mysql上云迁移⽅案_数据库上云迁移⽅案
⾃建业务数据库正在⾯临的挑战
1. 有活动上线，压⼒突增，数据库却来不及扩容了；
2. 采⽤读写分离，刚更新的数据，却查询不到了；
3. 数据的主从复制经常中断；
4. 多台应⽤服务器⽤同⼀台数据库，⾼并发下性能出现问题了；
5. 数据库数据量持续增长(TB级别)，业务发展速度快，没有时间和资源做分库/分表改造；
6. 库备份会锁表，需要和业务错峰进⾏；
云数据库的优势
阿⾥云数据库全⾯超越⾃建数据库，众多顶尖专家，业内名流加持，开源数据库内核优化，拥有业界领先的数据库⾃研能⼒，客户场景覆盖最全⾯。
云上业务数据库选型及迁移⽅案
痛点问题
库备份会锁表，需要和业务错峰进⾏；
数据量持续增长(TB级别)，业务发展速度快，没有时间做分库/分表改造；
采⽤读写分离，刚更新的数据，却查询不到；
压⼒突增，数据库来不及扩容；
多台应⽤服务器同⼀台数据库，⾼并发下性能出问题；
主从复制经常中断
云数据库RDS(MySQL版本)
a) 使⽤范围：
适⽤数据量在2T以下
按线下版本，选择RDS对应的MySQL版本(5.5，5.6，5.7或8.0)
b) 迁移⼯具：
使⽤DTS⼯具的数据迁移、数据实时同步功能；完成数据的全量和增量同步，同时⽀持数据回流到线下mysql源库。
c) 优势：
99.95%的服务可⽤性；
99.9999%的数据可靠性；
系统安全性：防DDoS攻击，云上⾃动的及时修复各种数据库安全漏洞；
数据库备份：⾃动备份；
部署扩容：快速部署，弹性扩容，极低⼈⼯运维
监控与报警：CloudDBA提供了⾃动的对磁盘、IOPS、CPU、⽹络流量等关键指标的监控和告警机制。
云数据库PolarDB for MySQL(并发读优化)
a) 适⽤范围：
数据量即将超过2T；
利⽤只读实例做读写分离，但是数据同步的延迟⾼，
⼤规模数据量的升级等场景，花费时间过长，影响业务连续性
⽬前⽀持mysql 5.6 版本
b) 迁移⼯具：
使⽤DTS⼯具的数据迁移、数据实时同步功能，完成数据的全量和增量同步
c) 优势：云数据库服务
弹性：⾃动扩容，⽆需规划，对于具有周期性，波峰波⾕明显的业务有明显受益；
全局读⼀致性：读写分离，刚被更新的数据实时能查询到；
集存储按需付费：⾼可⽤节点能⽤来作只读节点，多副本下存储成本控制；
零开发成本迁移：数据库迁移SQL⽆需重新设计、适配和联调等⼯作。
分布式数据库DRDS+RDS(MySQL版本)(并发写优化)
a) 适⽤范围：
云下使⽤了读写分离，但当⾯临⾼并发写⼊的时候，仍然⽆法很好⽀撑，需要更好的性能。
b) 迁移⼯具：
⽆直接⼯具使⽤，需要客户(伙伴)进⾏⼀定的改造。
c) 优势：
⽔平拆分：贴合业务的拆分⽅案，让操作聚焦少量数据，利⽤分布式特性，提升操作效率；
扩展性：分库分表本⾝是增加可读写的实例，因为读写性能都会提升；
分布式事务：可以根据场景要求设置事务的策略级别，以达到AP或者CP的效果
弹性：通过增减节点，让数据服务容量得到线性增加
全局唯⼀数字ID：为满⾜⾼性能写⼊，设置全局递增ID
安全性：SQL审计功能
Oracle⽣态的痛点问题及迁移⽅案
痛点问题
集中式架构，海量数据(1T，1亿条)后效率急剧下降
对于数据的升级硬件需要迁移数据，升级周期长，⽆法从容应对突如其来的业务⾼峰；
RAC集架构看起来很美好，但是在多节点(>8个)以后性能⽆法按节点数线性提升；
灾备系统DG，会浪费⼀整套同样的硬件完全⽆法承担负载，Active DG需要另外购买⼀整套企业版+ADG license，远超硬件投资云数据库RDS(PPAS版本)
a) 适⽤范围：
⾼度兼容Oracle语法；兼容范围涵盖：PL/SQL、数据类型、⾼级函数、表分区等；
涉及到存储过程触发器等功能需要PLSQL到Jave的转换改造；
b) 迁移⼯具：
评估和迁移⼯具ADAM
c) 优势：
对Oracle的⾼度兼容：兼容Oracle数据类型、PL/SQL，⽐其他迁移⽅案降低90%⼯作量；
同城容灾：HA企业级架构全双冗余保障，同城双中⼼；
存储的低成本：基于OSS云存储实现外部表处理，原理上⽤户空间⽆限扩展；满⾜数据冷热⽣命周期的管理需求；
⾼性能表分区：提供⾼性能表分区实现，兼容Oracle语法；
云数据库PolarDB-O
a) 适⽤范围：
⾃建Oracle数据库的版本为9i、10g、11g或12c版本；
兼容Oracle引擎，存储容量最⾼可达100TB，单库最多可扩展到16个节点，适⽤于企业多样化的数据库应⽤场景；
使⽤ADAM将⾃建Oracle数据库的结构迁移⾄PolarDB-O集，然后使⽤DTS进⾏数据迁移；
c) 优势：
良好的兼容性：100+函数及数据库包、PL/SQL语法、表分区语法、Hint优化标记、类AWR性能分析报告、DUAL表、序列；使⽤习惯的连续性：后续业务开发依然可以⽤Oracle语法；
云数据库RDS(MySQL版本)
a) 适⽤范围：
数据量⼩于100G；并且没有使⽤Oracle的⾼级功能；
涉及数据模型重构等改造⼯作；
b) 迁移⼯具：
评估和迁移⼯具ADAM；
c) 优势：
更低的成本；
更开放的社区和技术⽣态；
分布式数据库DRDS+RDS(MySQL版本)
a) 适⽤范围：
拥抱开源⽣态，能接受数据库类型的转换；
⾼并发写的需求，读写分离的需求，希望具有⽐Oracle更好的扩展性，更低的扩展成本；
涉及语法修改，数据模型重构等改造⼯作；
b) 迁移⼯具：
评估和迁移⼯具ADAM；
c) 优势：
分库分表：贴合业务的拆分⽅案，让操作聚焦少量数据，利⽤分布式特性，提升操作效率；
扩展性：分库分表本⾝是增加可读写的实例，因为读写性能都会提升；
分布式事务：可以根据场景要求设置事务的策略级别，以达到AP或者CP的效果
弹性：通过增减节点，让数据服务容量得到线性增加
全局唯⼀数字ID：为满⾜⾼性能写⼊，设置全局递增ID
安全性：SQL审计功能
SQL Server⽣态的痛点问题及迁移⽅案
痛点问题
运维成本的增加，license费⽤的持续增⾼；
需要读写分离的⽅案，满⾜⾼并发读的需求；
需要主备架构，满⾜容灾的需求
云数据库RDS(SQL Server版本)
⽀持2012标准版，2012企业版，2016标准版，2016企业版，2012web版本、2017企业集版。
线下购买独⽴实例成本昂贵的问题；
需要更快速便捷的数据库备份、迁移等功能；
b) 迁移⼯具：
1. 基于全量备份和增量备份的上云路径(业务中断时间控制在分钟级别)：
使⽤SSMS备份本地数据库；
上传备份到OSS(openAPI或者OSSbrowser)；
从OSS备份恢复数据库；
2. 基于DTS的迁移(业务不停服务的情况下，数据库迁移上云)：
使⽤DTS的表结构迁移、全量数据迁移以及增量数据迁移；
c) 优势：
⾼可⽤：拥有秒级主备库切换能⼒，且还⽀持跨机房容灾切换。主备库数据都是三份拷贝，数据可靠性⽐9个9更⾼；
分布式事务：实现100%⽀持分布式事务和Linked Server，在同⼀个VPC内，可以⾃由创建Linked Server，实现跨库查询和分布式事务；
备份数据上云：⽀持将原⽣SQL Server备份⽂件上传到同地域OSS上，然后利⽤⼀键恢复⾄云数据库，引擎层⾯实现100%兼容；
云数据库RDS(SQL Server 2017集版)
a) 适⽤范围：
严格⾼可⽤性需求，例如⾦融⾏业等
读写分离的需求；
迁移到RDS for SQL Sever 2017的集版本
b) 迁移⼯具：
评估⼯具Database Assessment Tool
迁移⼯具：DTS
c) 优势：
⾼可⽤、读写分离，最⼤⽀持⼀主⼀备⾼可⽤架构和七个只读实例，⽀持横向扩展集读能⼒；
适⽤场景：
利⽤只读实例分担流量⾼峰读请求；
独⽴隔离分析任务到只读实例。
PG⽣态的痛点问题及迁移⽅案
痛点问题
扩容的挑战，扩容花费的时间长；
数据库并发性问题： pg采⽤抢占资源的⽅式；
分布式集技术不成熟；

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