数据迁移后，需验证核心业务流程：
- 用户注册/登录功能
- 数据查询与写入操作
- 事务一致性测试
推荐使用项目中的JMeter进行压力测试，对比迁移前后的性能指标。
长期监控方案
PostgreSQL提供更丰富的监控视图，可创建如下监控脚本：
-- 连接数监控
SELECT count(*) AS connections FROM pg_stat_activity;
-- 慢查询监控
SELECT query, total_time FROM pg_stat_statements ORDER BY total_time DESC LIMIT 10;
总结与下一步
通过本文介绍的迁移方案，你已成功将MySQL数据库迁移至PostgreSQL。项目README.md还推荐了更多高级工具，如：
- Greenplum：基于PostgreSQL的分布式MPP数据库，适合大数据量场景
- SymmetricDS：企业级数据同步工具，支持复杂拓扑结构
下一步建议：
- 深入学习PostgreSQL的JSONB类型和全文搜索功能
- 探索分区表和并行查询优化
- 研究基于PostgreSQL的时序数据存储方案
欢迎在项目仓库提交迁移经验分享，帮助更多开发者解决类似问题。收藏本文以备后续迁移工作参考，关注项目更新获取更多数据库最佳实践。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
