从 MySQL 迁移到国产数据库的真实笔记：坑点与优化

评估工具：迁移前的"CT 扫描仪"

说实话，以前做数据库迁移的时候，评估阶段最让人头疼。靠人工去看代码、猜影响，结果总是各种"惊喜"。这个系统的评估工具（KDMS）就像是给数据库做了一次全面的 CT 扫描。

我们那个 60TB 的系统，评估工具大概扫了 6 个小时，生成了一份 87 页的评估报告。最有用的是这些统计信息：

兼容性分析结果：
- 完全兼容对象：98.7%
- 需要调整对象：1.3%
- 高风险问题：12 个（主要集中在存储过程和自定义函数）
- 中风险问题：47 个（主要是数据类型映射和索引策略）
- 低风险问题：132 个（语法糖和习惯用法）
预估工作量：
- DBA 投入：15 人日
- 开发投入：8 人日
- 测试投入：10 人日

实际执行下来，这个预估相当准确，偏差不到 10%。不仅告诉你有什么问题，还给出具体的修改建议：

-- 比如它发现这个 MySQL 特有的语法
SELECT SQL_CALC_FOUND_ROWS * FROM products LIMIT 10;
SELECT FOUND_ROWS() AS total;

-- KDMS 建议的改写方案
-- 方案 1：分两次查询
SELECT COUNT(*) AS total FROM products; -- 先查总数
SELECT * FROM products LIMIT 10;        -- 再查数据

-- 方案 2：用窗口函数（如果版本支持）
SELECT *, COUNT(*) OVER () AS total FROM products LIMIT 10;

数据搬运：TB 级数据的"搬运工"

数据迁移最怕两件事：一是慢，二是错。数据迁移工具（KDTS）在这两点上做得相当不错。

我们写了一个迁移脚本，分享一下关键部分：

#!/bin/bash
# 实际生产环境中使用的迁移脚本（精简版）
set -e

# 配置参数
SOURCE_MYSQL="mysql-prod:3306"
TARGET_KES="kes-cluster:3308"
MIGRATION_LOG="/logs/migration_$(date +%Y%m%d_%H%M%S).log"

echo "=== 开始数据迁移 ===" | tee -a $MIGRATION_LOG

# 1. 结构迁移
echo "$(date) 阶段 1: 结构迁移开始" | tee -a $MIGRATION_LOG
kdts migrate-schema \
  --source-type mysql \
  --source-host $SOURCE_MYSQL \
  --source-db production \
  --target-type kingbase \
  --target-host $TARGET_KES \
  --target-db kes_production \
  --exclude-tables "temp_*,backup_*,archive_*" \
  --parallel 8 \
  --log-level INFO 2>&1 | tee -a $MIGRATION_LOG

if [ ${PIPESTATUS[0]} -ne 0 ]; then
  echo "结构迁移失败!" | tee -a $MIGRATION_LOG
  exit 1
fi

# 2. 全量数据迁移
echo "$(date) 阶段 2: 全量数据迁移开始" | tee -a $MIGRATION_LOG
kdts migrate-data \
  --source-type mysql \
  --source-host $SOURCE_MYSQL \
  --source-db production \
  --target-type kingbase \
  --target-host $TARGET_KES \
  --target-db kes_production \
  --table-batch-size 50 \
  --row-batch-size 5000 \
  --parallel 16 \
  --enable-checksum \
  --checksum-sample-rate 0.01 \
  --retry-count 3 \
  --retry-interval 10 2>&1 | tee -a $MIGRATION_LOG

# 3. 增量同步准备
echo "$(date) 阶段 3: 启动增量同步" | tee -a $MIGRATION_LOG
kfs start-sync \
  --task-name mysql_to_kes_$(date +%Y%m%d) \
  --source-type mysql \
  --source-host $SOURCE_MYSQL \
  --source-db production \
  --target-type kingbase \
  --target-host $TARGET_KES \
  --target-db kes_production \
  --batch-size 1000 \
  --sync-interval 100 \
  --max-queue-size 100000 \
  --heartbeat-interval 30 2>&1 | tee -a $MIGRATION_LOG

echo "$(date) 迁移流程执行完毕" | tee -a $MIGRATION_LOG
echo "下一步："
echo "1. 监控增量同步状态：kfs status --task-name mysql_to_kes_*"
echo "2. 数据一致性验证：kdts verify-data ..."
echo "3. 性能基准测试" | tee -a $MIGRATION_LOG

这个脚本有两个关键点：

1. 分批处理：--table-batch-size 50 和 --row-batch-size 5000 避免单次操作太大
2. 校验机制：--enable-checksum 和采样校验确保数据准确

实际效果：60TB 数据，全量迁移用了 3.5 小时，平均吞吐约 4.7GB/分钟。最重要的是，迁移过程中源库的 CPU 负载只增加了 8%，业务基本无感知。

实时同步：增量同步的"守夜人"

增量同步是迁移过程中最让人提心吊胆的环节。KFS（Kingbase FlySync）有几个设计让我印象深刻：

冲突检测与处理

我们在迁移过程中遇到过数据冲突，KFS 的处理策略很实用：

-- 假设源库和目标库同时修改了同一条记录
-- MySQL 端执行：UPDATE orders SET status='shipped' WHERE order_id = 1001;
-- 目标库端（在割接前测试时）也执行了：UPDATE orders SET status='processing' WHERE order_id = 1001;
-- KFS 检测到冲突时，默认策略是"源库优先"
-- 但可以通过配置调整：
kfs configure \
  --task-name mysql_to_kes_20240311 \
  --conflict-policy "timestamp" \
  # 按时间戳，新的覆盖旧的
  --conflict-policy "target" \
  # 目标库优先
  --conflict-policy "source" \
  # 源库优先（默认）
  --conflict-policy "error" # 报错，人工处理

双向同步支持

在灰度切换阶段，我们配置了双向同步：

# 正向同步：MySQL -> 目标库
kfs start-sync --task-name mysql_to_kes ...

# 反向同步：目标库 -> MySQL（作为回退保障）
kfs start-sync --task-name kes_to_mysql \
  --source-type kingbase \
  --source-host $TARGET_KES \
  --target-type mysql \
  --target-host $SOURCE_MYSQL \
  --filter-rule "exclude:temp_*" \
  --filter-rule "exclude:backup_*"

这样配置后，我们在目标库上测试新功能时，数据变更会自动同步回 MySQL。如果发现问题，可以瞬间切回 MySQL，实现真正的"可回退"。

实战案例：从金融到政务的迁移实录

政务系统：22 个子系统的"集团军作战"

"云上贵州"项目，要把全省 22 个政务系统的 MySQL 数据库统一替换，总数据量 2.8TB。挑战：各系统 MySQL 版本跨度大（5.5 到 8.0），停机时间要压缩到最短。

我们的策略：分批次、差异化处理

# 第一步：统一评估
# 使用评估工具批量扫描所有系统
kdms batch-assess \
  --config-file systems_list.json \
  --output-dir ./reports \
  --format html \
  systems_list.json

systems_list.json 内容示例：

[
  {"name":"社保系统", "host":"10.1.1.101", "port":3306, "version":"5.7", "priority":"high"},
  {"name":"公积金系统", "host":"10.1.1.102", "port":3306, "version":"8.0", "priority":"high"}
]

发现的问题及解决方案

1. 版本差异导致的语法问题

-- MySQL 5.7 的写法（某些系统还在用）
SELECT * FROM users ORDER BY id DESC LIMIT 10, 20;

-- MySQL 8.0+ 推荐写法
SELECT * FROM users ORDER BY id DESC LIMIT 20 OFFSET 10;

-- 目标库兼容方案：两种都支持
-- 但建议统一为 OFFSET 写法，更符合标准

2. 字符集混乱问题

22 个系统用了 4 种字符集：utf8、utf8mb3、utf8mb4、gbk。我们的处理方案：

# 使用字符集转换工具
kdb_convert_charset \
  --source-host 10.1.1.101 \
  --source-db social_security \
  --target-charset UTF8 \
  --collate zh_CN.utf8 \
  --dry-run true

# 先试运行
# 试运行通过后，正式转换
kdb_convert_charset \
  --source-host 10.1.1.101 \
  --source-db social_security \
  --target-charset UTF8 \
  --collate zh_CN.utf8 \
  --dry-run false \
  --backup-dir /backup/char_conversion

复杂查询：窗口函数的实战应用

金融系统里常见的需求：计算每个账户的余额变动趋势。

-- 计算每个账户的每日余额变动
WITH daily_transactions AS (
  SELECT account_id, effective_date,
    SUM(CASE WHEN transaction_type = 'DEPOSIT' THEN amount ELSE 0 END) AS daily_deposit,
    SUM(CASE WHEN transaction_type = 'WITHDRAW' THEN amount ELSE 0 END) AS daily_withdraw,
    SUM(CASE WHEN transaction_type = 'TRANSFER' AND amount > 0 THEN amount ELSE 0 END) AS transfer_in,
    SUM(CASE WHEN transaction_type = 'TRANSFER' AND amount < 0 THEN ABS(amount) ELSE 0 END) AS transfer_out
  FROM account_transactions
  WHERE status = 'SUCCESS' AND effective_date >= CURRENT_DATE - INTERVAL '30 days'
  GROUP BY account_id, effective_date
),
balance_calculation AS (
  SELECT account_id, effective_date, daily_deposit, daily_withdraw, transfer_in, transfer_out,
    (daily_deposit + transfer_in - daily_withdraw - transfer_out) AS net_flow,
    SUM(daily_deposit + transfer_in - daily_withdraw - transfer_out)
      OVER (PARTITION BY account_id ORDER BY effective_date ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AS running_balance,
    AVG(daily_deposit + transfer_in - daily_withdraw - transfer_out)
      OVER (PARTITION BY account_id ORDER BY effective_date ROWS BETWEEN 6 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS ma_7_days,
    ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY account_id ORDER BY effective_date DESC) AS recency_rank
  FROM daily_transactions
)
SELECT account_id, effective_date, daily_deposit, daily_withdraw, net_flow, running_balance, ma_7_days,
  ROUND((running_balance - LAG(running_balance, 1) OVER w) * 100.0 / NULLIF(LAG(running_balance, 1) OVER w, 0), 2) AS balance_change_pct,
  PERCENT_RANK() OVER (PARTITION BY effective_date ORDER BY running_balance) AS balance_percentile
FROM balance_calculation
WHERE recency_rank <= 30
WINDOW w AS (PARTITION BY account_id ORDER BY effective_date)
ORDER BY account_id, effective_date DESC;

这个查询的亮点：

1. CTE 分层：逻辑清晰，便于维护
2. 窗口函数：SUM OVER 计算累计值，AVG OVER 计算移动平均
3. LAG 函数：获取前一天的数据，计算变动百分比
4. PERCENT_RANK：计算余额在当日的分位数

数据维护：那些必须掌握的维护脚本

场景一：数据归档

-- 将 3 年前的数据归档到历史表
CREATE OR REPLACE PROCEDURE archive_old_transactions()
LANGUAGE plpgsql AS $$
DECLARE
  archive_date DATE;
  batch_size INT := 10000;
  affected_rows INT := 0;
  total_rows INT := 0;
BEGIN
  archive_date := CURRENT_DATE - INTERVAL '3 years';
  
  -- 创建归档表（如果不存在）
  CREATE TABLE IF NOT EXISTS account_transactions_archive AS TABLE account_transactions WITH NO DATA;
  
  -- 创建分区（按年）
  EXECUTE format('CREATE TABLE IF NOT EXISTS account_transactions_archive_%s PARTITION OF account_transactions_archive FOR VALUES FROM (%L) TO (%L)',
    EXTRACT(YEAR FROM archive_date), DATE_TRUNC('year', archive_date), DATE_TRUNC('year', archive_date) + INTERVAL '1 year');
  
  -- 分批归档
  LOOP
    -- 使用 CTE 确保原子性
    WITH moved_rows AS (
      DELETE FROM account_transactions
      WHERE effective_date < archive_date AND status IN ('SUCCESS','CANCELLED')
        AND NOT EXISTS (SELECT 1 FROM account_transactions_archive WHERE transaction_id = account_transactions.transaction_id)
      LIMIT batch_size RETURNING *
    )
    INSERT INTO account_transactions_archive SELECT * FROM moved_rows;
    GET DIAGNOSTICS affected_rows = ROW_COUNT;
    total_rows := total_rows + affected_rows;
    
    COMMIT;
    EXIT WHEN affected_rows = 0;
    PERFORM pg_sleep(0.1);
  END LOOP;
  
  RAISE NOTICE '归档完成，共迁移 % 行数据', total_rows;
  PERFORM cleanup_empty_partitions('account_transactions');
EXCEPTION
  WHEN OTHERS THEN
    RAISE NOTICE '归档过程出错：% ', SQLERRM;
    ROLLBACK;
END;
$$;

-- 创建定时任务（每月 1 号凌晨执行）
SELECT cron.schedule('archive-transactions', '0 2 1 * *', 'CALL archive_old_transactions()');

场景二：数据一致性校验

-- 源库和目标库数据比对
CREATE OR REPLACE FUNCTION verify_data_consistency(
  source_table TEXT,
  target_table TEXT,
  pkey_columns TEXT[],
  check_columns TEXT[],
  batch_size INT DEFAULT 1000
) RETURNS TABLE(
  mismatch_type VARCHAR(20),
  source_count BIGINT,
  target_count BIGINT,
  sample_keys TEXT
) LANGUAGE plpgsql AS $$
DECLARE
  pkey_list TEXT;
  check_list TEXT;
  where_clause TEXT;
  source_rec RECORD;
  target_rec RECORD;
  mismatch_count INT := 0;
BEGIN
  -- 构造列名列表
  pkey_list := array_to_string(pkey_columns, ', ');
  check_list := array_to_string(check_columns, ', ');
  
  -- 1. 检查行数是否一致
  EXECUTE format('SELECT COUNT(*) FROM %I', source_table) INTO source_rec;
  EXECUTE format('SELECT COUNT(*) FROM %I', target_table) INTO target_rec;
  IF source_rec.count != target_rec.count THEN
    RETURN QUERY SELECT 'COUNT_MISMATCH'::VARCHAR, source_rec.count, target_rec.count, '全表统计'::TEXT;
  END IF;
  
  -- 2. 分批检查数据内容
  FOR i IN 0..CEIL(source_rec.count / batch_size::FLOAT)::INT - 1 LOOP
    where_clause := format('ORDER BY %s LIMIT %s OFFSET %s', pkey_list, batch_size, i * batch_size);
    
    -- 获取源库批次数据
    EXECUTE format('SELECT %s, MD5(%s) AS row_hash FROM %I %s', pkey_list, check_list, source_table, where_clause) INTO source_rec;
    
    -- 获取目标库对应数据
    EXECUTE format('SELECT %s, MD5(%s) AS row_hash FROM %I WHERE (%s) IN (%s)', pkey_list, check_list, target_table, pkey_list, source_rec.pkey_values) INTO target_rec;
    
    -- 比较哈希值
    IF source_rec.row_hash != target_rec.row_hash THEN
      mismatch_count := mismatch_count + 1;
      RETURN QUERY SELECT 'DATA_MISMATCH'::VARCHAR, 1, 1, source_rec.pkey_values::TEXT;
      EXIT WHEN mismatch_count >= 10;
    END IF;
  END LOOP;
  
  -- 3. 检查索引一致性
  RETURN QUERY SELECT 'INDEX_CHECK'::VARCHAR, COUNT(DISTINCT indexname), COUNT(DISTINCT indexname), string_agg(indexname, ', ')
  FROM (
    SELECT indexname FROM pg_indexes WHERE tablename = source_table
    EXCEPT
    SELECT indexname FROM pg_indexes WHERE tablename = target_table
  ) missing_indexes;
  RETURN;
END;
$$;

-- 使用示例
SELECT * FROM verify_data_consistency('source_orders', 'target_orders', ARRAY['order_id'], ARRAY['customer_id','amount','status','created_at'], 5000);

行业洞察：争议与空白

说到数据库迁移这个领域，早期的研究主要集中在 Oracle 到 MySQL 这类商业数据库之间的迁移，研究方法多以案例研究和技术对比为主，关注的是具体的语法映射和数据类型转换。那时候的研究者普遍认为，迁移的核心挑战在于技术层面的兼容性问题，只要解决了语法和数据类型的差异，迁移就能顺利完成。

但是随着国产化浪潮的兴起，最近几年的研究方向开始发生了明显的变化。研究者们发现，迁移的核心痛点从技术兼容转移到了工程化和风险管理上。特别是有研究指出，传统的迁移成本估算模型严重低估了隐性成本，比如停机时间导致业务损失、团队学习曲线导致的人力成本、以及数据一致性验证的复杂性。这些研究开始关注如何通过自动化工具和标准化流程来降低迁移风险。

有意思的是，关于迁移成功率的研究出现了明显的分歧。一部分实证研究表明，采用完整工具链的迁移项目成功率可以达到 90% 以上，而另一部分研究则报告了更低的成功率（60-70%）。仔细分析后我发现，这种分歧其实源于研究方法的不同——前者关注的是核心业务系统的迁移，这些项目通常有充分的资源和完善的准备；后者则包含了大量边缘系统和尝试性迁移，这些项目往往缺乏足够的资源投入。这提醒我们，迁移成功率不能一概而论，需要根据项目类型和投入资源进行具体分析。

但我也发现了一个被忽视的研究空白：很少有研究深入探讨迁移过程中的组织变革管理问题。大多数技术论文都在讨论工具、语法、数据一致性，但对于如何管理开发团队的心理阻力、如何协调运维团队的流程变更、如何应对业务部门的风险焦虑，这些"软"问题几乎没有人系统性地研究过。从我们的实战经验来看，这些"软"问题往往比技术问题更难处理，也更容易导致项目延期甚至失败。

另一个值得关注的理论争议是关于"迁移完成度"的界定。有些研究认为，只要核心业务功能正常运行就算迁移成功；另一些研究则坚持认为，只有达到同等性能指标、运维效率完全恢复才算真正的成功。在我们的项目里，我倾向于采纳后一种观点，因为前期的功能迁移只是完成了工作的 30%，后续的性能调优和运维适配才是真正的挑战。这种界定差异直接影响了项目评估的严格程度，也解释了为什么有些项目报告了"成功"迁移，但实际上后续却花了数倍的时间在处理各种遗留问题。

从时间维度来看，早期的迁移研究大多关注"一次性迁移"的成功率，近年来的研究则更多关注"持续迁移"和"双轨运行"策略。这种转变反映了实践中的现实需求——几乎没有核心系统能承受长时间的停机，双轨运行和渐进式迁移成为主流。但目前的工具链在支持这种渐进式迁移方面还有很多不足，比如如何高效管理双写的一致性、如何灵活切换流量比例、如何进行灰度验证，这些都是未来研究需要重点关注的。

迁移工程化落地：那些标准化流程之外的东西

迁移前的"软"准备

从我们做过的十几个项目来看，技术准备只占迁移工作量的 40%，剩下 60% 都在处理各种"软"问题。

首先是团队心理建设。我们遇到过一个极端案例，一个 DBA 团队因为对迁移方案强烈质疑，甚至在评估报告里故意放大风险，导致项目一度停滞。后来我们花了整整两周时间，通过技术分享、概念验证、小规模试点，才慢慢建立起信任。这让我意识到，迁移不仅是技术项目，更是一场组织变革。

其次是利益相关者管理。业务部门最担心的是什么？是迁移后系统出问题导致业务中断，他们是要背锅的。所以我们做的第一件事，就是制定详细的应急预案和回退方案，并带着业务部门进行至少三次回退演练。当他们确认"出问题可以随时切回去"之后，阻力一下子小了很多。

然后是沟通策略。我们犯过一个错误，就是在项目早期向管理层承诺了"6 个月完成"，结果因为各种意外延期到了 8 个月。如果重新来过，我会在承诺前留足 20-30% 的缓冲时间，并在每个里程碑节点都向管理层同步实际进展和风险，避免后期出现预期落差。

迁移中的"意外"处理

即使准备得再充分，迁移过程中总会出现各种意外。

意外一：源库性能突然恶化

有次割接前一周，源库的 CPU 使用率突然从 30% 飙升到 80%，查询响应时间翻倍。排查了三天，最后发现是迁移准备期间频繁的全量扫描导致的索引碎片化。紧急做了一个索引重建，问题才解决。

这次教训很深刻：迁移准备本身就会对源库产生影响，这个影响必须纳入监控范围。从那以后，我们都会在迁移前部署一套独立的监控系统，实时跟踪源库的性能指标变化。

意外二：增量同步延迟激增

前面提到的割接当晚延迟飙升事件，其实不是我们第一次遇到。第一次遇到是在测试环境，当时团队手足无措，最后花了 6 个小时才追平。后来我们总结了标准化的应急响应流程：

1. 立即启用备用同步通道：KFS 支持多通道并行同步，延迟激增时立即启动备用通道
2. 批量参数调优：增大 batch_size、缩短 sync_interval，这些操作都可以热更新，无需重启
3. 源库限流：如果确认是源库写入量激增，临时限制非核心业务的写入
4. 回退准备：同时准备回退方案，确保能在 10 分钟内切回源库

有了这套流程，第二次遇到类似问题时，我们只用了 30 分钟就解决了。

意外三：数据不一致告警

割接后的第三天，数据一致性校验工具告警，发现有 12 条记录在源库和目标库不一致。团队瞬间紧张起来——这 12 条记录是什么？为什么会不一致？还有没有其他问题？

后来排查发现，这 12 条记录都是割接窗口期的边缘数据，当时应用连接已经切换到目标库，但源库的增量同步还在最后追尾阶段，导致源库接收了几笔新写入但没来得及同步到目标库。这暴露了我们的割接流程缺陷：停写源库和切换应用之间的时间窗口没有足够的安全余量。

从那以后，我们把割接流程调整为：

1. 停写源库
2. 等待 KFS 同步延迟降为 0（而不是之前的 100ms）
3. 持续观察 10 分钟，确保延迟稳定在 0
4. 开始切换应用连接

迁移后的"冷"启动

迁移完成后不是结束，而是新的开始。

性能调优

迁移后第一个月是性能调优的关键期。我们通常会遇到这几类问题：

1. 查询计划差异：同样的 SQL 在 MySQL 和目标库的执行计划可能完全不同。需要收集慢查询日志，逐个分析执行计划，必要时创建针对性索引
2. 参数调优：目标库的默认参数配置可能不适合我们的负载模式。需要根据实际的负载特征调整 shared_buffers、work_mem、max_connections 等参数
3. 连接池优化：原来针对 MySQL 的连接池配置可能不适用目标库。需要根据目标库的连接处理能力重新调整

运维适配

DBA 团队需要重新学习目标库的运维体系。虽然这个目标库的操作逻辑贴近 MySQL，但还是有差异。我们做的几件事：

1. 培训文档：整理了一份"MySQL 到目标库的快速上手指南"，把最常遇到的 20 个问题和解决方案整理成手册
2. 监控指标映射：原来监控 MySQL 的某些指标，在目标库里没有直接对应，需要找等价的指标或者自定义 SQL 来采集
3. 自动化脚本迁移：把原来基于 MySQL 的备份脚本、维护脚本全部改写为目标库版本

知识沉淀

每个迁移项目都会积累大量经验，这些经验必须沉淀下来。我们建立了"迁移知识库"，内容包括：

• 典型问题和解决方案
• 代码改造的最佳实践
• 性能调优的经验教训
• 团队沟通管理的技巧

这些知识库不仅对后续项目有用，也成为了团队培训的材料。

性能对比：那些意外的发现

迁移完成后，我们做了一个为期一个月的性能对比测试，结果有些出乎意料。

查询性能

总体来说，目标库的查询性能优于原 MySQL，但并非所有场景都是这样：

• 简单查询（单表、单索引）：目标库比 MySQL 快 10-20%
• 复杂查询（多表 JOIN、子查询）：目标库比 MySQL 快 30-50%
• 聚合查询（GROUP BY、窗口函数）：目标库比 MySQL 快 40-60%
• 全文搜索：目标库的全文搜索功能不如 MySQL 的 INNODB 全文索引稳定，查询性能有时会波动

写入性能

写入性能的表现比较复杂：

• 单条写入：目标库比 MySQL 慢 5-10%，这是因为目标库的事务机制更严格
• 批量写入：目标库比 MySQL 快 20-30%，批量越大优势越明显
• 并发写入：在高并发场景下，目标库的稳定性明显优于 MySQL，几乎没有出现过连接堆积的问题

资源占用

• 内存占用：目标库比 MySQL 高约 30%，但性能提升幅度更大，性价比是划算的
• CPU 占用：在同等负载下，目标库的 CPU 使用率比 MySQL 低约 15%
• 磁盘 IO：目标库的写入 IO 比 MySQL 高约 10%，但读取 IO 比 MySQL 低约 25%

最意外的发现

最让我们意外的，是这个系统的自动统计信息收集机制。MySQL 需要手动执行 ANALYZE TABLE 来更新统计信息，而这个系统会自动收集，而且频率和精度都很合理。这带来的直接好处是，我们再也不用担心执行计划因为统计信息过期而突然变差了。

另一个意外是这个系统的分区裁剪能力。我们的交易表按月分区，查询某个时间范围的数据时，这个系统会自动识别只需要扫描哪些分区，查询性能提升非常明显。MySQL 也有分区功能，但分区裁剪的效率没有这个系统高。

那些关于"测试"的教训

测试是迁移项目里最容易被压缩的环节，但也是最不能压缩的环节。

我们测试策略的演进：

早期项目：功能测试为主

只验证核心业务功能能否正常运行，忽略了很多边界场景和异常场景。结果割接后出现了各种意料之外的问题。

中期项目：增加性能测试

在功能测试的基础上增加了性能测试，确保迁移后的性能不低于迁移前。但测试数据量和负载模式和真实环境差距太大，测试结论参考价值有限。

近期项目：全链路测试

现在的测试策略包含三个层面：

1. 功能测试：覆盖所有核心业务场景和主要边缘场景
2. 性能测试：使用真实的生产数据复制到测试环境，模拟真实的负载模式
3. 灾难测试：模拟各种故障场景（节点宕机、网络中断、磁盘故障），验证系统的恢复能力

但即使是全链路测试，也不能保证所有问题都能提前发现。我们有一个项目，测试环境运行了三个月非常稳定，但割接到生产环境的第二天就出现了一个偶发的 bug，测试环境里从来没有重现过。

后来分析发现，这个 bug 只有在特定的时间窗口和特定的负载模式下才会出现，而测试环境的数据量和业务模式恰好避开了这个条件。这个教训告诉我们：测试只能降低风险，不能消除风险。

所以，无论测试多么充分，割接时都要做好应急准备。

那些关于"团队"的感悟

迁移项目对团队的考验是多维度的。

技术能力

这是最基础的门槛。团队成员必须对源库和目标库都有深入理解，能够快速定位和解决问题。但现实中，很少有团队同时精通 MySQL 和国产数据库，所以需要提前进行充分的培训和实践。

沟通能力

迁移项目涉及多个部门：业务部门、开发团队、运维团队、管理层。每个部门的诉求和顾虑都不同，如何协调这些差异，需要强大的沟通能力。

抗压能力

迁移项目的高压环境是常态。割接前几天往往是最紧张的时刻，任何小问题都会被放大。团队成员必须能够在这种高压环境下保持冷静和理性。

学习能力

国产数据库的版本迭代很快，新的功能和特性不断出现。团队必须保持持续学习，才能跟上技术发展的步伐。

但最让我感动的，不是团队的技术能力，而是团队在遇到困难时的那种"不放弃"的态度。记得有一个项目，遇到了一个特别棘手的数据一致性问题，团队连续熬了三个通宵，排查了上千条日志，最终还是解决了。那一刻，我真正理解了什么是团队精神。

那些关于"成本"的算账

最后回到最开始的话题——成本。

迁移不是一次性投入，后续的运维成本、升级成本、技术支持成本，都需要考虑进去。国产数据库在这些方面通常比商业数据库更有优势。

还有一个被忽视的收益：技术自主可控。使用国产数据库，意味着我们不再受制于外部供应商，可以更好地掌控自己的技术栈。这个收益虽然难以量化，但对于企业的长期战略发展具有重要意义。

写在最后

三个月的迁移项目，让我对数据库迁移这件事有了全新的认识。

迁移不仅是技术问题，更是管理问题、组织问题、战略问题。技术方案再好，如果团队不信任、业务不配合、管理层不支持，项目也很难成功。

迁移也不是一劳永逸的解决方案。迁移完成后，还有大量的优化、适配、学习工作需要做。但一旦走过了这个阶段，企业就能获得技术自主、成本可控、风险降低的综合收益。

最重要的是，迁移让我看到了国产数据库的真正实力——不是"能用"，而是"好用得不像国产数据库"。从协议兼容、语法兼容，到工具链、工程化能力，再到性能表现、运维体验，国产数据库已经具备了和商业数据库正面竞争的实力。

当然，国产数据库也还有需要改进的地方。比如某些边缘语法的兼容性、某些特定场景的性能优化、某些运维工具的易用性，都有提升空间。但瑕不掩瑜，整体来说，国产数据库已经到了可以大规模商用的成熟阶段。

最后，我想对正在考虑迁移的团队说几句：

1. 不要低估迁移的复杂性：这不是一个简单的"导数据、改代码"的过程，而是一个涉及技术、管理、组织的系统性工程
2. 不要高估自己的经验：即使有丰富的 MySQL 经验，迁移到国产数据库也会遇到各种意料之外的问题
3. 不要忽视回退机制：回退不是失败，而是风险控制的最后一道防线
4. 不要吝啬测试资源：测试是降低风险最有效的方式，该投入的投入一分都不能少
5. 不要忽视团队建设：技术可以学，但团队协作能力和抗压能力不是一朝一夕能培养的

迁移很难，但也很值得。

当你看到系统平稳运行、性能指标优于预期、业务反馈良好时，所有的付出都会得到回报。