[大数据]Oracle 迁移至Mysql

**吴海存，**10g / 11g / 12c OCM，Oracle Exadata / Golden Gate专家，曾于Amazon和Oracle公司担任全球业务资深DBA，目前供职于中国农业银行，负责数据库前沿技术研究和支持。

导读

随着MySQL 8.0的发布，MySQL的功能和性能有了较大的增强，越来越多的企业都选择了使用成本低且部署方案灵活的MySQL数据库。那么，将数据从当前数据库迁移到MySQL时，从应用层、数据库层都需要注意哪些方面？为了顺利完成复杂的迁移工作又需要考虑和解决哪些方面的问题？

本文以Oracle迁移到MySQL为例，重点阐述Oracle和MySQL数据类型差异、业务实现差异、迁移方式以及迁移过程中的一些风险点，供大家参考，文中如有疏漏之处，望在评论区指正。

在异构数据库迁移过程中，我们从如下几个方面进行思考：

1、迁移类型

Oracle迁移到MySQL主要涉及数据结构迁移、数据迁移、业务迁移这三类，我们需要考虑如下几个难点：

• 数据类型差异导致数据结构迁移过程中需要进行改造和处理;
• 数据迁移中 Oracle LOB字段、null值和’’值以及迁移方式为迁移难点。
• 业务迁移中由于MySQL不支持并行、不支持物化视图，会涉及到存储过程改造，同义词改造，DBlink、sequence、分区表以及复杂sql语句的改造。

2、迁移流程

我们需要整理一个完整的迁移流程：1、确定迁移范围；2、迁移评估；3、选择迁移方式；4、迁移验证，以此来确保迁移工作的进展和顺利完成。

1）确定迁移范围

从Oracle迁移到MySQL是一项昂贵且耗时的任务，重要的是要了解要迁移的范围，不要浪费时间来迁移不再需要的对象。另外，检查是否需要迁移所有的历史数据，不要浪费时间来复制不需要的数据，例如过去维护中的备份数据和临时表。

2）迁移评估

经过初步检查后，迁移的第一步是分析应用程序和数据库对象，找出两个数据库之间不兼容的特性，并估算迁移所需的时间和成本。例如由于Oracle与MySQL之间数据结构存在差异，且MySQL不支持并行、不支持物化视图、8.0以上才支持函数索引，可能涉及到存储过程改造，同义词改造，DBlink、sequence、分区表以及复杂sql语句的改造等工作。

3）迁移方式

通过对迁移所需时间和成本选择不同的迁移方法或者工具进行迁移，可以分为实时复制（例如利用GoldenGate实时同步数据使业务影响时间最小），或者一次性加载（例如采用 Oracle将数据表导出到csv文件后，通过load或者mysqlsh工具导入到MySQL中）。

4）验证测试

测试整个应用程序和迁移的数据库非常重要，因为两个数据库中的某些功能相同，但是实现方式和机制却是不同的。我们需要做充分的验证测试：

• 检查是否正确转换了所有对象；
• 检查所有DML是否正常工作；
• 在两个数据库中加载样本数据并检查结果,比如来自两个数据库的SQL结果应该相同；
• 检查DML及查询SQL的性能，并在必要时进行SQL改造。

首先，我们先从术语、元数据、表对象、索引类型、分区等方面了解一下Oracle和MySQL的差异和区别。

一、MySQL和Oracle差异

1.1 MySQL和Oracle术语差异

1.2 MySQL和Oracle配置用户差异

1.3 MySQL和Oracle对表的限制差异

1.4 MySQL和Oracle虚拟列和计算列差异

Oracle和MySQL的虚拟列（在MySQL中也称为生成的列）基于其他列的计算结果。它们显示为常规列，但它们的值是计算所得，因此它们的值不会存储在数据库中。虚拟列可与限制条件、索引、表分区和外键一起使用，但无法通过 DML 操作操纵。

与Oracle的虚拟列相反MySQL生成的列必须指定计算列的数据类型。必须指定GENERATED ALWAYS值，如以下示例中所示：

Oracle虚拟列：

SQL> CREATE TABLE PRODUCTS (

        PRODUCT_ID     INT PRIMARY KEY,

        PRODUCT_TYPE   VARCHAR2(100) NOT NULL,

        PRODUCT_PRICE  NUMBER(6,2) NOT NULL,

        PRICE_WITH_TAX AS (ROUND(PRODUCT_PRICE * 1.01, 2))

);



SQL> INSERT INTO PRODUCTS(PRODUCT_ID, PRODUCT_TYPE, PRODUCT_PRICE)

     VALUES(1, 'A', 99.99);



SQL> SELECT * FROM PRODUCTS;



PRODUCT_ID PRODUCT_TYPE         PRODUCT_PRICE PRICE_WITH_TAX

---------- -------------------- ------------- --------------

         1 A                            99.99         100.99

MySQL虚拟列：

MySQL> CREATE TABLE PRODUCTS (
          PRODUCT_ID INT PRIMARY KEY,
          PRODUCT_TYPE VARCHAR(100) NOT NULL,
          PRODUCT_PRICE NUMERIC(6,2) NOT NULL,
          PRICE_WITH_TAX NUMERIC(6,2) GENERATED ALWAYS AS
             (ROUND(PRODUCT_PRICE * 1.01, 2))
       );

MySQL> INSERT INTO PRODUCTS(PRODUCT_ID, PRODUCT_TYPE, PRODUCT_PRICE)
       VALUES(1, 'A', 99.99);

MySQL> SELECT * FROM PRODUCTS;

+------------+--------------+---------------+----------------+
| PRODUCT_ID | PRODUCT_TYPE | PRODUCT_PRICE | PRICE_WITH_TAX |
+------------+--------------+---------------+----------------+
|          1 | A            |         99.99 |         100.99 |
+------------+--------------+---------------+----------------+

1.5 MySQL和Oracle索引类型差异

1.6 MySQL和Oracle分区差异

1.7 MySQL和Oracle临时表差异

在 Oracle 中，临时表有全局临时表和session级别的临时表之分。在MySQL 中，它们简称为临时表。在这两个平台上，临时表的基本功能是相同的。不过，两者之间存在一些显著差异：

即使在数据库重启之后，Oracle 也会存储临时表结构供重复使用，而MySQL 仅在会话期间存储临时表。

具有相应权限的其他用户可以访问 Oracle 中的临时表。相比之下，MySQL 中的临时表只能在创建临时表的 SQL 会话期间访问。

如果在创建临时表时省略了 ON COMMIT 子句，则 Oracle 中的默认行为是 ON COMMIT DELETE ROWS，这意味着 Oracle 会在每次提交后截断临时表。相比之下，在MySQL 中，默认行为是在每次提交后保留临时表中的行。

1.8 MySQL和Oracle未使用列差异

MySQL 不支持将特定列标记为 UNUSED 的 Oracle 功能。在MySQL 中，如需从表中删除大型列并避免执行此操作时的长等待时间，请基于原始表使用修改后的架构创建新表，然后重命名这两个表。

请注意，此过程需要停机时间。

1.9 MySQL和Oracle字符集差异

Oracle 和 MySQL 都提供了多种字符集、排序规则和 Unicode 编码，包括支持单字节和多字节语言。此外，每个MySQL 数据库都可以使用自己的字符集进行配置。MySQL 中的排序规则名称以字符集名称开头，后跟一个或多个表示其他排序规则特征的结尾。所有字符集都至少包含一个排序规则（默认排序规则），但大部分字符集都具有多个支持的排序规则。请注意，两个不同的字符集不能具有相同的排序规则。

在 Oracle 和 MySQL 中，字符集是在数据库级层指定的。与 Oracle 相比，MySQL 还支持以表级层和列级层粒度指定字符集。

1.10 MySQL和Oracle视图差异

MySQL既支持简单视图，又支持复杂视图。在对视图执行 DML 操作时，它的行为也与 Oracle 相同。对于视图创建选项，Oracle 与MySQL 之间存在一些差异。下表着重说明了这些差异。

1.11 MySQL和Oracle数据类型差异

(可参考官方文档https://dev.MySQL.com/doc/refman/8.0/en/integer-types.html)

1.12 MySQL和Oracle内置函数差异

1.13 MySQL和Oracle自增主键和序列的差异

Oracle和MySQL除了上述数据库级别的差异外，这两种数据库在应用程序实现端也有较大的差异，比如存储过程、函数和触发器等功能的使用。在 Oracle 中，存储过程、函数和触发器归用户所有。在MySQL 中，它们归数据库所有。在MySQL 中，创建存储对象的数据库用户会自动获得 CREATE DEFINER 权限，并可以充当其他数据库用户的授权者。

1.14 MySQL和Oracle匿名块差异

PL/SQL可以在匿名块术语下运行，这意味着用户可以建立与PL/SQL引擎的连接并运行代码块，而无需创建存储对象。MySQL 没有等效的构造。在MySQL中，必须在存储过程或函数中创建代码块。

1.15 MySQL和Oracle存储过程差异

用于创建存储过程和函数的 Oracle PL/SQL命令包含可选的OR REPLACE子句，其非常适合用于更改过程。MySQL不支持此构造。如需更改MySQL中的过程，请先使用DROP PROCEDURE再使用CREATE PROCEDURE语句。

创建MySQL存储过程或函数时，您的代码必须指定非默认分隔符“;”（分号）的其他分隔符。因为MySQL会将以 “;” 结尾的每一行视为一个新行，所以我们建议您使用不同的分隔符（如 $$）来解析所有存储过程。END$$ 关键字结束使用此分隔符。

另一个区别在于，MySQL存储过程的变量声明部分在BEGIN关键字后面进行。在Oracle中，此部分在BEGIN关键字前面进行。

1.16 MySQL和Oracle触发器差异

Oracle提供三种类型的触发器：DML触发器、instead of触发器和system event触发器。其中MySQL原生仅支持DML触发器。您可以使用FOLLOWS或PRECEDES子句来修改和链接MySQL触发器。

1.17 MySQL和Oracle默认提交方式

1.18 MySQL和Oracle事务隔离方式

事务的隔离级别可以分为四个级别

• Serializable (串行化)：可避免脏读、不可重复读、幻读的发生；
• Repeatable read (可重复读)：可避免脏读、不可重复读的发生；
• Read committed (读已提交)：可避免脏读的发生；
• Read uncommitted (读未提交)：最低级别，任何情况都无法保证。

在MySQL数据库中，支持四种隔离级别，默认的为Repeatable read (可重复读) ；而在 Oracle数据库 中，只支持Serializable (串行化) 级别和 Read committed (读已提交) 这两种级别，其中默认的为 Read committed（读已提交） 级别，MySQL 可以设置当前系统的隔离级别，隔离级别由低到高设置依次为

• set global transaction isolation level read uncommitted;
• set global transaction isolation level read committed;
• set global transaction isolation level repeatable read;
• set global transaction isolation level serializable;

MySQL 中使用如下语句检查系统，会话的隔离级别

select @@global.transaction_isolation, @@session.transaction_isolation, @@transaction_isolation;

MySQL为了实现可重复读的隔离级别，InnoDB引擎使用称为“next-key locking”的算法，该算法将索引行锁定与间隙锁定结合在一起，这和隔离级别有关，只在REPEATABLE READ或以上的隔离级别下的特定操作才会有gap lock或nextkey lock。

1.19 MySQL不支持的功能项

• MySQL没有并行的概念，不支持并行；
• MySQL优化器较弱，复杂SQL建议拆分简单SQL；
• MySQL对于子查询优化不是很好；
• MySQL不支持物化视图、存储过程改造、同义词改造、dblink需要改造。

二、MySQL到Oracle的数据迁移方式

一般我们可以通过如下两种基本方法迁移数据：一次性加载和实时复制。一次性加载方法是指从 Oracle 种导出现有数据并将其导入到 MySQL 中。实时复制方法是指数据生成之后立即从 Oracle 复制到 MySQL。

2.1 一次性加载方法

对于一次性加载方法，源数据库必须仅在该过程期间打开进行写入。因此，此方法也称为离线数据迁移。Oracle SQL DEVELOPER是用户从 Oracle 导出数据的最常用工具之一。此工具支持从采用各种格式（包括 CSV 和 SQL 插入语句）的 Oracle 表中导出数据。或者，您可以使用 SQL*Plus 选择数据并设置其格式，然后将其假脱机到文件中。将数据从 Oracle 导出到平面文件后，您可以使用 LOAD DATA INFILE 命令将数据加载到 MySQL 中。该方法通常是一种最便宜的迁移方法，但它可能需要更多的手动输入，并且比使用迁移工具要慢。它还需要在迁移过程中将应用停机。

2.2 实时复制方法

实时复制方法（也称为更改数据捕获）是一种在线数据迁移方法。在初始数据复制期间，源数据库保持打开状态。复制产品会捕获源数据库上发生的数据更改，并将这些更改传输并应用到目标数据库。如果是迁移生产数据，您可以使用此方法以最大限度地减少所需的停机时间，并确保在进行切换之前停机时间接近零。此方法涉及使用更改数据捕获 (CDC) 产品，例如 GoldenGate、Striim 或 Informatica 的数据复制。

2.3 遵循原则

迁移数据时，请遵循以下准则，其中大部分准则同时适用于一次性加载方法和实时复制方法：

• 字符集：确保源 Oracle 数据库与目标 MySQL 数据库之间的字符集兼容；
• 外键：要提升提取速度，请暂时停用目标 MySQL 数据库上的外键限制条件。加载完成后再启用外键限制条件；
• 索引：与外键类似，目标 MySQL 数据库上的索引可能会显著降低初始加载的速度。确保在初始加载完成之前，在目标数据库上未创建索引；
• Oracle 序列：MySQL 支持 AUTO_INCREMENT 而不是序列。确保在初始加载期间停用 AUTO_INCREMENT 特性，以避免覆盖 Oracle 的序列生成的值。在初始加载完成后，将 AUTO_INCREMENT 特性添加到主键列；
• 网络连接：如果您使用的是GoldenGate TDM，请确保来源环境和目标环境都可以与GoldenGate TDM产品建立网络连接，以允许在 Oracle 端捕获数据并在MySQL 端加载数据。

在迁移过程中，字符集、空间估算、NULL值的处理、LOB迁移等，都是迁移过程中的难点，我们需要对这些难点进行分析并设计相应的处理办法，以免在迁移过程中踩坑。

三、难点分析和处理

3.1 字符集

对于字符集，需要考虑的问题为迁移过程字段长度匹配情况，迁移后数据是否乱码，以及迁移后字符集转换后空间的问题。

3.1.1 Oracle

Oracle创建数据库时指定字符集，一般不能修改，整个数据库都是一个字符集。还支持指定国家字符集，用于nvarchar2类型，常用的字符集：AL32UTF8和ZHS16GBK，其中AL32UTF8与UTF8几乎是等价的。一个汉字在AL32UTF8中占三个字节，而在ZHS16GBK中占用两个字节。

3.1.2 MySQL

MySQL的字符集比较灵活，可以指定数据库、表和列的字符集，并且很容易修改数据库的字符集，不过修改字符集时已有的数据不会更新。

（1）支持的字符集：查询支持的字符集：show character set;其中，default collation表示默认排序规则，有_ci后缀的排序规则表示字符大小写不敏感。（2）查看数据库的默认字符集：show variables like ‘character_set_server’;查询当前数据库的字符集：show variables like ‘character_set_database’;

3.1.3 数据迁移避免乱码

客户端字符集很重要，输入数据时，包括文本输入和屏幕输入等，客户端会以这个字符集来解析输入的文本，如果实际输入的字符集与客户端字符集不一致，那么就可能导致录入数据库的数据出现乱码；输出数据时，如果客户端字符集设置的不合适，就会导致展示或导出的数据是乱码。

Oracle 通过环境变量NLS_LANG配置客户端字符集。

• Linux下会话级设置方法：export NLS_LANG=AMERICAN_AMERICA.AL32UTF8
• Windows下会话级设置方法：set NLS_LANG=AMERICAN_AMERICA.AL32UTF8

特别要注意一点，用SQLPLUS执行脚本时，NLS_LANG需要跟脚本文件的字符集保持一致。如果是UTF8，脚本需要保存为UTF8无BOM格式。

查询oracle server端的字符集: select userenv(‘language’) from dual;

查询oracle client端的字符集:

在windows平台下，就是注册表里面相应OracleHome的NLS_LANG。可以在dos窗口里面自己设置，比如: set nls_lang=AMERICAN_AMERICA.ZHS16GBK这样就只影响这个窗口里面的环境变量。在unix平台下，查看环境变量NLS_LANG：echo $NLS_LANG

MySQL刻意通过如下字符集参数来确认字符集设置：

• character_set_client：客户端来源数据使用的字符集；
• character_set_connection：连接层字符集；
• character_set_results：查询结果字符集。

如果检查的结果发现server端与client端字符集不一致，请统一修改为同server端相同的字符集。

3.2 迁移过程中字段长度匹配和空间估算

MySQL中char(n)和varchar(n)代表的是字符串长度，而Oracle中char(n)和varchar(n)代表的是字节长度，所以迁移过程中可以适当减少字段长度减少储存空间。

3.3 空串和Null值的处理

Oracle和MySQL中‘’和null的区别：

从Oracle中导出到文件中是的有null值会被成‘’，这样插入到MySQL后null和‘’就会混乱，且插入到MySQL的‘’会根据不同的字段类型转换成不同的方式。

使用文件导入到MySQL时字段中的空值null需要使用N表示，如果用空字符串表示，那么根据不同的数据类型，MySQL处理也各异。

数据库字段如果是字符串类型，插入空时，load data 默认导入 空字符串数据库字段如果是数字类型，插入空时，load data 默认导入 0.00000000数据库字段如果是日期和时间类型，插入空时，load data 默认导入 0000-00-00 00:00:00

Oracle导出到文本文件，null会变为空字符串，插入到MySQL后会被认为是空字符串插入，破坏了数据一致性，以下提供了三种方式进行规避：

1、可以在Oracle迁移之前将所有业务表的null值变更为无意义的值，等到迁移到MySQL后统一数据修复调整回来，例如：

UPDATE SUPPLIERS_TBL SET SUPPLIER_ID=NVL(null,‘N/A’) where SUPPLIER_ID isnull;

2、使用spool导出的时候对null值进行转换，需要针对表和列进行修改

Select
NVL(TO_CHAR(id),'N/A')||','||NVL(name,'N/A')||','||NVL(SEX,'N/A')||','||NVL(ADDRESS,'N/A')||','||NVL(TO_CHAR(BIRTHDAY),'N/A') from user1;

3、使用python脚本进行抽取加载，避免了导出到文本文件的问题，需要进行对脚本进行开发，大数据量效率需要进行测试。

3.4 日期类型处理

Oracle缺省的时间数据的显示形式，与所使用的字符集有关。一般显示年月日，而不显示时分秒。例如，使用us7ascii字符集(或者是其他的英语字符集)时，缺省的时间格式显示为：28-Jan-2003，使用zhs16gbk字符集(或其他中文字符集)的时间格式缺省显示为：2003-1月-28。

MySQL数据库默认时间字段格式

所以在导出到文本文件时需要注意，调整Oracle的默认时间格式，最好在配置文件中直接设置

export NLS_DATE_FORMAT='YYYY-MM-DD HH24:MI:SS'

需要注意的点：

字段类型如果是datetime，应该严格把控相应文本数据的格式，建议采用类似这种yyyy-MM-dd HH:mm:ss同时有日期、时间的格式，否则难以保证数据导入的正确性。

数据库字段如果是datetime，插入yyyy-MM-dd时，load data 默认导入 yyyy-MM-dd 00:00:00，数据正确性能够保证数据库字段如果是datetime，插入HH:mm:ss时，load data 默认导入 0000-00-00 00:00:00，数据正确性不能够保证

字段类型如果是timestamp且explicit_defaults_for_timestamp=on，数据行更新时，timestamp类型字段不更新为当前时间。

3.5 LOB字段迁移

Lob字段可以分为clob和blob。含clob字段的表可以采用UTL_FILE导出到csv中，再导入MySQL中。

参考：How to Export The Table with a CLOB Column Into a CSV File using UTL_FILE (Doc ID 1967617.1)

3.6 大小写敏感差异

Oracle里会默认统一按照大写来处理，MySQL里面默认是大小写敏感的。

我们较为了解的是表结构大小写敏感参数lower_case_table_names，但是数据内容区分大小写敏感参数（collate）参数使用可能较少，由于Oracle默认是区分数据大小写的，为达到迁移前后一致性，所以我们需要对这个参数做显式修改。

3.7 外部表处理方式

MySQL中提供CSV引擎，可以实现Oracle中外部表的功能，创建CSV表时，服务器将创建一个纯文本数据文件，该文件的名称以表名开头并具有.CSV扩展名。将数据存储到表中时，存储引擎会将其以逗号分隔的值格式保存到数据文件中。可以将外部文件替换.CSV后flush table实现Oracle外部表功能。

CSV引擎限制：

• CSV存储引擎不支持索引；
• CSV存储引擎不支持分区。

使用CSV存储引擎创建的所有表必须在所有列上具有NOT NULL属性。

3.8 MySQL sql_mode

MySQL服务器能够工作在不同的SQL模式下，针对不同的客户端，以不同的方式应用这些模式。这样应用程序就能对服务器操作进行量身定制，以满足自己的需求。这类模式定义了MySQL应支持的SQL语法，以及应该在数据上执行何种确认检查。MySQL 8.0默认为严格模式的sql_mode

sql_mode=ONLY_FULL_GROUP_BY,STRICT_TRANS_TABLES,NO_ZERO_IN_DATE,NO_ZERO_DATE,ERROR_FOR_DIVISION_BY_ZERO,NO_ENGINE_SUBSTITUTIONONLY_FULL_GROUP_BY：sql中select后面的字段必须出现在group by后面，或者被聚合函数包含。STRICT_TRANS_TABLES：如果不能按照给定值插入事务表中，请中止该语句。对于非事务表，如果该值出现在单行语句或多行语句的第一行中，则中止该语句。NO_ZERO_IN_DATE：影响服务器是否允许年份部分非零但月份或日期部分为0的日期。NO_ZERO_DATE：影响服务器是否允许将其 '0000-00-00’作为有效日期。其效果还取决于是否启用了严格的SQL模式。ERROR_FOR_DIVISION_BY_ZERO：影响除以零的处理no_engine_subtitution：create table 中engine子句指定的存储引擎不被支持时，mysql会把表的引擎改为innodb。

建议：在导入过程中对于不匹配的格式，可以先关闭严格模式进行导入set global sql_mode=‘’，导入之后再打开严格模式。

四、迁移性能的考虑

当数据量比较大时，我们需要着重考虑迁移的性能和速度，从而减少数据库迁移时的时间窗口。

4.1 数据导出阶段

数据库自带一次性加载方式中卸载数据方式：

• 使用sql developer进行导出，应用程序只有windows版，导出数量大的表容易hang；
• Utl_file 卸载方式 处理的表的数据量较少时较快；
• Sqlplus spool卸载方式 处理的表的数据量较少时较快 可以增加并行提高导出速度。

一次性加载的方式需要进行测试才能确定停机时间

测试案例和导出时间对比：

或者，使用Orato8a工具将Oracle数据库的表导出成CSV文件，然后使用load命令将数据导入MySQL数据库，该工具需要预先安装好Oracle客户端，并配置好连接串。

Orato8a是一个可以快速、高效地从Oracle数据库系统中抽取数据，并将数据保存到指定文件中的专用工具。并且Orato8a还提供查询语句导出和全表导出两种方式，其中全表导出的登录用户需要对dba_extents、dba_objects和dba_tables这三张表有select权限，使用步骤如下：

迁移准备测试Oracle数据库的连接性，有以下两种方法：1、通过tnsnames.ora的连接串进行连接1）修改tnsnames.ora的配置文件vi KaTeX parse error: Undefined control sequence: \[ at position 310: …置后，执行以下命令测试连接性：\?[?oracle@NODE167 … sqlplus username/password@testdb_p 2、通过IP，端口号和服务名直接测试连接性[oracle@NODE167 output]$ sqlplus username/password@server_IP_address:1521/testdb 使用orato8a导出数据执行如下命令数据导出：./orato8a --user=’username/password@testdb’–query=’SELECT CUSTNO, TIME FROM TEST’ --file=’/user/output/test.csv’ --field=’,’ --format=3 —parallel=4命令说明：–user：连接数据库的用户名，密码，连接串–query：指定导出数据所使用的sql查询语句–file：指定生成csv文件的路径和文件名–field：因为是生成csv文件，所以使用半码的逗号作为分隔符–format：设置为3时，表示将数据导出为无转义的文本格式—parallel：并行度为4在导出之前，建议对null值进行一些特殊处理，比如可以将null值更新为与业务逻辑及数据无关的特定内容，迁移完毕后再更新成null值。编写MySQL建表语句并建表调整数据类型和字段长度，将Oracle数据库用的建表语句改写成MySQL数据库用的建表语句；之后登录MySQL数据库，使用改写的建表语句建表。改写过程中的注意事项：1.导入导出数据时，导入/导出客户端需要设置与目标mysql数据库相同的字符集。2.在导出之前，建议提前对null值进行一些特殊处理，比如可以将null值更新为与业务逻辑及数据无关的特定内容，迁移完毕后再更新成null值，这样的方法比较安全，因为不同的数据库对null值的处理方法不一样。现按照示例表的表结构，举出示例建表语句，供参考：CREATE TABLE TEST_TAB (CUSTNO VARCHAR(10),TIME VARCHAR(20));数据导入MySQLMGR架构下执行以下命令：mysqlsh --uri root@server28:3306 —ssl-mode=DISABLED – util import-table/data/raid/data/190513newdata/data03/pdcrFile --schema=PDS --table=PDCR–fieldsTerminatedBy=”,” --bytes-per-chunk=10M

或者可以使用python利用已有的包进行迁移普通表，测试参考，性能需要进行测试。

#Import libraries
import cx_Oracle
import mysql.connector
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
#Set Oralce Connection
conn = cx_Oracle.connect('test/test@192.168.19.111/orcl')
#Open cursor
cursor = conn.cursor()
#buidling sql statement to select records from Oracle
sql = "SELECT * FROM T"
#read data into dataframe directly
data=pd.read_sql(sql,conn)
print("Total records form Oracle : ", data.shape[0])
#Create sqlalchemy engine
engine = create_engine("mysql+mysqlconnector://test:root@192.168.19.111:3312/test")
data.to_sql("t", con = engine, if_exists = 'append', index = False, chunksize =10000)
print("Data pushed success")
#close connection
conn.close()

4.2 数据导入阶段

数据导入我们可以采用mysqlsh或者load data进行导入，在导入数据的时候预先的修改一些参数，来获取最大性能的处理，比如可以把自适应hash关掉，Doublewrite关掉，然后调整缓存区，log文件的大小，把能变大的都变大，把能关的都关掉来获取最大的性能，我们接下来说几个常用的：

innodb_flush_log_at_trx_commit如果innodb_flush_log_at_trx_commit设置为0，log buffer将每秒一次地写入log file中，并且log file的flush(刷到磁盘)操作同时进行。该模式下，在事务提交时，不会主动触发写入磁盘的操作。如果innodb_flush_log_at_trx_commit设置为1，每次事务提交时MySQL都会把log buffer的数据写入log file，并且flush(刷到磁盘)中去。如果innodb_flush_log_at_trx_commit设置为2，每次事务提交时MySQL都会把log buffer的数据写入log file。但是flush(刷到磁盘)的操作并不会同时进行。该模式下，MySQL会每秒执行一次 flush(刷到磁盘)操作。注意：由于进程调度策略问题,这个“每秒执行一次 flush(刷到磁盘)操作”并不是保证100%的“每秒”。sync_binlogsync_binlog 的默认值是0，像操作系统刷其它文件的机制一样，MySQL不会同步到磁盘中去，而是依赖操作系统来刷新binary log。当sync_binlog =N (N>0) ，MySQL 在每写N次 二进制日志binary log时，会使用fdatasync()函数将它的写二进制日志binary log同步到磁盘中去。注：如果启用了autocommit，那么每一个语句statement就会有一次写操作；否则每个事务对应一个写操作。max_allowed_packet在导大容量数据特别是CLOB数据时，可能会出现异常：“Packets larger than max_allowed_packet are not allowed”。这是由于MySQL数据库有一个系统参数max_allowed_packet，其默认值为1048576(1M)，可以通过如下语句在数据库中查询其值：show VARIABLES like ‘%max_allowed_packet%’; 修改此参数的方法是在MySQL文件夹找到my.cnf文件，在my.cnf文件[MySQLd]中添加一行：max_allowed_packet=16777216innodb_log_file_sizeInnoDB日志文件太大，会影响MySQL崩溃恢复的时间，太小会增加IO负担，所以我们要调整合适的日志大小。在数据导入时先把这个值调大一点。避免无谓的buffer pool的flush操作。但也不能把 innodb_log_file_size开得太大，会明显增加 InnoDB的log写入操作，而且会造成操作系统需要更多的Disk Cache开销。innodb_log_buffer_sizeInnoDB用于将日志文件写入磁盘时的缓冲区大小字节数。为了实现较高写入吞吐率，可增大该参数的默认值。一个大的log buffer让一个大的事务运行，不需要在事务提交前写日志到磁盘，因此，如果你有事务比如update、insert或者delete 很多的记录，让log buffer 足够大来节约磁盘I/O。innodb_buffer_pool_size这个参数主要缓存InnoDB表的索引、数据、插入数据时的缓冲。为InnoDB加速优化首要参数。一般让它等于你所有的innodb_log_buffer_size的大小就可以，再导入阶段innodb_log_file_size越大越好。innodb_buffer_pool_instancesInnoDB缓冲池拆分成的区域数量。对于数GB规模缓冲池的系统，通过减少不同线程读写缓冲页面的争用，将缓冲池拆分为不同实例有助于改善并发性。

4.3 迁移后验证数据的完整性

在数据迁移完毕后，我们需要找出目标 MySQL库存在的问题和数据不一致的地方，以便快速解决数据之间的所有差异。可以考虑从如下几个方面进行验证：

• 比较源数据库表与目标数据库表的行数以找出所有差距，除了运行count之外，还要对同一组表运行sum、avg、min和max；
• 针对目标MySQL环境运行常用的SQL语句，以确保数据与源Oracle数据库匹配；
• 将应用连接到源数据库和目标数据库，并验证结果是否匹配。

五、迁移总结

1、明确数据结构差异，应用实现的差异并正确调整是保障迁移后准确性的关键。

2、合适的迁移方式需要再多次测试演练中进行摸索才能在相对准确的时间内完成迁移，一定要选择较合适的迁移方法。

3、比较推荐使用mysqlsh将csv导入到MySQL库中，该方法可以并行导入且可以将大的数据文件进行切片。

4、数据库迁移完毕后，数据完整准确的检验非常重要，迁移前需要制定合理的完整性校验步骤和方法。

先自我介绍一下，小编13年上师交大毕业，曾经在小公司待过，去过华为OPPO等大厂，18年进入阿里，直到现在。深知大多数初中级java工程师，想要升技能，往往是需要自己摸索成长或是报班学习，但对于培训机构动则近万元的学费，着实压力不小。自己不成体系的自学效率很低又漫长，而且容易碰到天花板技术停止不前。因此我收集了一份《java开发全套学习资料》送给大家，初衷也很简单，就是希望帮助到想自学又不知道该从何学起的朋友，同时减轻大家的负担。添加下方名片，即可获取全套学习资料哦