一、迁移背景与核心挑战

在数字化转型浪潮中，企业数据量呈现指数级增长。某大型电商平台因业务扩展，原有MySQL集群承载的表数量突破4亿张，单表数据量超TB级，导致查询延迟飙升至秒级、资源利用率失衡、运维复杂度激增。此时，迁移至分布式数据库（如TiDB、CockroachDB）或云原生数据库（如AWS Aurora、PolarDB）成为必然选择。

核心挑战：

1. 数据规模庞大：4亿张表涉及PB级数据迁移，传统工具（如mysqldump）效率低下，需定制化解决方案。
2. 业务连续性要求：迁移期间需保证RPO=0、RTO<30分钟，避免业务中断。
3. 架构兼容性：新旧数据库语法、索引、事务模型差异可能导致应用层适配问题。
4. 性能调优复杂：分布式数据库的分区策略、副本同步机制需精细配置。

二、迁移前评估与规划

1. 业务影响分析

• 依赖关系梳理：通过SQL日志分析识别高频查询表、跨库事务表，标记为高优先级迁移对象。
• 停机窗口确认：结合业务低峰期（如凌晨2-5点）制定分批迁移计划，每批迁移表数控制在10万张以内。

2. 目标架构设计

• 选型对比：
  | 指标 | TiDB | CockroachDB | PolarDB |
  |———————|———————-|———————-|———————-|
  | 水平扩展性 | 优秀（Raft协议） | 优秀（Paxos协议） | 依赖存储节点 |
  | SQL兼容性 | MySQL 5.7+ | PostgreSQL | MySQL 8.0 |
  | 运维复杂度 | 中等（需监控PD节点） | 高（需调优Gossip协议） | 低（阿里云托管） |
• 分片策略：按业务域（订单、用户、商品）或时间范围（如order_2023*）分片，避免热点问题。

3. 资源预估

• 硬件配置：以TiDB为例，单节点建议32核128GB内存+NVMe SSD，PD节点需独立部署。
• 网络带宽：跨机房迁移时，需保障千兆以上专线，避免网络瓶颈。

三、数据迁移实施

1. 工具选型与定制

• 全量迁移：

  • DM工具（TiDB）：支持并行迁移、断点续传，配置示例：

    [source]
    type = "mysql"
    host = "192.168.1.100"
    port = 3306
    user = "migrator"
    password = "***"
    [target]
    type = "tidb"
    host = "10.0.0.1"
    port = 4000

  • AWS DMS：云环境首选，支持CDC（变更数据捕获）实时同步。
• 增量同步：通过Canal或Debezium捕获Binlog，延迟控制在秒级。

2. 分批迁移策略

• 按表大小分组：

  SELECT 
    table_schema, 
    table_name, 
    ROUND(data_length/1024/1024, 2) AS size_mb 
  FROM information_schema.tables 
  WHERE table_schema NOT IN ('information_schema','mysql') 
  ORDER BY size_mb DESC 
  LIMIT 1000;

  将表分为大表（>100GB）、中表（10-100GB）、小表（<10GB），优先迁移小表验证流程。

3. 数据校验

• 行数对比：迁移前后执行SELECT COUNT(*) FROM table_name。
• 哈希校验：对关键表生成MD5校验和：

  SELECT MD5(GROUP_CONCAT(column_name ORDER BY id)) FROM table_name;

四、性能优化与测试

1. 索引优化

• 冗余索引清理：通过performance_schema识别未使用索引：

  SELECT * FROM sys.schema_unused_indexes;

• 覆盖索引设计：针对高频查询创建包含所有查询字段的复合索引。

2. 查询重写

• 避免全表扫描：将SELECT * FROM table WHERE status = 1改为SELECT id,name FROM table WHERE status = 1 LIMIT 1000。
• 分区表优化：对时间序列数据按年/月分区，加速范围查询。

3. 压测方案

• 模拟真实负载：使用Sysbench或自定义脚本生成混合读写（70%读+30%写）压力。
• 监控指标：
  • QPS/TPS：目标值≥原集群1.2倍
  • 延迟：P99<200ms
  • 资源使用率：CPU<70%，内存<80%

五、应急预案与回滚

1. 风险预案

• 数据不一致：预留双写阶段，新旧集群同时写入，通过校验程序自动修复差异。
• 性能不达标：准备降级方案，如临时关闭部分非核心功能（如推荐系统）。

2. 回滚步骤

1. 停止增量同步
2. 切换业务连接至原集群
3. 执行反向迁移（仅迁移差异数据）
4. 恢复监控告警

六、迁移后运维

1. 监控体系

• Prometheus+Grafana：定制Dashboard监控TiKV存储使用率、PD调度延迟等关键指标。
• 慢查询告警：设置阈值（如执行时间>1s）自动触发告警。

2. 扩容策略

• 垂直扩容：单节点内存不足时，升级至64GB/128GB。
• 水平扩容：新增TiKV节点时，执行pd-ctl operator add命令平衡数据。

七、总结与建议

1. 小步快跑：先迁移1%的表验证流程，再逐步扩大范围。
2. 自动化优先：编写Ansible/Terraform脚本自动化部署和配置。
3. 文档沉淀：记录所有操作步骤、问题及解决方案，形成知识库。

实践启示：4亿表迁移不仅是技术挑战，更是组织能力的考验。需建立跨团队（DBA、开发、运维）协作机制，通过灰度发布降低风险，最终实现数据架构的平滑升级。