从小数据量分库分表 MySQL 合并迁移数据到 TiDB

如果你想把上游多个 MySQL 数据库实例合并迁移到下游的同一个 TiDB 数据库中，且数据量较小，你可以使用 DM 工具进行分库分表的合并迁移。本文所称“小数据量”通常指 TiB 级别以下。本文举例介绍了合并迁移的操作步骤、注意事项、故障排查等。本文档适用于:

• TiB 级以内的分库分表数据合并迁移
• 基于 MySQL binlog 的增量、持续分库分表合并迁移

若要迁移分表总和 1 TiB 以上的数据，则 DM 工具耗时较长，可参考从大数据量分库分表 MySQL 合并迁移数据到 TiDB。

在本文档的示例中，数据源 MySQL 实例 1 和实例 2 均使用以下表结构，计划将 store_01 和 store_02 中 sale 开头的表合并导入下游 store.sale 表。

迁移目标库的结构如下：

前提条件

• 使用 TiUP 安装 DM 集群
• DM 所需上下游数据库权限

分表数据冲突检查

迁移中如果涉及合库合表，来自多张分表的数据可能引发主键或唯一索引的数据冲突。因此在迁移之前，需要检查各分表数据的业务特点。详情请参考跨分表数据在主键或唯一索引冲突处理。

在本示例中：sale_01 和 sale_02 具有相同的表结构如下：

CREATE TABLE `sale_01` (
  `id` bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `sid` bigint NOT NULL,
  `pid` bigint NOT NULL,
  `comment` varchar(255) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  UNIQUE KEY `sid` (`sid`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1

其中 id 列为主键，sid 列为分片键，具有全局唯一性。id 列具有自增属性，多个分表范围重复会引发数据冲突。sid 可以保证全局满足唯一索引，因此可以按照参考去掉自增主键的主键属性中介绍的操作绕过 id 列。在下游创建 sale 表时移除 id 列的唯一键属性：

CREATE TABLE `sale` (
  `id` bigint NOT NULL,
  `sid` bigint NOT NULL,
  `pid` bigint NOT NULL,
  `comment` varchar(255) DEFAULT NULL,
  INDEX (`id`),
  UNIQUE KEY `sid` (`sid`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1

第 1 步：创建数据源

新建 source1.yaml 文件，写入以下内容：

# 唯一命名，不可重复。
source-id: "mysql-01"

# DM-worker 是否使用全局事务标识符 (GTID) 拉取 binlog。使用前提是上游 MySQL 已开启 GTID 模式。若上游存在主从自动切换，则必须使用 GTID 模式。
enable-gtid: true

from:
  host: "${host}" # 例如：172.16.10.81
  user: "root"
  password: "${password}" # 支持但不推荐使用明文密码，建议使用 dmctl encrypt 对明文密码进行加密后使用
  port: 3306

在终端中执行下面的命令，使用 tiup dmctl 将数据源配置加载到 DM 集群中:

tiup dmctl --master-addr ${advertise-addr} operate-source create source1.yaml

该命令中的参数描述如下：

重复以上操作直至所有数据源均添加完成。

第 2 步：创建迁移任务

新建task1.yaml文件，写入以下内容：

name: "shard_merge"
# 任务模式，可设为
# full：只进行全量数据迁移
# incremental： binlog 实时同步
# all： 全量 + binlog 迁移
task-mode: all
# 分库分表合并任务则需要配置 shard-mode。默认使用悲观协调模式 "pessimistic"，在深入了解乐观协调模式的原理和使用限制后，也可以设置为乐观协调模式 "optimistic"
# 详细信息可参考：https://docs.pingcap.com/zh/tidb/dev/feature-shard-merge/
shard-mode: "pessimistic"
meta-schema: "dm_meta"                          # 将在下游数据库创建 schema 用于存放元数据
ignore-checking-items: ["auto_increment_ID"]    # 本示例中上游存在自增主键，因此需要忽略掉该检查项

target-database:
  host: "${host}"                               # 例如：192.168.0.1
  port: 4000
  user: "root"
  password: "${password}"                       # 支持但不推荐使用明文密码，建议使用 dmctl encrypt 对明文密码进行加密后使用

mysql-instances:
  -
    source-id: "mysql-01"                                   # 数据源 ID，即 source1.yaml 中的 source-id
    route-rules: ["sale-route-rule"]                        # 应用于该数据源的 table route 规则
    filter-rules: ["store-filter-rule", "sale-filter-rule"] # 应用于该数据源的 binlog event filter 规则
    block-allow-list:  "log-bak-ignored"                    # 应用于该数据源的 Block & Allow Lists 规则
  -
    source-id: "mysql-02"
    route-rules: ["sale-route-rule"]
    filter-rules: ["store-filter-rule", "sale-filter-rule"]
    block-allow-list:  "log-bak-ignored"

# 分表合并配置
routes:
  sale-route-rule:
    schema-pattern: "store_*"                               # 合并 store_01 和 store_02 库到下游 store 库
    table-pattern: "sale_*"                                 # 合并上述库中的 sale_01 和 sale_02 表到下游 sale 表
    target-schema: "store"
    target-table:  "sale"
    # 可选配置：提取各分库分表的源信息，并写入下游用户自建的列，用于标识合表中各行数据的来源。如果配置该项，需要提前在下游手动创建合表，具体可参考下面 Table routing 的用法
    # extract-table:                                        # 提取分表去除 sale_ 的后缀信息，并写入下游合表 c_table 列，例如，sale_01 分表的数据会提取 01 写入下游 c_table 列
    #   table-regexp: "sale_(.*)"
    #   target-column: "c_table"
    # extract-schema:                                       # 提取分库去除 store_ 的后缀信息，并写入下游合表 c_schema 列，例如，store_02 分库的数据会提取 02 写入下游 c_schema 列
    #   schema-regexp: "store_(.*)"
    #   target-column: "c_schema"
    # extract-source:                                       # 提取数据库源实例信息写入 c_source 列，例如，mysql-01 数据源实例的数据会提取 mysql-01 写入下游 c_source 列
    #   source-regexp: "(.*)"
    #   target-column: "c_source"

# 过滤部分 DDL 事件
filters:
  sale-filter-rule:
    schema-pattern: "store_*"
    table-pattern: "sale_*"
    events: ["truncate table", "drop table", "delete"]
    action: Ignore
  store-filter-rule:
    schema-pattern: "store_*"
    events: ["drop database"]
    action: Ignore

# 黑白名单
block-allow-list:
  log-bak-ignored:
    do-dbs: ["store_*"]

以上内容为执行迁移的最小任务配置。关于任务的更多配置项，可以参考 DM 任务完整配置文件介绍。

若想了解配置文件中 routes、filters 等更多用法，请参考：

• Table routing
• Block & Allow Table Lists
• 如何过滤 binlog 事件
• 如何通过 SQL 表达式过滤 DML

第 3 步：启动任务

在你启动数据迁移任务之前，建议使用 check-task 命令检查配置是否符合 DM 的配置要求，以降低后期报错的概率。

tiup dmctl --master-addr ${advertise-addr} check-task task.yaml

使用 tiup dmctl 执行以下命令启动数据迁移任务。

tiup dmctl --master-addr ${advertise-addr} start-task task.yaml

该命令中的参数描述如下：

如果任务启动失败，可根据返回结果的提示进行配置变更后执行 start-task task.yaml 命令重新启动任务。遇到问题请参考故障及处理方法以及常见问题。

第 4 步：查看任务状态

如需了解 DM 集群中是否存在正在运行的迁移任务及任务状态等信息，可使用 tiup dmctl 执行 query-status 命令进行查询：

tiup dmctl --master-addr ${advertise-addr} query-status ${task-name}

关于查询结果的详细解读，请参考查询状态。

第 5 步： 监控任务与查看日志(可选)

你可以通过 Grafana 或者日志查看迁移任务的历史状态以及各种内部运行指标。

• 通过 Grafana 查看

  如果使用 TiUP 部署 DM 集群时，正确部署了 Prometheus、Alertmanager 与 Grafana，则使用部署时填写的 IP 及端口进入 Grafana，选择 DM 的 dashboard 查看 DM 相关监控项。

• 通过日志查看

  DM 在运行过程中，DM-worker、DM-master 及 dmctl 都会通过日志输出相关信息，其中包含迁移任务的相关信息。各组件的日志目录如下：

  • DM-master 日志目录：通过 DM-master 进程参数 --log-file 设置。如果使用 TiUP 部署 DM，则日志目录默认位于 /dm-deploy/dm-master-8261/log/。
  • DM-worker 日志目录：通过 DM-worker 进程参数 --log-file 设置。如果使用 TiUP 部署 DM，则日志目录默认位于 /dm-deploy/dm-worker-8262/log/。

探索更多

• 分库分表合并中的悲观/乐观模式
• 分表合并数据迁移最佳实践
• 故障及处理方法
• 性能问题及处理方法
• 常见问题