答案：迁移大数据量数据库需减少停机、保证一致性并控制资源消耗。1. 采用全量+增量同步，利用binlog或WAL日志通过Debezium等工具持续复制变更，最后短暂停写切换；2. 分批次并行迁移大表，按主键分片导出导入，提升效率并避免超时，导入后重建索引；3. 使用云服务如AWS DMS、阿里云DTS或mydumper等高效工具实现热迁移；4. 迁移后校验数据行数、字段统计值及抽样记录，确保完整性，并准备回滚方案。需综合考虑数据库类型、数据量和业务要求，注重字符集、外键等细节。
迁移大数据量数据库不是简单的导出导入，关键在于减少停机时间、保证数据一致性，并控制资源消耗。直接用传统方式如 mysqldump 或 pg_dump 处理几十GB甚至TB级数据，往往效率低、风险高。下面是一些实用策略和步骤。
1. 使用增量同步方案
对于不能长时间停机的系统，全量+增量是常见做法。
原理：先做一次全量迁移，然后通过日志（如 MySQL 的 binlog、PostgreSQL 的 WAL、MongoDB 的 oplog）持续同步新增或修改的数据。
- 使用工具如 Debezium、Maxwell、Canal 捕获变更并应用到目标库
- MySQL 可配合主从复制机制，将新库作为临时从库拉取数据
- 迁移接近完成时切流，短暂停写，追平最后的增量，再切换应用连接
2. 分批次迁移 + 并行处理
把大表按主键或时间字段分片，逐批导出导入，避免单次操作内存溢出或超时。
- 例如：按 id 范围分段 SELECT ... WHERE id BETWEEN x AND y
- 用多个线程或进程并行迁移不同分片，提升速度
- 结合中间件或脚本控制进度，记录已迁移位置
注意目标库索引建议在数据导入完成后重建，否则每插入一行都会更新索引，大幅拖慢速度。
3. 利用数据库原生工具或云服务
云厂商通常提供高效的数据迁移服务，支持热迁移。
- AWS DMS 支持异构/同构数据库在线迁移，自动处理增量同步
- 阿里云 DTS、腾讯云 CDM 都提供类似能力
- PostgreSQL 可用 pg_dump + pg_restore 配合定制参数加速
- MySQL 推荐用 mydumper/myloader 替代 mysqldump，支持多线程导出导入
4. 数据校验与回滚准备
迁移后必须验证数据完整性，防止丢数或错乱。
- 对比源和目标的表行数、关键字段的 sum/min/max
- 抽样比对具体记录，尤其是边缘数据（如最大ID、最新时间）
- 准备好回滚方案，比如保留源库只读状态一段时间
基本上就这些。选哪种方法取决于你的数据库类型、数据量、停机窗口和一致性要求。核心思路是：避免一次性操作，用增量减小割接压力，借助工具提升效率。不复杂但容易忽略细节，比如字符集、外键约束、触发器等，也要一并考虑。
