數據庫快速遷移10億級數據
菜菜呀，咱們業務BJKJ有個表數據需要做遷移
程序員主力 Y總
現在有多少數據？
菜菜
大約21億吧，2017年以前的數據沒有業務意義了，給你半天時間把這個事搞定，績效給你A
程序員主力 Y總
有績效獎金嗎？
菜菜
錢的事你去問X總，我當家不管錢
程序員主力 Y總
...........
菜菜問題分析
經過幾分鍾的排查，數據庫情況如下：
1. 數據庫采用Sqlserver 2008 R2，單表數據量21億
2. 無水平或者垂直切分，但是采用了分區表。分區表策略是按時間降序分的區，將近30個分區。正因為分區表的原因，系統才保證了在性能不是太差的情況下堅持至今。
3. 此表除聚集索引之外，無其他索引，無主鍵（主鍵其實是利用索引來快速查重的）。所以在頻繁插入新數據的情況下，索引調整所耗費的性能比較低。
至於聚集索引和非聚集索引等知識，請各位移步google或者百度。
至於業務，不是太復雜。經過相關人員咨詢，大約40%的請求為單條Insert，大約60%的請求為按class_id 和in_time（倒序）分頁獲取數據。Select請求全部命中聚集索引，所以性能非常高。這也是聚集索引之所以這樣設計的目的。
解決問題
由於單表數據量已經超過21億，並且2017年以前的數據幾乎不影響業務，所以決定把2017年以前（不包括2017年）的數據遷移到新表，僅供以后特殊業務查詢使用。經過查詢大約有9億數據量。
數據遷移工作包括三個個步驟：
1. 從源數據表查詢出要遷移的數據
2. 把數據插入新表
3. 把舊表的數據刪除
傳統做法
這里申明一點，就算是傳統的做法也需要分頁獲取源數據，因為你的內存一次性裝載不下9億條數據。
1. 從源數據表分頁獲取數據，具體分頁條數，太少則查詢原表太頻繁，太多則查詢太慢。
SQL語句類似於
SELECT * FROM (
SELECT *,ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY class_id,in_time) p FROM tablexx WHERE in_time <'2017.1.1'
) t WHERE t.p BETWEEN 1 AND 100
2. 把查詢出來的數據插入目標數據表，這里強調一點，一定不要用單條插入策略，必須用批量插入。
3. 把數據刪除，其實這里刪除還是有一個小難點，表沒有標示列。這里不展開，因為這不是菜菜要說的重點。
如果你的數據量不大，以上方法完全沒有問題，但是在9億這個數字前面，以上方法顯得心有余而力不足。一個字：慢，太慢，非常慢。
可以大體算一下，假如每秒可以遷移1000條數據，大約需要的時間為(單位：分)
900000000/1000/60=15000(分鍾)
大約需要10天^ V ^
改進做法
以上的傳統做法弊端在哪里呢？
1. 在9億數據前查詢必須命中索引，就算是非聚集索引菜菜也不推薦，首推聚集索引。
2. 如果你了解索引的原理，你應該明白，不停的插入新數據的時候，索引在不停的更新，調整，以保持樹的平衡等特性。尤其是聚集索引影響甚大，因為還需要移動實際的數據。
提取以上兩點共同的要素，那就是聚集索引。相應的解決方案也就應運而生：
1. 按照聚集索引分頁查詢數據
2. 批量插入數據迎合聚集索引，即：按照聚集索引的順序批量插入。
3. 按照聚集索引順序批量刪除
由於做了表分區，如果有一種方式把2017年以前的分區直接在磁盤物理層面從當前表剝離，然后掛載到另外一個表，可算是神級操作。有誰能指導一下菜菜，感激不盡
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1. 一個表的聚集索引的順序就是實際數據文件的順序，映射到磁盤上，本質上位於同一個磁道上，所以操作的時候磁盤的磁頭不必跳躍着去操作。
2. 存儲在硬盤中的每個文件都可分為兩部分：文件頭和存儲數據的數據區。文件頭用來記錄文件名、文件屬性、占用簇號等信息，文件頭保存在一個簇並映射在FAT表（文件分配表）中。而真實的數據則是保存在數據區當中的。平常所做的刪除，其實是修改文件頭的前2個代碼，這種修改映射在FAT表中，就為文件作了刪除標記，並將文件所占簇號在FAT表中的登記項清零，表示釋放空間，這也就是平常刪除文件后，硬盤空間增大的原因。而真正的文件內容仍保存在數據區中，並未得以刪除。要等到以后的數據寫入，把此數據區覆蓋掉，這樣才算是徹底把原來的數據刪除。如果不被后來保存的數據覆蓋，它就不會從磁盤上抹掉。
NetCore 代碼(實際運行代碼)
1. 第一步：由於聚集索引需要class_id ，所以寧可花2-4秒時間把要操作的class_id查詢出來(ORM為dapper)，並且升序排列
DateTime dtMax = DateTime.Parse("2017.1.1");
var allClassId = DBProxy.GeSourcetLstClassId(dtMax)?.OrderBy(s=>s);2. 按照第一步class_id 列表順序查詢數據，每個class_id 分頁獲取，然后插入目標表，全部完成然后刪除源表相應class_id的數據。(全部命中聚集索引)
D int pageIndex = 1; //頁碼
int pageCount = 20000;//每頁的數據條數
DataTable tempData =null;
int successCount = 0;
foreach (var classId in allClassId)
{
tempData = null;
pageIndex = 1;
while (true)
{
int startIndex = (pageIndex - 1) * pageCount+1;
int endIndex = pageIndex * pageCount;
tempData = DBProxy.GetSourceDataByClassIdTable(dtMax, classId, startIndex, endIndex);
if (tempData == null || tempData.Rows.Count==0)
{
//最后一頁無數據了，刪除源數據源數據然后跳出
DBProxy.DeleteSourceClassData(dtMax, classId);
break;
}
else
{
DBProxy.AddTargetData(tempData);
}
pageIndex++;
}
successCount++;
Console.WriteLine($"班級:{classId} 完成,已經完成：{successCount}個");
}
DBProxy 完整代碼：
class DBProxy
{
//獲取要遷移的數據所有班級id
public static IEnumerable<int> GeSourcetLstClassId(DateTime dtMax)
{
var connection = Config.GetConnection(Config.SourceDBStr);
string Sql = @"SELECT class_id FROM tablexx WHERE in_time <@dtMax GROUP BY class_id ";
using (connection)
{
return connection.Query<int>(Sql, new { dtMax = dtMax }, commandType: System.Data.CommandType.Text);
}
}
public static DataTable GetSourceDataByClassIdTable(DateTime dtMax, int classId, int startIndex, int endIndex)
{
var connection = Config.GetConnection(Config.SourceDBStr);
string Sql = @" SELECT * FROM (
SELECT *,ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY in_time desc) p FROM tablexx WHERE in_time <@dtMax AND class_id=@classId
) t WHERE t.p BETWEEN @startIndex AND @endIndex ";
using (connection)
{
DataTable table = new DataTable("MyTable");
var reader = connection.ExecuteReader(Sql, new { dtMax = dtMax, classId = classId, startIndex = startIndex, endIndex = endIndex }, commandType: System.Data.CommandType.Text);
table.Load(reader);
reader.Dispose();
return table;
}
}
public static int DeleteSourceClassData(DateTime dtMax, int classId)
{
var connection = Config.GetConnection(Config.SourceDBStr);
string Sql = @" delete from tablexx WHERE in_time <@dtMax AND class_id=@classId ";
using (connection)
{
return connection.Execute(Sql, new { dtMax = dtMax, classId = classId }, commandType: System.Data.CommandType.Text);
}
}
//SqlBulkCopy 批量添加數據
public static int AddTargetData(DataTable data)
{
var connection = Config.GetConnection(Config.TargetDBStr);
using (var sbc = new SqlBulkCopy(connection))
{
sbc.DestinationTableName = "tablexx_2017";
sbc.ColumnMappings.Add("class_id", "class_id");
sbc.ColumnMappings.Add("in_time", "in_time");
.
.
.
using (connection)
{
connection.Open();
sbc.WriteToServer(data);
}
}
return 1;
}
}運行報告:
程序本機運行，開vpn連接遠程DB服務器，運行1分鍾，遷移的數據數據量為 1915560，每秒約3萬條數據
1915560 / 60=31926 條/秒
cpu情況（不高）：
磁盤隊列情況（不高）：
寫在最后
在以下情況下速度還將提高
1. 源數據庫和目標數據庫硬盤為ssd，並且分別為不同的服務器
2. 遷移程序和數據庫在同一個局域網，保障數據傳輸時候帶寬不會成為瓶頸
3. 合理的設置SqlBulkCopy參數
4. 菜菜的場景大多數場景下每次批量插入的數據量達不到設置的值，因為有的class_id 對應的數據量就幾十條，甚至幾條而已，打開關閉數據庫連接也是需要耗時的
5. 單純的批量添加或者批量刪除操作