不停机数据库迁移方案

首先我们需要知道一个基本的数据迁移的方案:

  1. 创建一个目标表
  2. 使用源表的数据去初始化目标表
  3. 执行一次校验, 此时使用源表数据去修复目标表数据
  4. 双写, 业务开启双写, 读写源表, 写目标表
  5. 开启增量校验和数据修复, 保持一段时间
  6. 切换双写顺序, 此时读写目标表, 数据以目标表为准
  7. 继续保持增量校验

1. 首先创建一个目标表:

CREATE TABLE target_table LIKE source_table;  -- 复制表结构
ALTER TABLE target_table ADD COLUMN new_column VARCHAR(255);  -- 可选扩展

2. 数据迁移

将原来的表的数据给迁移过去, 这一步我们可以借助 mysqldump 这种工具, 直接把数据迁移过去, 下面一部就是执行一次校验。

mysqldump -h source_host db source_table | mysql -h target_host db target_table

3. 数据校验

第一次校验的方式主要有两种,

  • 第一种就是全量校验, 全量校验主要指的是, 详细的对比两个表的字段时候想等, 如果不相等那么我们就要判断它的不一致的位置, 然后进行修复
  • 第二种方式就是增量校验, 增量校验主要指的是按照 uptime 这个字段, 来修复, 主要指的是如果时间晚于导出数据的那个时间点, 那么我们就更新对应的数据

开启双写:

这个东西, 主要利用一些工具, 比如 gorm 的 conn pool 这种工具, 利用这种装饰器模式封装两个数据源, 每次执行语句的时候, 根据标记位来执行对应的双写逻辑。

if flag == "双写以源表为准" {
	// 执行相关操作
}

if flag == "双写以目标表为准" {
	// 执行写操作
}

双写校验+ 增量校验: 也就是一边进行双写, 然后一边进行增量校验, 主要还是根据对应的 uptime 来做这个件事情

双写+目标表+ 原表, 之所以这样干的目的就是可以当出错的时候, 我们可以立刻去回滚对应的数据

<think>好的,我需要处理用户关于15TB规模数据库迁移的查询。首先,根据用户提供的引用内容,特别是引用[2]中提到的大于10TB的数据迁移建议使用自研分片工具+GSM,并分片控制停机时间。此外,用户还提到了华为云的迁移工具链,包括DRS、OBS、Kafka+Debezium等。需要将这些信息整合,形成结构清晰的步骤和建议。 首先,用户需要了解大规模迁移的挑战,比如数据量大、停机时间、数据一致性等。然后,分阶段实施迁移是关键,包括评估阶段、分片迁移、增量同步、验证切换和后续优化。每个阶段需要对应具体的工具和步骤,例如分片工具和GSM用于分片迁移,DRS和OBS处理增量数据,Kafka+Debezium用于双写同步以减少停机时间。同时,引用中提到的华为云工具链和分片迁移方案需要被引用作为支持。 还需要考虑数据校验和回退机制,确保迁移的安全性和可靠性。最后,生成相关问题,帮助用户进一步了解迁移细节和优化方法。需要确保所有数学公式和代码块符合格式要求,使用中文回答,引用正确标注。</think>针对15TB超大规模数据库迁移,建议采用分阶段分片迁移方案,结合华为云数据库迁移工具链实现低停机时间、高可靠性的数据迁移。以下是分步骤解决方案: 一、迁移前评估阶段 1. 数据分片规划:根据业务特征将15TB数据按时间范围/业务模块划分为多个逻辑分片,每个分片控制在2-3TB规模[^2] 2. 网络带宽验证:确保源端到目标端网络带宽满足$\frac{15TB}{允许时间窗口} \geq 实际传输速率$的基本条件 二、分阶段实施流程 1. **历史数据分片迁移** - 使用自研分片工具+GSM组件进行并行迁移 - 每个分片单独执行: ```python # 伪代码示例分片迁移逻辑 for shard in database_shards: export_tool(shard) gsm_transfer(shard_file) import_tool(target_db) ``` - 支持断点续传和并行传输,迁移时间估算公式: $$T_{total} = \frac{15TB}{N \times V} + T_{verify}$$ 其中N为并行线程数,V为单线程传输速率 2. **增量数据同步** - 启用DRS增量迁移组件捕获变更日志 - 结合OBS对象存储实时同步增量数据 - 采用双写机制保障数据一致性: ```sql -- 双写事务示例 BEGIN; INSERT INTO source_db.table (...) VALUES (...); INSERT INTO target_db.table (...) VALUES (...); COMMIT; ``` 3. **验证切换阶段** - 使用Kafka+Debezium构建实时数据对比管道 - 执行最终一致性校验: $$ \sum_{i=1}^{n} checksum(source\_shard_i) = \sum_{j=1}^{m} checksum(target\_shard_j) $$ - 通过DNS切换实现业务流量迁移,停机时间<5分钟 三、关键技术方案 1. 存储优化:采用列式存储压缩技术,存储空间减少30%-50%[^1] 2. 异常处理机制: - 自动重试失败的shard迁移 - 实时监控迁移进度仪表盘 - 保留7天增量日志用于数据回滚 四、迁移后优化 1. 在华为云分布式数据库上启用跨AZ部署 2. 配置自动弹性扩展策略: $$ Scale\_Threshold = \frac{Current\_Load}{Baseline\_Capacity} \geq 0.8 $$
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