重点记录Mysql百万级的数据迁移过程！_mysql

重点记录Mysql百万级的数据迁移过程！

假如有这么一个场景，开发了一个小程序，趁着双十一活动的热度，一个月后迅速积累了一百多万用户，我们在小程序页面增加了收集formid的埋点，用于给微信用户发送模板消息通知。

随着数据量的增大，之前使用的服务器空间开始有点不够用，最近新写了一个专门用于做小程序后台开发的框架，于是想把原来的数据迁移到新系统的数据库。买了一台4核8G的机器，开始做数据迁移。下面对迁移过程做一个简单的记录。

方案选择mysqldump迁移

平常开发中，我们比较经常使用的数据备份迁移方式是用mysqldump工具导出一个sql文件，再在新数据库中导入sql来完成数据迁移。【推荐：mysql视频教程】

试验发现，通过mysqldump导出百万级量的数据库成一个sql文件，大概耗时几分钟，导出的sql文件大小在1G左右，然后再把这个1G的sql文件通过scp命令复制到另一台服务器，大概也需要耗时几分钟。在新服务器的数据库中通过source命令来导入数据，我跑了一晚上都没有把数据导入进来，cpu跑满。

脚本迁移

直接通过命令行 *** 作数据库进行数据的导出和导入是比较便捷的方式，但是数据量较大的情况下往往会比较耗时，对服务器性能要求也比较高。如果对数据迁移时间要求不是很高，可以尝试写脚本来迁移数据。虽然没有实际尝试，但是我想过大概有两种脚本方案。

第一种方式，在迁移目标服务器跑一个迁移脚本，远程连接源数据服务器的数据库，通过设置查询条件，分块读取源数据，并在读取完之后写入目标数据库。这种迁移方式效率可能会比较低，数据导出和导入相当于是一个同步的过程，需要等到读取完了才能写入。如果查询条件设计得合理，也可以通过多线程的方式启动多个迁移脚本，达到并行迁移的效果。

第二种方式，可以结合redis搭建一个“生产+消费”的迁移方案。源数据服务器可以作为数据生产者，在源数据服务器上跑一个多线程脚本，并行读取数据库里面的数据，并把数据写入到redis队列。目标服务器作为一个消费者，在目标服务器上也跑一个多线程脚本，远程连接redis，并行读取redis队列里面的数据，并把读取到的数据写入到目标数据库。这种方式相对于第一种方式，是一种异步方案，数据导入和数据导出可以同时进行，通过redis做数据的中转站，效率会有较大的提升。

这里你也可以使用go语言来写迁移脚本，利用其原生的并发特性，可以达到并行迁移数据的目的，提升迁移效率。

文件迁移

第一种迁移方案效率太低，第二种迁移方案编码代价较高，通过对比和在网上找的资料分析，我最终选择了通过mysql的。

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

的命令，以导入导出文件的形式完成了百万级数据的迁移。

迁移过程

在源数据库中导出数据文件

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

复制数据文件到目标服务器

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

在目标数据库导入文件

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);

按照这么几个步骤 *** 作，几分钟内就完成了一个百万级数据表的跨服务器迁移工作。

注意项