TiDB Data Migration 表路由
使用 TiDB Data Migration (DM) 迁移数据时,你可以配置表路由 (Table Routing) 规则,指定将上游 MySQL/MariaDB 实例的特定表迁移到下游的特定表。
配置表路由
在迁移任务配置文件中,添加如下配置:
routes:
rule-1:
schema-pattern: "test_*"
table-pattern: "t_*"
target-schema: "test"
target-table: "t"
# extract-table、extract-schema 和 extract-source 为可选配置,仅在需要提取分表、分库和数据源信息时填写
extract-table:
table-regexp: "t_(.*)"
target-column: "c_table"
extract-schema:
schema-regexp: "test_(.*)"
target-column: "c_schema"
extract-source:
source-regexp: "(.*)"
target-column: "c_source"
rule-2:
schema-pattern: "test_*"
target-schema: "test"
在简单任务场景下,推荐使用通配符匹配库表名,但需注意以下版本差异:
- 对于 v1.0.5 版及后续版本,表路由支持通配符匹配。但注意所有版本中通配符匹配中的
*
符号 只能有一个,且必须在末尾。 - 对于 v1.0.5 以前的版本,表路由支持通配符,但不支持
[...]
与[!...]
表达式。
参数解释
- 对于匹配上
schema-pattern
/table-pattern
规则的上游 MySQL/MariaDB 实例的表,DM 将它们迁移到下游的target-schema
/target-table
。 - 对于匹配上
schema-pattern
/table-pattern
规则的分表,DM 通过extract-table
.table-regexp
提取分表信息,通过extract-schema
.schema-regexp
提取分库信息,通过extract-source
.source-regexp
提取数据来源信息,然后写入到下游合表对应的target-column
中。
使用示例
下面展示了四个不同场景下的配置示例。如果你需要从小数据量分库分表 MySQL 合并迁移数据到 TiDB,请参考这篇文档
分库分表合并
假设存在分库分表场景,需要将上游两个 MySQL 实例的表 test_{1,2,3...}
.t_{1,2,3...}
迁移到下游 TiDB 的一张表 test
.t
。
为了迁移到下游实例的表 test
.t
,需要创建以下表路由规则:
rule-1
用来迁移匹配上schema-pattern: "test_*"
和table-pattern: "t_*"
的表的 DML/DDL 语句到下游的test
.t
。rule-2
用来迁移匹配上schema-pattern: "test_*"
的库的 DDL 语句,例如CREATE/DROP SCHEMA xx
。
rule-1:
schema-pattern: "test_*"
table-pattern: "t_*"
target-schema: "test"
target-table: "t"
rule-2:
schema-pattern: "test_*"
target-schema: "test"
提取分库分表数据源信息写入合表
假设存在分库分表场景,需要将上游两个 MySQL 实例的表 test_{11,12,13...}
.t_{1,2,3...}
迁移到下游 TiDB 的一张表 test
.t
,同时需要提取分库分表的源信息写入下游合表中,用于标识合表中各行数据的来源。
为了迁移到下游实例的表 test
.t
,需要创建和分库分表合并场景类似的表路由规则,并在其中增加 extract-table
、extract-schema
、extract-source
配置用于提取分库分表源数据信息:
extract-table
:对于匹配上schema-pattern
和table-pattern
的分表,DM 根据table-regexp
提取分表,并将去除t_
后的后缀信息写入合表的target-column
,即c_table
列中。extract-schema
:对于匹配上schema-pattern
和table-pattern
的分库,DM 根据schema-regexp
提取分库,并将去除test_
后的后缀信息写入合表的target-column
,即c_schema
列中。extract-source
:对于匹配上schema-pattern
和table-pattern
的分表,DM 将其数据源信息写入合表的target-column
,即c_source
列中。
rule-1:
schema-pattern: "test_*"
table-pattern: "t_*"
target-schema: "test"
target-table: "t"
extract-table:
table-regexp: "t_(.*)"
target-column: "c_table"
extract-schema:
schema-regexp: "test_(.*)"
target-column: "c_schema"
extract-source:
source-regexp: "(.*)"
target-column: "c_source"
rule-2:
schema-pattern: "test_*"
target-schema: "test"
为了提取上游分表来源信息数据以写入到下游合表,必须在启动迁移任务前手动在下游创建好对应合表,合表需要包含用于存放分表源数据信息的三个扩展列 target-column
(表名列、库名列、数据源列),扩展列必须为表末尾列且必须为字符串类型。
CREATE TABLE `test`.`t` (
a int(11) PRIMARY KEY,
c_table varchar(10) DEFAULT NULL,
c_schema varchar(10) DEFAULT NULL,
c_source varchar(10) DEFAULT NULL
);
例如,上游源数据为:
数据源 mysql-01
:
mysql> select * from test_11.t_1;
+---+
| a |
+---+
| 1 |
+---+
mysql> select * from test_11.t_2;
+---+
| a |
+---+
| 2 |
+---+
mysql> select * from test_12.t_1;
+---+
| a |
+---+
| 3 |
+---+
数据源 mysql-02
:
mysql> select * from test_13.t_3;
+---+
| a |
+---+
| 4 |
+---+
则 DM 同步后合表中的数据将为:
mysql> select * from test.t;
+---+---------+----------+----------+
| a | c_table | c_schema | c_source |
+---+---------+----------+----------+
| 1 | 1 | 11 | mysql-01 |
| 2 | 2 | 11 | mysql-01 |
| 3 | 1 | 12 | mysql-01 |
| 4 | 3 | 13 | mysql-02 |
+---+---------+----------+----------+
错误的合表建表示例:
c-table
列不在末尾
CREATE TABLE `test`.`t` (
c_table varchar(10) DEFAULT NULL,
a int(11) PRIMARY KEY,
c_schema varchar(10) DEFAULT NULL,
c_source varchar(10) DEFAULT NULL
);
c-source
列缺失
CREATE TABLE `test`.`t` (
a int(11) PRIMARY KEY,
c_table varchar(10) DEFAULT NULL,
c_schema varchar(10) DEFAULT NULL,
);
c_schema
列为非 string 类型
CREATE TABLE `test`.`t` (
a int(11) PRIMARY KEY,
c_table varchar(10) DEFAULT NULL,
c_schema int(11) DEFAULT NULL,
c_source varchar(10) DEFAULT NULL,
);
分库合并
假设存在分库场景,将上游两个 MySQL 实例 test_{1,2,3...}
.t_{1,2,3...}
迁移到下游 TiDB 的 test
.t_{1,2,3...}
,创建一条路由规则即可:
rule-1:
schema-pattern: "test_*"
target-schema: "test"
错误的表路由
假设存在下面两个路由规则,test_1_bak
.t_1_bak
可以匹配上 rule-1
和 rule-2
,违反 table 路由的限制而报错。
rule-0:
schema-pattern: "test_*"
target-schema: "test"
rule-1:
schema-pattern: "test_*"
table-pattern: "t_*"
target-schema: "test"
target-table: "t"
rule-2:
schema-pattern: "test_1_bak"
table-pattern: "t_1_bak"
target-schema: "test"
target-table: "t_bak"