首先进行记录数对比，确保源库与目标库各表行数一致；接着抽样比对实际数据内容，验证字段值准确性；然后通过MD5哈希或校验和方法分块校验大表一致性；结合pt-table-checksum、mysqldiff等工具自动化检测结构与数据差异；最后执行业务SQL和接口测试，确认统计结果与功能正常，保障迁移完整可靠。
在MySQL迁移过程中，确保数据完整性和一致性至关重要。迁移完成后，必须通过系统化的方法验证数据是否准确无误地从源数据库复制到目标数据库。以下是几种常用的MySQL数据迁移验证方法。
1. 记录数对比验证
最基础的验证方式是检查每张表的行数是否一致。
- 在源库和目标库分别执行：SELECT COUNT(*) FROM table_name;
- 对比结果是否相等，适用于快速发现明显遗漏或重复插入问题。
- 注意：若迁移中存在过滤条件（如按时间筛选），需调整计数逻辑。
2. 数据内容抽样比对
仅靠行数无法发现数据错误，需要抽查实际内容。
- 选择关键业务表，随机抽取若干条记录（如ID在特定范围内的数据）。
- 使用SQL查询导出源和目标的数据快照，例如：
SELECT * FROM users WHERE id BETWEEN 100 AND 110; - 将结果导出为文本或CSV，用工具（如diff、Beyond Compare）进行逐行比对。
3. 校验和与哈希值比对
通过生成整表或分块数据的哈希值来验证一致性。
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- 对源表执行：SELECT GROUP_CONCAT(MD5(CONCAT_WS('|', col1, col2, ...))) FROM table;
- 在目标库执行相同语句，比较输出的哈希串是否一致。
- 对于大表，可按主键分段计算哈希，避免内存溢出。
4. 使用专用比对工具
手动比对效率低，推荐使用自动化工具提升准确性。
- pt-table-checksum：Percona Toolkit中的工具，可在主从环境中检测数据差异，适合在线校验。
- mysqldiff：MySQL Utilities 提供的结构对比工具，可检查表结构差异。
- 第三方工具如Navicat Data Generator / Sync、DBeaver也支持可视化数据比对。
5. 业务逻辑层验证
技术层面一致不代表业务正确，还需从业务角度确认。
- 运行核心报表SQL，对比迁移前后统计结果（如日订单总额、用户数等）。
- 调用应用接口，测试读取关键数据是否正常。
- 检查外键约束、索引、触发器等是否完整迁移。
基本上就这些常用方法。结合记录数核对、内容抽样、哈希校验、工具辅助和业务验证，能有效保障MySQL迁移后的数据可靠性。整个过程建议保留比对日志，便于追溯问题。
