最近一段时间碰到一些数据迁移的项目，如：Oracle迁移到MySQL，MsSQL迁移到MySQL，云MySQL迁移到本地MySQL。对于这方面做了系统的整理。包括：迁移方案的选择、如何跳出迁移遇到的坑、怎样修改MySQL参数获取最大性能，加入分库分表的需求如何实现？文章的最后，作者做了很多可行性的总结，码字不易，如果对您有帮助，感谢转发。
迁移方案的选择：
抛开业务逻辑的因素，根据不同的版本、不同平台、不同停机时间需求，有不同的可选路径决定迁移方
法和工具：
迁移方法 | 优点 | 缺点 |
SQL LOAD | 操作简单、速度快、选择数据范围灵活 | 需自定义开发批量操作、对于CLOB等特殊字段无法支持 |
OGG | 商用软件，广泛的数据库平台支持、灵活的复制架构、基于日志的实时数据同步、稳定性高 | 对维护技能有一定的要求、费用高 |
ETL 软件 | 使用方便简单、定时同步 | 批量处理大量表需定制化配置 |
MYSQL移植工具 | 安装简单、可自动创建表 | 不可定制、技术支持较弱 |
定制迁移工具 | 可高度定制，保证最佳性能和最短停机时间 | 暂无 |
由于不同的数据库版本、不同的组件安装、不同的应用开发特征都会导致迁移计划的复杂性和差异性。
调研中，除了OGG，有几个MySQL迁移的工具，推荐的比较多，但是收费的。
【工具：OGG (goldengate)
同时支持Oracle，Mssql 迁移到 MySQL 上
参数：filter，COMPUTE 进行分库分表逻辑】
● SQLyog
(https://www.webyog.com/product/sqlyog)
● Navicat Premium
(https://www.navicat.com/products/navicat-premium)
● Mss2sql
(http://www.convert-in.com/)
● DB2DB
(http://www.szmesoft.com/DB2DB)
选择迁移软件，必须要考虑 软件易用性， 处理速度和内存占用，数据完整性。这部分很重要。
以上四款软件中：
1. 最不推荐使用的是 Navicat Premium，主要原因是数据的完整性表现较差，转换后的数
据不能立即用于生产环境，需要程序员仔细自行查找原因和分析。
2. SQLyog 有较好的数据完整性，但整体处理速度非常的慢，如果数据较大的情况下，需要浪费非常多宝
贵的时间。比较推荐的是
3. DB2DB，处理速度，数据完整性，整体表现较好，操作起来实在方便。
我本人趋向于自己写python脚本。
迁移中会存在哪些细节上的问题？
1. 字符集
字符集转化：Oracle字符集AL32UTF8，ZHS16GBK，转换成MySQL支持的字符集Latin1，utf8，utf8mb4(emoji的表情符)
Mysql对于字符集里有两个概念：一个是"Character set"另一个是"Collations"。
Collations：Mysql对字符的比较，排序规则
Character set：字符的编码方式
2. 字段类型
Oracle Row， Clob，BINARY_DOUBLE类型转化成MySQL支持的字段类型。
如：Oracle CLOB字段最大长度4G对应MySQL LONGTEXT 等等，但要是把数据这些数据迁移到MySQL上，可以想象到会发生什么事情。
3. 主键
有些源表没有设置主键， 但对于MySQL来说主键的意思非常大，特别是复制环节里。
4. 迁移时间和数据量
对于现在在线不间断提供的业务非常重要，按照这个指标可以制定全量或者增量方式进行迁移。
5. 考虑因素
除了以上内容源数据库还有账号、视图、存储过程、函数、触发器，索引等，同样也很重要，都是需要考虑的一个因素。
6. 校验数据
这一关最后门卡，当数据迁移完成后，如何确保数据的正确迁移、没有遗漏和错误是一个很难的问题。这里的难不是实现起来困难，而是要把它自动化，达到节省人力的目标有点难，因为两者的数据类型不同，数据量偏大，写一些脚本去做检查效果不大。
数据的完整性验证是十分重要的，千万不要怕验证到错误后要花好长时候去抽取同步的操作这一步。因为一旦没有验证到错误，让数据进行了使用却乱掉了，后果将更严重。
一般场景下都是对应查询数据行数count来判断数据的是否存在问题。或则 是用create_time时间字段进行验证数据。或则抽取部分数据进行验证。还有导入过程中的log和警告 ，errors 等信息。
MySQL一些性能参数
可以在导入数据的时候预先修改一些参数，来获取最大性能的处理，比如可以把自适应hash关掉，Doublewrite关掉，然后调整缓存区，log文件的大小，把能变大的都变大，把能关的都关掉来获取最大的性能，接下来说几个常用的：
1. innodb_flush_log_at_trx_commit
- 如果innodb_flush_log_at_trx_commit设置为0，log buffer将每秒一次地写入log file中，并且log file的flush(刷到磁盘)操作同时进行。该模式下，在事务提交时，不会主动触发写入磁盘的操作。
- 如果innodb_flush_log_at_trx_commit设置为1，每次事务提交时MySQL都会把log buffer的数据写入log file，并且flush(刷到磁盘)中去。
- 如果innodb_flush_log_at_trx_commit设置为2，每次事务提交时MySQL都会把log buffer的数据写入log file。但是flush(刷到磁盘)的操作并不会同时进行。该模式下，MySQL会每秒执行一次 flush(刷到磁盘)操作。
注意：由于进程调度策略问题,这个“每秒执行一次 flush(刷到磁盘)操作”并不是保证100%的“每秒”。
2. sync_binlog
- sync_binlog 的默认值是0，像操作系统刷其它文件的机制一样，MySQL不会同步到磁盘中去，而是依赖操作系统来刷新binary log。
- 当sync_binlog =N (N>0) ，MySQL 在每写N次 二进制日志binary log时，会使用fdatasync()函数将它的写二进制日志binary log同步到磁盘中去。
注意：如果启用了autocommit，那么每一个语句statement就会有一次写操作；否则每个事务对应一个写操作。
3. max_allowed_packet
- 在导大容量数据特别是CLOB数据时，可能会出现异常：“Packets larger than max_allowed_packet are not allowed”。这是由于MySQL数据库有一个系统参数max_allowed_packet，其默认值为1048576(1M)，可以通过如下语句在数据库中查询其值：show VARIABLES like '%max_allowed_packet%';
- 修改此参数的方法是在MySQL文件夹找到my.cnf文件，在my.cnf文件[MySQLd]中添加一行：max_allowed_packet=16777216
4. innodb_log_file_size
InnoDB日志文件太大，会影响MySQL崩溃恢复的时间，太小会增加IO负担，所以我们要调整合适的日志大小。在数据导入时先把这个值调大一点。避免无谓的buffer pool的flush操作。但也不能把innodb_log_file_size开得太大，会明显增加 InnoDB的log写入操作，而且会造成操作系统需要更多的Disk Cache开销。
5. innodb_log_buffer_size
InnoDB用于将日志文件写入磁盘时的缓冲区大小字节数。为了实现较高写入吞吐率，可增大该参数的默认值。一个大的log buffer让一个大的事务运行，不需要在事务提交前写日志到磁盘，因此，如果你有事务比如update、insert或者delete 很多的记录，让log buffer 足够大来节约磁盘I/O。
6. innodb_buffer_pool_size
这个参数主要缓存InnoDB表的索引、数据、插入数据时的缓冲。为InnoDN加速优化首要参数。一般让它等于你所有的innodb_log_buffer_size的大小就可以，innodb_log_file_size要越大越好。
7. innodb_buffer_pool_instances
InnoDB缓冲池拆分成的区域数量。对于数GB规模缓冲池的系统，通过减少不同线程读写缓冲页面的争用，将缓冲池拆分为不同实例有助于改善并发性。
分库分表方案
现在加难度加入分库分表需求。
这种情况建议选择传统的方式写一个迁移程序，读源数据库，通过中间件写入目标库db1,db2,db3里
如果源数据源设计的合理完全可以用全量+增量方式实现。如下图所示
虽然这种方式很灵活，自行控制，但也有缺点，所有业务逻辑，分库分表方案，验证都需要手动编写
下次可以在不同的平台下使用。
现在业界比较常用的分库分表的中间件有两种：
- proxy形，如：基于阿里开源的Cobar产品而研发的mycat， 需要部署另外服务器，作为分库分表的代理，对外服务，包含分库分表的配置信息，现在版本是mycat2.0。
- client形式，如当当出的sharding-jdbc，现在有京东金融进行维护，现在版本sharding-jdbc4.0开发中。是jar包，使用非常方便。我个人趋向于Sharding-JDBC，这种方式，无需额外部署，替换原有jdbc，DBA也无需改变原有的运维方式，减轻了DBA的任务。
总结
1. 一定要选择合适你的迁移工具，没有哪一个工具是最好的。
2. 数据的检验非常重要，有的时候我们迁过去很开心，校验时发生错误，这个时候必须要重来。
3. 重复地迁移是很正常的，合乎每次迁移可能需要很长时间，总会是有错误的，要做好再迁的心态。
4. 迁移过程中的日志记录非常重要，一段出现故障，可以再问题点开始继续进行迁移。
作者：崔虎龙，云和恩墨-开源架构部-MySQL技术顾问，熟悉金融、游戏、物流等数据中心运营管理的流程、规范以及自动化运维等方面。擅长MySQL，Redis，MongoDB数据库高可用设计和运维故障处理、备份恢复、升级迁移、性能优化。
编辑：尹文敏
