一、数据迁移前的核心评估要素

1.1 业务连续性需求分析

迁移过程中需明确业务允许的最大中断时间（RTO）与数据丢失容忍度（RPO）。例如金融行业通常要求RTO<5分钟，RPO=0，而电商大促期间可能允许30分钟服务降级。建议通过影子表或双写机制实现零停机迁移，但需额外投入20%-30%的研发成本。

1.2 数据量级与增长预测

使用SHOW TABLE STATUS获取表级数据量，结合information_schema.tables中的data_length字段计算总存储量。对于TB级数据，建议采用分批迁移策略，单批次数据量控制在200GB以内以避免网络传输瓶颈。某电商平台案例显示，单次传输超过500GB时，网络抖动导致重传率上升40%。

1.3 兼容性矩阵验证

需重点验证以下兼容维度：

• 字符集：utf8mb4与latin1混用可能导致乱码
• 存储引擎：MyISAM到InnoDB的转换需处理事务差异
• SQL模式：STRICT_TRANS_TABLES模式差异会引发隐式转换错误
  建议使用pt-upgrade工具进行SQL语法兼容性检查，某银行系统迁移时通过该工具提前发现127处不兼容SQL。

二、主流迁移工具对比与选型

2.1 物理迁移工具实战

mysqldump方案

mysqldump -u root -p --single-transaction --routines --triggers db_name > backup.sql

优势：纯文本格式便于版本控制，适合GB级以下数据。缺陷：锁表时间随数据量线性增长，100GB数据约需30分钟锁表。

Percona XtraBackup方案

xtrabackup --backup --user=root --password=pwd --target-dir=/backup
xtrabackup --prepare --target-dir=/backup
xtrabackup --copy-back --target-dir=/backup

适用于InnoDB存储引擎，实现热备份。某物流系统通过增量备份将10TB数据迁移时间从72小时压缩至8小时。

2.2 逻辑迁移工具应用

AWS DMS（Database Migration Service）

支持结构+数据全量迁移，配置要点：

1. 创建源端和目标端连接
2. 选择迁移类型（完整加载+CDC）
3. 设置转换规则处理字段映射
   某制造业案例显示，使用DMS实现Oracle到MySQL的异构迁移，数据一致性验证通过率达99.99%。

自研ETL工具开发

建议采用Spring Batch框架构建，核心组件：

• ItemReader：使用JDBC模板读取数据
• ItemProcessor：实现数据清洗转换
• ItemWriter：批量写入目标库
  某金融系统通过多线程分片处理，将千万级数据迁移效率提升3倍。

三、迁移实施阶段关键控制点

3.1 全量+增量同步策略

实施步骤：

1. 初始快照阶段：使用物理备份工具完成基础数据同步
2. 增量日志捕获：启用binlog并设置binlog_format=ROW
3. 实时追赶阶段：通过canal或maxwell解析binlog
4. 流量切换：修改应用连接池指向新库
   某视频平台采用该方案，实现20TB数据零丢失迁移，业务中断仅8秒。

3.2 数据一致性校验

推荐校验方法：

• 行数比对：SELECT COUNT(*) FROM table
• 校验和比对：SELECT MD5(CONCAT_WS(',', col1, col2)) FROM table
• 业务逻辑验证：执行核心交易流程
  某支付系统通过双重校验机制，发现并修复了3处浮点数精度差异问题。

3.3 性能调优参数配置

关键参数调整建议：

# 源库配置
innodb_buffer_pool_size = 物理内存的70%
sync_binlog = 1
# 目标库配置
innodb_log_file_size = 2G
innodb_io_capacity = 2000

某社交平台通过参数优化，将百万级数据插入速度从1200条/秒提升至3500条/秒。

四、异常场景处理预案

4.1 网络中断恢复机制

建议实现断点续传功能：

1. 记录最后成功传输的binlog位置
2. 网络恢复后从该位置继续
3. 定期保存迁移进度到持久化存储
   某跨境电商平台通过该机制，在23次网络波动中保持数据完整性。

4.2 主键冲突解决方案

处理策略：

• 自动重试：捕获1062错误后自动生成新ID
• 人工干预：记录冲突数据供DBA分析
• 预处理：迁移前执行SELECT COUNT(DISTINCT id) FROM table验证唯一性
  某OA系统通过预处理阶段发现并修复了17万条重复数据。

4.3 字符集转换问题

典型问题场景：

• utf8mb4字段插入emoji表情到utf8表
• 中文排序规则差异导致查询结果不一致
  解决方案：

1. 迁移前统一字符集为utf8mb4
2. 使用COLLATE utf8mb4_general_ci指定排序规则
3. 通过CONVERT()函数显式转换
   某新闻网站通过字符集规范化，解决了3000+篇历史文章的显示乱码问题。

五、迁移后优化建议

5.1 索引重建策略

实施步骤：

1. 迁移后执行ANALYZE TABLE更新统计信息
2. 对大表执行ALTER TABLE table_name ENGINE=InnoDB重建索引
3. 使用pt-index-usage分析索引使用效率
   某ERP系统通过索引优化，将复杂报表生成时间从12分钟缩短至2.3分钟。

5.2 参数基线校准

建议调整参数：

# 连接数配置
max_connections = 当前连接数峰值*1.5
thread_cache_size = max_connections/2
# 缓存配置
query_cache_size = 0 (MySQL 8.0+)
tmp_table_size = 64M

某游戏平台通过参数调优，使数据库CPU利用率从92%降至65%。

5.3 监控体系搭建

核心监控指标：

• QPS/TPS：SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Questions'
• 慢查询：slow_query_log=1 + long_query_time=1
• 锁等待：performance_schema.events_waits_current
  建议使用Prometheus+Grafana搭建可视化监控，某物流系统通过实时监控提前3小时发现潜在性能瓶颈。

结语：MySQL数据迁移是系统工程，需要从技术选型、实施控制到后期优化形成完整闭环。建议建立迁移checklist，涵盖23个关键检查点，通过自动化工具实现80%的常规操作，保留20%的灵活空间应对突发情况。实际案例显示，遵循规范流程的迁移项目成功率可达98%，而随意操作的项目失败率超过40%。