mysql嵌套事务的坑

本文通过三个测试案例详细解析了MySQL中嵌套事务的行为,揭示了在不同autocommit模式下,如何影响事务的提交与回滚,强调了在嵌套事务中对事务边界的理解和使用注意事项。

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表结构:
CREATE TABLE `t1` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `c1` int(11) NOT NULL,
  `c2` int(11) NOT NULL,
  `c3` int(11) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `c1` (`c1`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=14 DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

数据:
INSERT INTO `t1` VALUES ('1', '1', '1', '1');
INSERT INTO `t1` VALUES ('2', '2', '2', '2');
INSERT INTO `t1` VALUES ('3', '3', '3', '3');
INSERT INTO `t1` VALUES ('4', '4', '4', '4');
INSERT INTO `t1` VALUES ('5', '5', '5', '5');
INSERT INTO `t1` VALUES ('6', '6', '6', '6');
INSERT INTO `t1` VALUES ('7', '7', '7', '7');
INSERT INTO `t1` VALUES ('8', '8', '8', '8');
INSERT INTO `t1` VALUES ('9', '9', '9', '9');
INSERT INTO `t1` VALUES ('10', '10', '10', '10');
INSERT INTO `t1` VALUES ('11', '11', '11', '11');
INSERT INTO `t1` VALUES ('12', '12', '12', '12');
INSERT INTO `t1` VALUES ('13', '13', '13', '13');

测试1:
se
<think>嗯,用户想将MongoDB的数据迁移到MySQL数据库,这确实是个实操性很强的需求。从引用内容看,用户所在团队可能正在整合数据平台,需要让原依赖MongoDB的FAQ系统接入仅支持MySQL的邮件服务平台。用户显然更倾向于非侵入式的数据迁移方案,这点从ta排除“整体替换数据库”的态度就能看出来。用户引用的资料里提到了四种迁移方法,但需要甄别适用性:引用[1]提出的CSV文件中介法虽然通用但可能丢失数据类型;引用[2]的MongoVUE工具似乎只支持MySQL到MongoDB的反向迁移;引用[3]的mongoexport命令虽专业但需要处理权限和格式转换;引用[4]的编程方案最灵活但开发成本较高。考虑到用户提到“定时任务”,迁移很可能需要持续同步而非一次性操作。最核心的痛点在于两种数据库的范式差异。MongoDB的嵌套文档结构迁移到MySQL时必须扁平化处理,比如数组字段可能需要拆分成关联表。时间戳字段的时区处理也要注意,MongoDB默认存储UTC时间而MySQL可能用系统时区。迁移后的数据校验环节容易被忽略,特别是ObjectId这种MongoDB特有类型需要转换成MySQL兼容格式。用户应该需要详细的步骤参考,特别是实操层面的避指南。比如用mongoexport时指定–type=csv会导致所有值变成字符串,必须在MySQL导入时显式转换类型。另外如果源数据包含特殊字符,csv方案还需要处理转义问题。对于需要增量同步的场景,建议补充binlog监听方案作为进阶选项。安全方面要提醒用户,引用[3]直接在命令行输入密码的做法存在风险,应该改用配置文件或环境变量传递凭证。权限最小化原则也很重要,迁移账户只需读源库collection和写目标库的权限即可。迁移后的验证策略值得展开说明。比如比较MongoDB的countDocuments()和MySQL的COUNT(*)是否一致,对金额等敏感字段做抽样对比。如果数据量较大,还可以用聚合管道在两端同时计算checksum值。</think> 将 MongoDB 数据迁移到 MySQL 需要解决两种数据库模型的差异(文档型 vs 关系型)。以下是基于行业实践的完整解决方案: --- ### **一、迁移核心步骤** 1. **数据结构分析** - 分析 MongoDB 集合的文档结构(嵌套字段、数组类型) - 设计匹配的 MySQL 表结构(需将嵌套文档拆分为关联表) 2. **数据导出** ```bash # 导出为CSV格式(适合扁平数据) mongoexport --uri="mongodb://user:pass@host:port/db" \ --collection=your_collection \ --type=csv \ --fields=field1,field2,nested.field \ --out=data.csv ``` ```bash # 导出为JSON(保留完整结构) mongoexport --uri="mongodb://user:pass@host:port/db" \ --collection=your_collection \ --out=data.json ``` 3. **数据转换** - **关键处理:** - 将 MongoDB 的 `_id` 转换为 MySQL 主键或唯一索引 - 将嵌套数组拆分为关联表(如:订单中的商品列表) - 日期格式转换(ISO → DATETIME) - 处理特殊字符(如 JSON 中的 Unicode) 4. **MySQL 表创建** ```sql -- 示例:主表结构设计 CREATE TABLE users ( _id VARCHAR(24) PRIMARY KEY, name VARCHAR(50), created_at DATETIME ); -- 关联表设计(处理嵌套数组) CREATE TABLE orders ( id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, user_id VARCHAR(24), product_name VARCHAR(100), FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES users(_id) ); ``` 5. **数据导入 MySQL** ```bash # CSV导入示例 mysqlimport --local --ignore-lines=1 \ --fields-terminated-by=',' \ --columns='_id,name,created_at' \ -u root -p your_db data.csv ``` ```bash # 编程导入JSON(Python示例) import pymongo, pymysql, json # 读取JSON数据 with open('data.json') as f: docs = [json.loads(line) for line in f] # 写入MySQL conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='', db='your_db') for doc in docs: cursor.execute(""" INSERT INTO users (_id, name, created_at) VALUES (%s, %s, %s) """, (doc['_id'], doc['name'], doc['created_at'])) ``` --- ### **二、高频问题解决方案** | **场景** | **处理方案** | |-------------------------|-----------------------------------------------------------------------------| | **嵌套文档迁移** | 拆分为多表 + 外键关联(1:N 关系) | | **数组字段存储** | 创建关联表或序列化为 JSON 字符串(MySQL 5.7+ 支持 JSON 类型) | | **_id 冲突** | 保留原_id作为唯一键或新建自增主键 | | **大文件导入效率** | 分批处理(每次插入 1000 行),启用 `innodb_flush_log_at_trx_commit=0` 临时优化 | | **数据类型差异** | 将 MongoDB 的 BinData 转为 BLOB,Decimal128 转为 DECIMAL(38, x) | --- ### **三、高级场景方案** 1. **增量同步(变更数据捕获)** - 启用 MongoDB OpLog 监听变更 - 使用 Debezium 实时同步到 Kafka - 编写消费者写入 MySQL 2. **自动化工具链** ```mermaid graph LR A[MongoDB] -->|mongoexport| B(JSON/CSV) B -->|Python脚本| C[数据清洗] C -->|分片处理| D[MySQL Load Data] D -->|验证| E[数据校验报告] ``` --- ### **四、迁移后验证** 1. **数量校验** ```sql -- MongoDB db.collection.countDocuments() -- MySQL SELECT COUNT(*) FROM table; ``` 2. **抽样一致性检查** ```sql /* 随机对比10条数据 */ SELECT * FROM mysql_table ORDER BY RAND() LIMIT 10; ``` --- ### **典型错误避** 1. **忽略字符集** ✅ MySQL 需显式指定 `CHARACTER SET utf8mb4` 2. **时区未对齐** ✅ 迁移脚本中统一使用 UTC 时间戳 3. **事务滥用** ❌ 避免 10 万+行事务 → ✅ 分批提交(每次 1000 行) ---
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