<p>分批迁移可避免锁表和超时问题,通过主键分段使用LIMIT和WHERE条件控制数据量,示例:INSERT INTO target_table SELECT * FROM source_table WHERE id > 1000000 AND id <= 2000000;</p>

迁移大数据量表在 MySQL 中是一项需要谨慎处理的任务,直接使用常规的 INSERT INTO ... SELECT 或导出导入方式容易导致锁表、耗尽内存或执行时间过长。以下是几种高效且安全的迁移方法,适用于不同场景。
对于千万级以上的表,建议采用分批次迁移的方式,避免长时间持有锁或占用过多资源。
INSERT INTO target_table SELECT * FROM source_table WHERE id > 1000000 AND id
可以编写脚本循环执行,逐步推进迁移进度。每批完成后可短暂休眠,减少对线上服务的影响。
Percona Toolkit 提供的 pt-osc 可以在线修改表结构并迁移数据,过程中原表仍可读写。
pt-online-schema-change --alter "ENGINE=InnoDB" D=dbname,t=large_table --execute
注意:确保 binlog 开启,从库延迟不能过高,否则会中断操作。
使用 mysqldump 导出大表时需加参数优化速度和资源占用。
--single-transaction
--where="id >= 1" --and--where="id
--set-gtid-purged=OFF --skip-add-drop-table --compact
导入时关闭唯一性校验和自动提交可显著提升速度:
SET unique_checks=0; SET foreign_key_checks=0; SET autocommit=0;
若源和目标环境硬件相似,可使用 XtraBackup 进行物理热备迁移。
注意目标实例版本和配置应与源端兼容。
基本上就这些常用方法。选择哪种取决于你的停机窗口、数据一致性要求以及硬件条件。关键是控制批量大小,监控资源使用,提前测试流程。不复杂但容易忽略细节。
每个人都需要一台速度更快、更稳定的 PC。随着时间的推移,垃圾文件、旧注册表数据和不必要的后台进程会占用资源并降低性能。幸运的是,许多工具可以让 Windows 保持平稳运行。
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