Mysql百萬級數據遷移的示例分析

這篇文章將為大家詳細講解有關Mysql百萬級數據遷移的示例分析，小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。

假如有這么一個場景，開發了一個小程序，趁著雙十一活動的熱度，一個月后迅速積累了一百多萬用戶，我們在小程序頁面增加了收集formid的埋點，用于給微信用戶發送模板消息通知。

隨著數據量的增大，之前使用的服務器空間開始有點不夠用，最近新寫了一個專門用于做小程序后臺開發的框架，于是想把原來的數據遷移到新系統的數據庫。買了一臺4核8G的機器，開始做數據遷移。下面對遷移過程做一個簡單的記錄。

方案選擇

平常開發中，我們比較經常使用的數據備份遷移方式是用mysqldump工具導出一個sql文件，再在新數據庫中導入sql來完成數據遷移。

試驗發現，通過mysqldump導出百萬級量的數據庫成一個sql文件，大概耗時幾分鐘，導出的sql文件大小在1G左右，然后再把這個1G的sql文件通過scp命令復制到另一臺服務器，大概也需要耗時幾分鐘。在新服務器的數據庫中通過source命令來導入數據，我跑了一晚上都沒有把數據導入進來，cpu跑滿。

腳本遷移

直接通過命令行操作數據庫進行數據的導出和導入是比較便捷的方式，但是數據量較大的情況下往往會比較耗時，對服務器性能要求也比較高。如果對數據遷移時間要求不是很高，可以嘗試寫腳本來遷移數據。雖然沒有實際嘗試，但是我想過大概有兩種腳本方案。

第一種方式，在遷移目標服務器跑一個遷移腳本，遠程連接源數據服務器的數據庫，通過設置查詢條件，分塊讀取源數據，并在讀取完之后寫入目標數據庫。這種遷移方式效率可能會比較低，數據導出和導入相當于是一個同步的過程，需要等到讀取完了才能寫入。如果查詢條件設計得合理，也可以通過多線程的方式啟動多個遷移腳本，達到并行遷移的效果。

第二種方式，可以結合redis搭建一個“生產+消費”的遷移方案。源數據服務器可以作為數據生產者，在源數據服務器上跑一個多線程腳本，并行讀取數據庫里面的數據，并把數據寫入到redis隊列。目標服務器作為一個消費者，在目標服務器上也跑一個多線程腳本，遠程連接redis，并行讀取redis隊列里面的數據，并把讀取到的數據寫入到目標數據庫。這種方式相對于第一種方式，是一種異步方案，數據導入和數據導出可以同時進行，通過redis做數據的中轉站，效率會有較大的提升。

這里你也可以使用go語言來寫遷移腳本，利用其原生的并發特性，可以達到并行遷移數據的目的，提升遷移效率。

文件遷移

第一種遷移方案效率太低，第二種遷移方案編碼代價較高，通過對比和在網上找的資料分析，我最終選擇了通過mysql的。

select data into outfile file.txt、load data infile file.txt into table

的命令，以導入導出文件的形式完成了百萬級數據的遷移。

遷移過程

在源數據庫中導出數據文件

select * from dc_mp_fans into outfile '/data/fans.txt';

復制數據文件到目標服務器

zip fans.zip /data/fans.txtscp fans.zip root@ip:/data/

在目標數據庫導入文件

unzip /data/fans.zipload data infile '/data/fans.txt' into table wxa_fans(id,appid,openid,unionid,@dummy,created_at,@dummy,nickname,gender,avatar_url,@dummy,@dummy,@dummy,@dummy,language,country,province,city,@dummy,@dummy,@dummy,@dummy,@dummy,@dummy,@dummy,@dummy,@dummy);

按照這么幾個步驟操作，幾分鐘內就完成了一個百萬級數據表的跨服務器遷移工作。

注意項

• mysql安全項設置

在mysql執行load data infile和into outfile命令都需要在mysql開啟了secure_file_priv選項， 可以通過show global variables like ‘%secure%’;查看mysql是否開啟了此選項，默認值Null標識不允許執行導入導出命令。

通過vim /etc/my.cnf修改mysql配置項，將secure_file_priv的值設置為空：

[mysqld]  secure_file_priv=''

則可通過命令導入導出數據文件。

• 導入導出的數據表字段不對應

上面示例的從源數據庫的dc_mp_fans表遷移數據到目標數據庫的wxa_fans表，兩個數據表的字段分別為：dc_mp_fans

wxa_fans

在導入數據的時候，可以通過設置字段名來匹配目標字段的數據，可以通過@dummy丟棄掉不需要的目標字段數據。

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