本文分享了电商平台从 MySQL 迁移至 OpenTenBase 分布式数据库的实战经验。面对日均千万订单及 PB 级数据增长，原有单机 MySQL 出现性能瓶颈与扩展性限制。通过引入基于 PostgreSQL 的 OpenTenBase，采用协调节点与数据节点分离架构，实施哈希分片策略。详细记录了集群规划、环境准备、数据迁移脚本编写及一致性验证过程。最终解决了查询延迟高、单表数据量大等问题，提升了系统在高并发场景下的稳定性与水平扩展能力，为后续业务扩展奠定基础。
我们的电商平台服务于全国数千万用户，涵盖商品展示、订单处理、支付结算、物流跟踪等核心业务模块。随着平台用户数量从百万级增长到千万级，系统面临着前所未有的压力。
原有 MySQL 单机架构流程图显示，随着数据量增加，单点故障风险显著上升。
在业务快速发展过程中，遇到了以下关键挑战：
| 挑战类型 | 具体表现 | 影响程度 | 紧急程度 |
|---|---|---|---|
| 性能瓶颈 | 查询响应时间超过 5 秒 | 高 | 紧急 |
| 存储限制 | 单表数据量超过 1 亿条 | 高 | 紧急 |
| 扩展性差 | 无法水平扩展 | 中 | 重要 |
| 可用性低 | 主从延迟严重 | 高 | 紧急 |
| 维护困难 | 大表操作影响全库 | 中 | 重要 |
系统性能问题分布显示，性能与存储是主要痛点。在分布式系统中，单点故障是最大的敌人，只有通过合理的架构设计，才能确保系统在高并发场景下的稳定性。
经过充分的技术调研和对比分析，最终选择了 OpenTenBase 作为新的数据库解决方案。主要考虑因素包括其基于 PostgreSQL 构建，在保持 ACID 事务特性的同时提供了优秀的水平扩展能力。
对比传统 MySQL 分库分表方案，OpenTenBase 展现出明显优势，特别是在 PB 级数据存储需求和双 11 等大促期间的流量洪峰处理能力上。
基于业务特点和性能需求，设计了如下的 OpenTenBase 集群架构：
# 集群节点配置脚本
import yaml
def generate_cluster_config():
"""生成 OpenTenBase 集群配置"""
cluster_config = {
'coordinator_nodes': [
{'id': 'cn1', 'host': '10.0.1.10', 'port': 5432, 'role': 'coordinator'},
{'id': 'cn2', 'host': '10.0.1.11', 'port': 5432, 'role': 'coordinator_standby'}
],
'data_nodes': []
}
# 生成 8 个数据节点配置
for i in range(1, 9):
data_node = {
'id': f'dn{i}',
'host': f'10.0.2.{10+i}',
'port': 5432,
'shard_id': i,
'replica_nodes': [f'10.0.3.{10+i}']
}
cluster_config['data_nodes'].append(data_node)
return cluster_config
config = generate_cluster_config()
with open('opentenbase_cluster.yaml', 'w') as f:
yaml.dump(config, f, default_flow_style=False)
print("OpenTenBase 集群配置生成完成")
针对电商业务特点，采用了混合分片策略：
-- 订单表分片设计
CREATE TABLE orders (
order_id BIGINT PRIMARY KEY,
user_id BIGINT NOT NULL,
product_id BIGINT,
order_time TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
amount DECIMAL(10,2),
status VARCHAR(20)
) DISTRIBUTE BY HASH(order_id);
-- 用户表分片设计
CREATE TABLE users (
user_id BIGINT PRIMARY KEY,
username VARCHAR(64) UNIQUE,
email VARCHAR(128),
phone VARCHAR(20),
created_time TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
) DISTRIBUTE BY HASH(user_id);
-- 商品表设计（热点数据复制到所有节点）
CREATE TABLE products (
product_id BIGINT PRIMARY KEY,
product_name VARCHAR(255),
category_id INT,
price DECIMAL(10,2),
stock_count INT,
created_time TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
) DISTRIBUTE BY REPLICATION;
关键设计考虑：
数据迁移是整个项目的关键环节，采用了分阶段、低影响的迁移策略：
#!/bin/bash
# OpenTenBase 数据迁移脚本
set -e
# 配置变量
MYSQL_HOST="192.168.1.100"
MYSQL_PORT=3306
MYSQL_USER="migration_user"
MYSQL_PASS="migration_pass"
MYSQL_DB="ecommerce"
OPENTENBASE_HOST="10.0.1.10"
OPENTENBASE_PORT=5432
OPENTENBASE_USER="otb_user"
OPENTENBASE_PASS="otb_pass"
OPENTENBASE_DB="ecommerce"
mkdir -p ./migration_logs
echo "开始数据迁移过程..."
# 1. 导出 MySQL 数据结构
echo "Step 1: 导出 MySQL 表结构"
mysqldump -h${MYSQL_HOST} -P${MYSQL_PORT} -u${MYSQL_USER} -p${MYSQL_PASS} \
--no-data --routines --triggers ${MYSQL_DB} > ./migration_logs/schema_dump.sql
# 2. 转换为 OpenTenBase 兼容的 DDL
echo "Step 2: 转换 DDL 语法"
python3 convert_ddl.py ./migration_logs/schema_dump.sql ./migration_logs/opentenbase_schema.sql
# 3. 在 OpenTenBase 中创建表结构
echo "Step 3: 在 OpenTenBase 中创建表结构"
psql -h${OPENTENBASE_HOST} -p${OPENTENBASE_PORT} -U${OPENTENBASE_USER} \
-d${OPENTENBASE_DB} -f ./migration_logs/opentenbase_schema.sql
# 4. 分批次数据迁移
echo "Step 4: 开始分批次数据迁移"
TABLES=("users" "products" "categories" "orders" "order_items")
for table in "${TABLES[@]}";
row_count=$(mysql -h -P -u -p \
-e -N)
batch_size=100000
offset=0
[ -lt ];
mysql -h -P -u -p \
-e \
--batch --raw > ./migration_logs/_batch_.tsv
psql -h -p -U \
-d -c
offset=$((offset + batch_size))
-f ./migration_logs/_batch_.tsv
OpenTenBase 是一个关系型数据库集群平台，提供写入可靠性和多节点数据同步功能。可以在一台或多台主机上配置 OpenTenBase，并将数据存储在多个物理主机上。
gcc make readline-devel zlib-devel openssl-devel uuid-devel bison flex git
推荐使用 dnf 或 yum 来安装依赖：
# 更新系统
sudo dnf update -y
通过本次实践，不仅解决了数据库性能瓶颈问题，还为后续的业务扩展打下了坚实的技术基础。OpenTenBase 在电商场景中表现出了卓越的性能和稳定性，为类似规模的技术团队提供了有价值的参考。
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