RDS MySQL 迁移至 PolarDB MySQL 版技术方案.docx

RDSMySQL迁移至PolarDBMySQL版技术方案

一、迁移前准备

环境评估与兼容性检查

对比RDSMySQL和PolarDBMySQL版的数据库版本、参数设置、存储引擎等特性，确保应用程序与PolarDBMySQL版兼容。

检查数据库中使用的函数、存储过程、触发器等是否在PolarDBMySQL版中受支持，如有不兼容情况，提前进行代码调整。

数据备份

在迁移前，对RDSMySQL数据库进行全量备份，以防止迁移过程中出现数据丢失等问题。可以使用mysqldump工具或RDS控制台提供的备份功能进行备份操作，并将备份文件存储在安全可靠的位置。

网络规划

确保源RDSMySQL实例和目标PolarDBMySQL实例之间的网络连通性。根据实际情况，配置安全组规则和网络访问控制，允许数据迁移工具和相关服务的网络流量通过。

迁移工具选择

可以选择阿里云提供的DTS（DataTransmissionService）数据传输服务进行迁移。DTS支持多种数据库架构之间的迁移，具有高效、稳定、易用等特点，并且能够自动处理数据结构的差异和数据一致性问题。

二、迁移实施步骤

在阿里云控制台创建目标PolarDBMySQL实例

根据业务需求选择合适的实例规格、存储容量、网络配置等参数。

初始化数据库实例，设置数据库账号、密码和相关权限，确保与源RDSMySQL实例的用户权限体系兼容。

配置DTS迁移任务

登录阿里云DTS控制台，创建迁移任务。

在任务配置页面，选择源RDSMySQL实例和目标PolarDBMySQL实例的连接信息，包括数据库地址、端口、账号、密码等。

选择迁移的数据库和表，可以选择全量迁移或全量+增量迁移模式。全量迁移会将源数据库中的所有数据一次性迁移到目标数据库；全量+增量迁移则会先进行全量迁移，然后在迁移过程中实时同步源数据库的增量数据变化，确保数据的一致性和完整性。

根据需要配置迁移任务的其他参数，如数据过滤、表结构转换规则、迁移速率限制等。

启动迁移任务

完成迁移任务配置后，点击“启动”按钮开始迁移。在迁移过程中，可以通过DTS控制台实时监控迁移任务的进度、数据传输量、错误信息等指标。

对于全量+增量迁移任务，在全量迁移完成后，DTS会自动进入增量同步阶段，持续捕获源数据库的变化并同步到目标数据库，直到用户手动停止迁移任务或达到预设的迁移截止时间。

数据一致性校验

在迁移任务完成后，使用数据校验工具对源数据库和目标数据库中的数据进行一致性校验。可以比较表中的记录数、关键字段的值等，确保数据在迁移过程中没有丢失或损坏。

如果发现数据不一致问题，根据具体情况分析原因并进行修复。可能的原因包括数据迁移过程中的网络故障、源数据库在迁移期间的并发写入导致的数据不一致等。

三、迁移后验证与优化

用程序兼容性验证

将应用程序的数据库连接配置指向目标PolarDBMySQL实例，进行全面的功能测试和性能测试。检查应用程序的各个模块是否能够正常运行，包括数据查询、插入、更新、删除操作，以及复杂的业务逻辑处理。

监测应用程序在使用PolarDBMySQL版后的性能表现，如响应时间、吞吐量、并发处理能力等指标。与在RDSMySQL上的性能数据进行对比分析，找出潜在的性能瓶颈，并进行相应的优化调整。

数据库参数优化

根据PolarDBMySQL版的特性和应用程序的实际负载情况，对数据库参数进行优化。可以参考阿里云官方文档和最佳实践建议，调整参数如innodb_buffer_pool_size、max_connections、query_cache_size等，以提高数据库的性能和稳定性。

使用数据库性能监控工具（如CloudDBA）持续监测数据库的运行状态，根据性能指标的变化及时调整数据库参数，确保数据库能够在最佳状态下运行。

数据存储优化

分析数据库中的表结构和数据存储情况，对于一些频繁读写的大表，可以考虑进行分区表设计或使用合适的索引优化策略，以提高数据查询和更新的效率。

利用PolarDBMySQL版的存储特性，如分布式存储架构、自动存储扩展等，对数据库的存储布局进行优化，提高数据的可靠性和可用性。

DTS数据同步工具的基本信息如下：

定义与功能

DTS即数据传输服务（DataTransmissionService），是一种集数据迁移、数据实时同步、数据订阅及数据集成和加工等多种功能于一体的数据传输服务，可帮助企业构建安全、可扩展、高可用的数据架构156.

能够实现同构和异构数据源之间的数据交互，支持多种数据库类型，如关系型数据库中的MySQL、PostgreSQL、Ora