MySQL大数据量高速迁移，500GB只需1个小时

01  传统的迁移方案

目前，数据迁移主要分为逻辑迁移和物理迁移，逻辑迁移主要有mysqldump、mydumper ，物理迁移主要有XtraBackup。对于这类导入导出和拷贝文件的传统迁移方案，在迁移中会存在一些问题：

• 要求业务停机，在迁移过程中，通过需要停止服务，保持静态迁移数据，由于迁移数据量大，需要的迁移时间较长，这也意味着业务停机时间较长。
• 迁移时间久，对于mysqldump的逻辑迁移，单线程导出表，迁移时间长。
• 可靠性差，导出异常后，不支持断点能力，在迁移过程中，如果遇到数据库、软件或硬件任何问题导致的任务中断，都需要从头迁移，迁移难度高。
• 保障能力弱，迁移期间，不能提供完善的观测跟干预能力；同时，比较缺乏结构及数据对比能力，缺乏质量保障体系，可能影响迁移成功性。

02  领先的迁移方案

NineData 提供的数据复制同时包含了数据迁移和数据同步的能力，在不影响业务的前提下，提供了高效、稳定、可运维的大数据量迁移能力。经实测，在源及目标实例同城情况下，500GB数据的迁移，只需1个小时，平均迁移速度142MB/s。

通过对 MySQL 大数据量迁移的性能测试，和传统迁移比，NineData 数据迁移的优势有：

4. 数据质量保障：NineData 还提供了对比功能，包含数据和结构的对比，以及全量、快速（抽样）和不一致复检的对比方式，并且也支持不同的对比频率。在迁移或复制结束后，通过数据和结构对比，能有效的保障数据的一致性。

NineData 在提供强大迁移能力的同时，也保证了使用的简单性，只需要1分钟就能完成迁移任务的配置，实现完全自动化的数据迁移过程。下面我们来看下整个任务的配置过程：

▶︎  配置迁移链路

1. 配置任务名称，选择要迁移的源和目标实例。

3. 根据需要，选择合适的冲突处理策略。

选择迁移对象：针对不同粒度选择迁移对象，也可以选择部分迁移对象。

配置映射和过滤规则：可自定义迁移的库名、表名和按照不同的过滤条件进行多表的部分数据迁移，也可以针对表的列名进行映射和部分列迁移。 

通过丰富的检查项，保证了迁移任务的稳定性；通过开启数据对比，保证了迁移后数据的一致性。到此，我们就完成了一个高性能迁移任务的配置。

同时，为了提供更好的迁移体验，NineData针对迁移过程提供了完善的观测、干预能力。其不但提供对象迁移的详细状态、进展、详情，还通过监控和日志透露后台线程的内部执行情况，帮助用户全方位追踪迁移进展。同时，还针对运行过程中可能出现的异常情况，提供基础诊断能力，及修复、跳过、移除等多种修复策略和迁移限流能力，让用户能够自主快速得诊断并修复链路，保障迁移稳定性。

03  总结

NineData 提供的高效、快速、稳定的MySQL大数据量迁移能力，很好的补充了传统迁移方案的不足。当前，NineData 已经支持数十种常见数据库的迁移复制，同时，除了SAAS模式外，还提供了企业专属集群模式，满足企业最高的数据安全合规要求。目前，NineData已在运营商、金融、制造业、地产、电商等多个行业完成大规模应用实践。如果您感兴趣的话，可以登录官网https://www.ninedata.cloud/dbmigration，立即开始免费使用。