程序员过关斩将--数据库快速迁移10亿级数据

问题分析

经过几分钟的排查，数据库情况如下：

• 数据库采用Sqlserver 2008 R2，单表数据量21亿。

• 无水平或者垂直切分，但是采用了分区表。分区表策略是按时间降序分的区，将近30个分区。正因为分区表的原因，系统才保证了在性能不是太差的情况下坚持至今。
• 此表除聚集索引之外，无其他索引，无主键（主键其实是利用索引来快速查重的）。所以在频繁插入新数据的情况下，索引调整所耗费的性能比较低。

至于聚集索引和非聚集索引等知识，请各位移步google或者百度。

至于业务，不是太复杂。经过相关人员咨询，大约40%的请求为单条Insert，大约60%的请求为按class_id 和in_time（倒序）分页获取数据。Select请求全部命中聚集索引，所以性能非常高。这也是聚集索引之所以这样设计的目的。

解决问题

由于单表数据量已经超过21亿，并且2017年以前的数据几乎不影响业务，所以决定把2017年以前（不包括2017年）的数据迁移到新表，仅供以后特殊业务查询使用。经过查询大约有9亿数据量。
数据迁移工作包括三个个步骤：

1. 从源数据表查询出要迁移的数据
2. 把数据插入新表
3. 把旧表的数据删除

传统做法

这里申明一点，就算是传统的做法也需要分页获取源数据，因为你的内存一次性装载不下9亿条数据。

1. 从源数据表分页获取数据，具体分页条数，太少则查询原表太频繁，太多则查询太慢。

SQL语句类似于

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

1. 把查询出来的数据插入目标数据表，这里强调一点，一定不要用单条插入策略，必须用批量插入。
2. 把数据删除，其实这里删除还是有一个小难点，表没有标示列。这里不展开，因为这不是菜菜要说的重点。

如果你的数据量不大，以上方法完全没有问题，但是在9亿这个数字前面，以上方法显得心有余而力不足。一个字：慢，太慢，非常慢。

可以大体算一下，假如每秒可以迁移1000条数据，大约需要的时间为(单位：分)

900000000/1000/60=15000(分钟)

大约需要10天^ V ^

改进做法

以上的传统做法弊端在哪里呢？

1. 在9亿数据前查询必须命中索引，就算是非聚集索引菜菜也不推荐，首推聚集索引。
2. 如果你了解索引的原理，你应该明白，不停的插入新数据的时候，索引在不停的更新，调整，以保持树的平衡等特性。尤其是聚集索引影响甚大，因为还需要移动实际的数据。

提取以上两点共同的要素，那就是聚集索引。相应的解决方案也就应运而生：

1. 按照聚集索分页引查询数据
2. 批量插入数据迎合聚集索引，即：按照聚集索引的顺序批量插入。
3. 按照聚集索引顺序批量删除

由于做了表分区，如果有一种方式把2017年以前的分区直接在磁盘物理层面从当前表剥离，然后挂载到另外一个表，可算是神级操作。有谁能指导一下菜菜，感激不尽

扩展阅读

1. 一个表的聚集索引的顺序就是实际数据文件的顺序，映射到磁盘上，本质上位于同一个磁道上，所以操作的时候磁盘的磁头不必跳跃着去操作。
2. 存储在硬盘中的每个文件都可分为两部分：文件头和存储数据的数据区。文件头用来记录文件名、文件属性、占用簇号等信息，文件头保存在一个簇并映射在FAT表（文件分配表）中。而真实的数据则是保存在数据区当中的。平常所做的删除，其实是修改文件头的前2个代码，这种修改映射在FAT表中，就为文件作了删除标记，并将文件所占簇号在FAT表中的登记项清零，表示释放空间，这也就是平常删除文件后，硬盘空间增大的原因。而真正的文件内容仍保存在数据区中，并未得以删除。要等到以后的数据写入，把此数据区覆盖掉，这样才算是彻底把原来的数据删除。如果不被后来保存的数据覆盖，它就不会从磁盘上抹掉。

NetCore 代码(实际运行代码)

1. 第一步：由于聚集索引需要class_id ，所以宁可花2-4秒时间把要操作的class_id查询出来(ORM为dapper)，并且升序排列

DateTime dtMax = DateTime.Parse("2017.1.1");
            var allClassId = DBProxy.GeSourcetLstClassId(dtMax)?.OrderBy(s=>s);

1. 按照第一步class_id 列表顺序查询数据，每个class_id 分页获取，然后插入目标表，全部完成然后删除源表相应class_id的数据。(全部命中聚集索引)

int pageIndex = 1; //页码
            int pageCount = 20000;//每页的数据条数
            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)
                    {
                        //最后一页无数据了，删除源数据源数据然后跳出
                         DBProxy.DeleteSourceClassData(dtMax, classId);
                        break;
                    }
                    else
                    {
                        DBProxy.AddTargetData(tempData);
                    }
                    pageIndex++;
                }
                successCount++;
                Console.WriteLine($"班级:{classId} 完成,已经完成：{successCount}个");
            }

DBProxy 完整代码：

class DBProxy
    {
        //获取要迁移的数据所有班级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 批量添加数据
        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;
        }

    }

运行报告

程序本机运行，开vpn连接远程DB服务器，运行1分钟，迁移的数据数据量为 1915560，每秒约3万条数据

1915560 / 60=31926 条/秒

cpu情况（不高）：

磁盘队列情况（不高）：

在以下情况下速度还将提高

1. 源数据库和目标数据库硬盘为ssd，并且分别为不同的服务器
2. 迁移程序和数据库在同一个局域网，保障数据传输时候带宽不会成为瓶颈
3. 合理的设置SqlBulkCopy参数
4. 菜菜的场景大多数场景下每次批量插入的数据量达不到设置的值，因为有的class_id 对应的数据量就几十条，甚至几条而已，打开关闭数据库连接也是需要耗时的
5. 单纯的批量添加或者批量删除操作

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