KingbaseES 数据库 MySQL 迁移零改造核心技术与实践

这段 SQL 在 KingbaseES 中会被识别为 MySQL 模式，但执行时可能会优化为更高效的等价形式。

针对 JSON 类型，KingbaseES 实现了'行为级兼容'：

KingbaseES 的 JSON 引擎不仅支持 MySQL 的所有 JSON 函数，还扩展了更多实用功能，如 JSON 路径索引优化。

2.2 JSON 优化

传统数据库存储 JSON 有两种极端：要不就是查询效率低，但兼容性好，或者查询效率高，但存储开销大。

KingbaseES 采用'混合布局'策略：二进制解析加速查询、压缩存储节省空间，基于访问频率自动调整。

对于电商场景中的常见查询如下：

SELECT * FROM products WHERE attributes @>'{"category": "electronics", "brand": "Apple"}';

KingbaseES 会自动为高频 JSON 路径创建虚拟索引，查询性能提升 5-10 倍。

KingbaseES 维护了一个包含 10000+JSON 操作场景的测试库，确保每个 MySQL JSON 行为都有对应实现。

2.3 参数自适应

KingbaseES 的事务隔离不再是简单的 READ UNCOMMITTED 到 SERIALIZABLE 四选一，而是根据 SQL 特征自动调整：

-- 读多写少场景（乐观锁）
SELECT * FROM user_profiles WHERE user_id = 123;
-- 写冲突高风险（悲观锁）
UPDATE inventory SET quantity = quantity - 1 WHERE product_id = 456;

SQL 模式的'动态适配'，对于 Group By 的严格模式问题，KingbaseES 提供'渐进式适配'：

1. 完全兼容 MySQL 非严格模式，确保平滑迁移；
2. 开启警告模式，提示潜在问题但不中断服务；
3. 启用严格模式，提供详细的修复建议。

性能参数方面，传统数据库调优需要 DBA 经验，KingbaseES 通过机器学习分析业务特征：

• OLTP 系统：自动优化并发参数
• OLAP 系统：自动调整内存分配
• 混合负载：动态平衡 TP 和 AP 需求

第三章：实战案例

3.1 电商平台的零停机迁移

电商平台日订单量 100 万+，MySQL 集群规模 20+ 节点。项目要面临的挑战：业务不能停机，JSON 查询复杂，高并发库存扣减。

关键技术点小结：

• JSON 路径索引将商品查询性能提升 8 倍
• 自适应事务隔离解决库存超卖问题
• 参数自动调优减少 DBA 工作量 90%

迁移后的结果：迁移后系统性能提升 35%，JSON 相关查询延迟降低 70%，零业务中断。

3.2 金融核心系统

银行信用卡核心系统，SQL 代码量 50 万+行。

大量 MySQL 特有语法，存储过程复杂，监管要求不能改业务代码。

核心问题：

-- MySQL 特有语法
SELECT SQL_CALC_FOUND_ROWS * FROM transactions LIMIT 10;
SELECT FOUND_ROWS(); -- 获取总行数
-- MySQL 日期函数
SELECT DATE_FORMAT(create_time,'%Y年第%u周') FROM statements;
-- 自定义函数依赖
SELECT calculate_interest(principal, rate, days);

KingbaseES 解决方案：

• SQL_CALC_FOUND_ROWS 自动转换为 COUNT OVER()
• FOUND_ROWS() 通过查询计划缓存实现
• DATE_FORMAT 完全模拟 MySQL 行为
• 自定义函数自动迁移工具
• MySQL 存储过程语法解析器
• 自动变量作用域转换

迁移工具链：

• 语法扫描器：自动识别不兼容 SQL
• 自动修复器：生成兼容版本
• 验证测试器：确保语义一致

迁移后的结果：50 万行 SQL 代码，99.7% 零修改迁移，剩余 0.3% 提供一键修复脚本。

3.3 SaaS 服务商的多租户

SaaS 服务商服务 1000+ 企业客户。每个客户数据模型不同，JSON 字段使用重度，性能要求苛刻。

架构：每个客户独立 schema，大量动态字段用 JSON 存储，查询模式多样化。

JSON 虚拟列，为常用 JSON 路径创建虚拟列：

ALTER TABLE customer_data ADD COLUMN email VARCHAR(255) GENERATED ALWAYS AS(json_data->>'$.email') STORED;

并且使用分区 + 分片来优化，切片的维度是按客户 ID 分区，按时间分片，自动数据均衡。

性能对比：

第四章：迁移方法论

4.1 迁移评估

KingbaseES 提供了一套完整的迁移评估工具链：

# 语法兼容性扫描
kb_migration_assess --source mysql --target kingbasees \
--input /path/to/sql/files \
--report compatibility_report.html

# 性能基线测试
kb_performance_test --workload production_trace \
--compare mysql kingbasees \
--report perf_comparison.xlsx

风险评估：

4.2 迁移执行

一共有三步，第一个是数据一致性的校验。

校验数据行数：

SELECT COUNT(*) FROM mysql_table;
SELECT COUNT(*) FROM kingbasees_table;

校验数据内容：

SELECT * FROM mysql_table MINUS SELECT * FROM kingbasees_table;

增量同步：基于时间戳的增量同步，冲突检测与解决、数据修复自动化。

4.3 迁移后优化

4.3.1 自动调优工具

KingbaseES 的'智能 DBA'功能。

自动索引：

SELECT * FROM kb_advisor_index_recommendations('SELECT * FROM orders WHERE user_id = ?');

查询优化：

EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS) SELECT ...;

第五章：技术内幕

5.1 三层架构

语法层：从解析到执行，KingbaseES 的 SQL 解析器采用'多模式'设计。

SQL 字符串 → 词法分析 → 语法分析 → 语义检查 → 执行计划 → 结果返回
↓
MySQL 模式解析器
PostgreSQL 模式解析器
Oracle 模式解析器

执行层：从计划到结果，执行引擎的'兼容性包装器'。

// MySQL 函数兼容层
Datum mysql_date_format(PG_FUNCTION_ARGS) {
    // 解析 MySQL 格式字符串
    mysql_format_spec *spec = parse_mysql_format(text_to_cstring(PG_GETARG_TEXT_PP(0)));
    // 转换为 KingbaseES 内部格式
    kb_timestamp ts = mysql_to_kb_timestamp(PG_GETARG_TIMESTAMP(1));
    // 执行格式化
    return kb_format_timestamp(ts, spec);
}

5.2 JSON 引擎

存储格式：KingbaseES 的 JSON 存储采用自适应格式。

typedef enum JsonStorageType {
    JSON_STORAGE_TEXT,      // 原始文本，适合小 JSON
    JSON_STORAGE_BINARY,    // 二进制解析，适合大 JSON
    JSON_STORAGE_HYBRID     // 混合模式，热数据二进制，冷数据文本
} JsonStorageType;

索引机制：虚拟索引与函数索引的结合。

自动为 JSON 路径创建索引：

CREATE INDEX idx_user_email ON users ((json_data->>'email'));

复合 JSON 索引：

CREATE INDEX idx_product_category_brand ON products ((json_data->>'category'), (json_data->>'brand'));

5.3 参数自适应

通过 SQL 指纹技术识别工作负载类型，简化的工作负载分类算法：

def classify_workload(sql):
    features = extract_features(sql)
    if features['join_count'] > 3 and features['agg_functions'] > 2:
        return 'OLAP'
    elif features['point_queries'] > 0.8:
        return 'OLTP'
    else:
        return 'MIXED'

基于强化学习的参数调优，参数调优状态表示如下：

state = {
    'current_params': {...},
    'performance_metrics': {...},
    'workload_change': 0.3,
    'resource_utilization': {...}
}

动作空间：

action = {
    'shared_buffers': '+10%',
    'work_mem': '*2',
    'effective_cache_size': '+5%'
}

奖励函数：

reward = calculate_performance_improvement(old_metrics, new_metrics)