4亿表数据库集群迁移方案实践

一、迁移背景与挑战分析

在金融、电商、物联网等数据密集型行业中，单库表数量突破亿级已成为常态。某企业原有MySQL集群管理着超过4亿张业务表，日均写入量达200亿条，存储总量超过3PB。随着业务增长，原有架构暴露出三大核心问题：

1. 元数据管理瓶颈：MySQL 5.7的data dictionary在表数量超过千万级时，DDL操作响应时间呈指数级增长，SHOW TABLES命令执行耗时超过15分钟
2. 存储扩展极限：单实例存储容量接近物理磁盘上限，分布式文件系统（如Ceph）的IOPS无法满足高频更新需求
3. 查询性能衰减：复杂JOIN查询在4亿表环境下，执行计划生成时间超过5秒，导致业务超时率上升至12%

迁移目标系统需满足：支持线性扩展的分布式架构、毫秒级元数据访问、跨机房数据强一致性。经过技术选型，最终确定采用TiDB作为目标数据库，其Raft协议实现的分布式KV存储与MySQL兼容特性成为关键决策点。

二、迁移前技术验证体系

2.1 兼容性测试矩阵

构建包含2000个典型SQL的测试用例库，覆盖：

• 事务类型：ACID全场景验证
• 索引策略：复合索引、函数索引、部分索引
• 存储过程：15种业务逻辑迁移转换
• 数据类型：JSON、GEOMETRY等特殊类型处理

测试数据显示，TiDB 6.5版本对MySQL 5.7语法兼容度达98.7%，但存在3类不兼容场景：

-- 示例1：自增列处理差异
CREATE TABLE test (
  id BIGINT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT, -- MySQL语法
  -- TiDB需改为：
  id BIGINT UNSIGNED NOT NULL AUTO_RANDOM -- TiDB特有语法
);
-- 示例2：存储过程变量声明
DECLARE var_name INT DEFAULT 0; -- MySQL语法
-- TiDB 6.5前版本不支持DECLARE在BEGIN外

2.2 性能基准测试

使用Sysbench构建压测模型：

• 表结构：10列（含2个二级索引）
• 数据量：单表1亿行，总计400张表
• 测试场景：
  • 点查：QPS从MySQL的12万降至TiDB初始的8.5万，经优化后达14万
  • 范围查询：95%响应时间从MySQL的28ms优化至TiDB的15ms
  • 写入吞吐：单节点从MySQL的5.6万TPS提升至TiDB的11万TPS

三、分阶段迁移实施策略

3.1 架构重构设计

采用”双集群+双向同步”架构：

原MySQL集群 ↔ 数据同步中间件 ↔ 新TiDB集群
                   ↑
           业务读写分离

关键组件配置：

• DM (Data Migration) 工具：配置binlog位置追踪，启用checksum校验
• TiCDC：设置变更事件过滤规则，仅同步业务核心表
• 监控系统：集成Prometheus+Grafana，设置表数量增长预警阈值

3.2 增量迁移技术实现

开发自动化迁移工具链：

1. 元数据转换器：

   def convert_schema(mysql_ddl):
    # 处理自增列转换
    if "AUTO_INCREMENT" in mysql_ddl:
        mysql_ddl = mysql_ddl.replace(
            "AUTO_INCREMENT", 
            "AUTO_RANDOM" if is_tidb_target() else "AUTO_INCREMENT"
        )
    # 处理存储引擎声明
    return mysql_ddl.replace("ENGINE=InnoDB", "")

2. 数据校验模块：

   # 使用pt-table-checksum进行差异检测
   pt-table-checksum --replicate=check_results \
   --databases=business_db --tables=order_* \
   --chunk-size=10000 --progress=report,10

3.3 灰度发布控制

实施三阶段切换策略：

1. 影子表阶段（2周）：

   • 新写TiDB集群，原集群保留30天历史数据
   • 业务双写，通过中间件路由控制

2. 流量试跑阶段（1周）：

   • 逐步增加TiDB集群读流量比例（20%→50%→80%）
   • 监控慢查询日志，优化TOP 10 SQL

3. 最终切换阶段：

   • 执行原子性DDL切换：

     RENAME TABLE mysql.old_table TO mysql.old_table_bak, 
                tidb.new_table TO mysql.old_table;

   • 配置30秒超时回滚机制

四、迁移后优化实践

4.1 参数调优方案

核心参数配置建议：

# TiDB配置示例
[performance]
max-procs = 32
tcp-keepalive = true
[tikv-client]
grpc-connection-count = 16
[raftstore]
apply-pool-size = 4
store-pool-size = 4

4.2 查询优化案例

某报表查询优化前后对比：

-- 优化前（执行时间12.7s）
SELECT a.user_id, SUM(b.amount) 
FROM users a 
JOIN orders b ON a.id = b.user_id 
WHERE a.reg_date > '2023-01-01'
GROUP BY a.user_id HAVING SUM(b.amount) > 1000;
-- 优化后（执行时间1.2s）
-- 1. 添加分区表
ALTER TABLE orders PARTITION BY RANGE (YEAR(order_date)) (
    PARTITION p2023 VALUES LESS THAN (2024),
    PARTITION pmax VALUES LESS THAN MAXVALUE
);
-- 2. 创建物化视图
CREATE MATERIALIZED VIEW user_order_summary AS
SELECT user_id, YEAR(order_date) as year, SUM(amount) as total
FROM orders 
GROUP BY user_id, YEAR(order_date);

五、风险控制与应急预案

5.1 数据一致性保障

实施三重校验机制：

1. 行级校验：开发并行校验工具，每小时对比10万行数据
2. 聚合校验：每日核对关键指标（如订单总额、用户数）
3. 业务校验：通过接口测试验证核心业务流程

5.2 回滚方案设计

制定分级回滚策略：
| 故障等级 | 回滚方式 | 预计耗时 |
|————-|————-|————-|
| 单表数据不一致 | 局部表替换 | <5分钟 |
| 集群性能下降 | 流量切换回源 | <1分钟 |
| 元数据损坏 | 全量数据重导 | 2-4小时 |

六、迁移效益评估

实施后关键指标提升：

• 存储成本降低42%（从3PB降至1.74PB）
• 复杂查询响应时间缩短78%
• 运维人力投入减少65%（从每月80人天降至28人天）
• 弹性扩展能力提升，支持每分钟新增10万表

该迁移方案验证了超大规模数据库集群迁移的可行性，其核心价值在于：通过架构解耦实现水平扩展、利用分布式共识算法保障数据一致性、建立自动化迁移工具链提升效率。对于类似规模的数据迁移项目，建议重点把控元数据管理、逐步灰度验证、建立量化评估体系三个关键环节。