一、迁移前准备工作
数据库迁移的成功率高度依赖前期规划，需完成以下关键任务：
- 环境评估：分析源服务器资源使用情况（CPU、内存、存储）和数据库版本，记录应用依赖关系。
- 数据备份：使用全量+增量备份策略，MySQL示例命令：
mysqldump -u root -p dbname > backup.sql，文件系统推荐使用rsync -avz。 - 迁移工具选型：根据迁移类型选择工具，如阿里云DTS、AWS Database Migration Service或开源工具pgloader。
二、数据库迁移实施步骤
采用分阶段迁移策略以降低业务中断风险：
| 阶段 | 操作内容 | 耗时预估 |
|---|---|---|
| 初始同步 | 全量数据复制 | 根据数据量浮动 |
| 增量同步 | 实时捕获变更 | 持续至切换前 |
| 服务切换 | 修改DNS解析或负载均衡配置 | 5-30分钟 |
关键操作要点：
- 使用
scp或rsync传输小型数据集，TB级数据建议采用物理介质或云专线 - 异类迁移需预先处理数据类型转换和SQL语法差异
三、迁移后验证与测试
完成迁移后需执行三级验证流程：
- 数据完整性检查：使用
md5sum比对文件哈希值，数据库执行CHECKSUM TABLE - 功能回归测试：验证事务处理、索引性能和API响应时间
- 压力测试：模拟峰值流量验证新环境承载能力
四、性能优化与监控
迁移后优化是确保长期稳定运行的关键：
- 调整云服务器实例类型，根据监控数据升级CPU或增加内存
- 配置CloudWatch、Prometheus等监控工具，设置存储IOPS和查询延迟告警阈值
- 定期执行数据库碎片整理和统计信息更新
云数据库迁移需遵循”评估-备份-迁移-验证”的标准化流程，通过工具自动化降低人为错误风险。建议在业务低谷期执行迁移，并保留旧环境至少72小时以备回滚。
