数据迁移（Data Migration）是IT领域中一项高风险、高复杂度的核心工作。简单来说，就是将数据从一个存储系统转移到另一个存储系统。
以下详细解析数据迁移的**典型场景**以及面临的**核心难点**。 --- ### 一、 数据迁移的常见场景需求 数据迁移通常不是为了迁移而迁移，而是由业务发展或技术架构演进驱动的。 #### 1. 基础设施升级与上云（Cloud Migration） * **场景：** 传统的IDC机房成本高、弹性差，企业决定将业务从本地机房迁移到公有云（如AWS、阿里云），或者从一个云厂商迁移到另一个云厂商（多云战略）。 * **特点：** 涉及网络环境变化，数据量通常巨大。 #### 2. 数据库选型变更（去O / 国产化 / 降本） * **场景：** * **去Oracle：** 因为Oracle授权费昂贵，企业将其替换为开源的MySQL、PostgreSQL或TiDB等。 * **国产化替代：** 金融、政务等行业出于信创合规要求，迁移到国产数据库（如达梦、OceanBase）。 * **架构转型：** 从关系型数据库（SQL）迁移到非关系型数据库（NoSQL，如MongoDB）以应对高并发读写。 #### 3. 架构重构（单体转微服务） * **场景：** 旧的单体应用（Monolith）被拆分为微服务架构。 * **特点：** 以前所有表都在一个大库里，现在需要按业务域拆分到不同的物理库中（垂直拆分），或者因为数据量太大需要进行分库分表（水平拆分）。 #### 4. 业务合并与收购（M&A） * **场景：** 公司A收购了公司B，需要将两套完全不同的IT系统和数据进行合并，统一用户中心、订单系统等。 * **特点：** 数据标准不一致，清洗工作量大。 #### 5. 数据仓库与大数据建设（OLTP 到 OLAP） * **场景：** 业务数据库（OLTP）只存最新热数据，历史数据需要迁移到数据仓库（如Hive, Snowflake, ClickHouse）进行冷存和分析。 #### 6. 存储介质/版本升级 * **场景：** 数据库版本过低（如MySQL 5.6 升 8.0），或者老旧服务器硬件老化，需要迁移到新硬件上。 --- ### 二、 数据迁移的六大核心难点 数据迁移最怕的是：“**迁不过去、迁不对、业务停太久**”。 #### 1. 业务停机时间（Downtime） 这是最敏感的指标。 * **难点：** 对于互联网、金融核心业务，通常要求**7x24小时不间断**。 * **挑战：** 如果数据量有几十TB，全量拷贝可能需要几天。你不能让业务停几天来导数据。 * **解决方向：** 需要实现**平滑迁移（不停机迁移）**。通常采用“全量迁移 + 增量同步（CDC技术）”的方案，追平数据后进行秒级切换。 #### 2. 数据一致性与完整性（Data Integrity） * **难点：** 在迁移过程中，源端数据库还在不断写入新数据，如何保证目标端的数据和源端**一模一样**？ * **挑战：** * **丢失：** 网络抖动导致丢包。 * **乱序：** 增量日志同步时，如果执行顺序错了（先Update后Insert），数据就废了。 * **精度：** 浮点数在不同数据库中精度定义不同，迁移后金额可能差几分钱。 * **字符集：** 如GBK转UTF-8，特殊生僻字可能变成乱码（??）。 #### 3. 异构数据库的兼容性（Heterogeneity） 这是“去O”或跨数据库迁移最大的噩梦。 * **难点：** 源库（如Oracle）和目标库（如MySQL）是两种完全不同的“物种”。 * **挑战：** * **语法不同：** Oracle的PL/SQL存储过程、触发器、函数，在MySQL中可能根本不支持，或者语法完全不同，需要人工重写。 * **数据类型映射：** 源库的`NUMBER(10)`对应目标库的`INT`还是`DECIMAL`？映射错了会导致数据截断或报错。 * **空值处理：** Oracle中空字符串等同于NULL，而MySQL中空字符串和NULL是两码事。 #### 4. 数据校验（Verification） 迁移完了，你怎么证明数据是对的？ * **难点：** 数据量太大（如10亿行），无法人工核对。 * **挑战：** 全量比对（MD5/Hash）非常消耗资源，会把数据库拖垮；抽样比对又怕漏掉关键错误。 * **解决方向：** 需要专业的校验工具，进行行数对比、关键字段指纹对比等。 #### 5. 性能与回滚方案（Performance & Rollback） * **难点（性能）：** 迁移过程本质是大规模读写，如果控制不好，会把生产库的CPU/IO占满，导致线上业务卡顿甚至宕机。 * **难点（回滚）：** 迁移并切换到新系统后，运行了2小时发现有严重Bug，必须切回老系统。但这2小时内产生的新订单怎么办？ * **挑战：** 需要建立**双向同步**机制，即切到新库后，新库的数据也要实时同步回老库，以备随时“撤退”。 #### 6. 历史债务与脏数据 * **难点：** 老系统运行多年，里面可能有很多不符合现有约束的脏数据（如必填项为空、外键失效等）。 * **挑战：** 直接导入新库会报错。需要在迁移过程中进行**ETL（抽取、转换、加载）**，清洗脏数据，但这非常耗时且容易出错。 --- ### 三、 总结：一个典型的平滑迁移流程 为了解决上述难点，业界标准的迁移流程通常是： 1. **评估（Assess）：** 扫描源库，分析兼容性，识别不兼容的SQL和对象。 2. **全量迁移：** 将某一时刻的存量数据搬运到目标库（耗时最长）。 3. **增量同步：** 利用CDC（Change Data Capture）技术，通过解析数据库日志（如MySQL Binlog），将全量迁移期间及之后产生的新数据实时同步到目标库。 4. **数据校验：** 对比源端和目标端，确保一致。 5. **灰度切流/割接：** 业务低峰期，断开源端写入，等待增量同步追平（延迟为0），修改应用连接地址指向新库。 6. **回滚保障：** 开启新库到老库的反向同步，一旦出问题，随时切回老库。