云计算数据库迁移中那些容易忽视但又特别坑的错误你得知道

说到把数据库从一个地方搬到云上，比如从你自己机房的服务器搬到阿里云、腾讯云这些云服务商那里，很多人觉得就是把数据复制过去就行了，但实际操作过的人都知道，这里面坑太多了，而且很多错误特别隐蔽，往往在你搬完家、甚至运行了一段时间后才突然爆发，让人措手不及,今天就说几个最容易忽视但又特别坑的错误。

第一个大坑，就是字符集和排序规则的坑，这个听起来很技术，但其实很简单，比如你的旧数据库可能用的是老式的字符集，而新的云数据库默认用的是更新的、更国际化的字符集，问题就来了：你旧数据库里可能有一些特殊字符，比如人名里的生僻字，或者某种特殊符号，在老字符集里能正常显示，但到了新环境里，直接就变成乱码问号了，更麻烦的是，迁移过程中工具可能不会报错，数据看起来也导过去了，但等你某天要查询某个客户信息时，才发现名字都变了样，排序规则也一样，它决定了数据排序的规则，在一种规则里，“a”和“A”可能被认为是相同的，排序时挨在一起；但在另一种规则里，它们可能就被认为是完全不同的字符，大写字母会排在小写字母前面，这会导致你迁移后，一些依赖排序的查询语句结果完全错乱，报表数据对不上，这个坑的隐蔽性在于，测试时如果用的一般数据，很可能发现不了，等到生产环境真实数据一跑，问题就暴露了。（来源：多位资深DBA在技术社区分享的实战案例）

第二个容易翻车的地方是依赖和触发器，很多数据库里不只有单纯的数据表，还有很多“后台小帮手”，也就是存储过程、函数和触发器，触发器特别坑人，它是在你进行某种操作（比如插入一条数据）时，自动在后台执行另一段代码，在迁移过程中，如果只关注了表结构和数据，很容易把这些“小帮手”给漏掉，结果就是，数据是过去了，但很多自动化的业务逻辑没了，一个常见的场景是：每当生成一个新订单，触发器会自动减少库存数量，如果你漏迁了它，表面上订单数据都对，但库存永远不减，后果可想而知，旧系统的这些存储过程或函数，可能会调用一些在新云数据库环境中不存在的系统函数或者拥有不同的权限，迁移过去直接无法运行，导致整个业务流程中断。（来源：基于AWS/Azure数据库迁移最佳实践文档中的常见问题总结）

第三个坑在于对网络延迟的盲目乐观，迁移数据说白了就是大量数据的网络传输，很多人用自己的办公室电脑测试上传下载速度很快，就以为迁移也会很快，但实际迁移是在两个数据中心之间进行，网络线路的质量、带宽的稳定性、跨运营商的损耗都是变数，如果你选择在业务高峰时段进行迁移，不仅会拖慢迁移速度，更可能因为占用了大量带宽，导致线上正在运行的系统访问变慢，直接影响用户体验，更糟糕的一种情况是，迁移过程中网络出现长时间中断或不稳定，导致迁移任务失败，有些迁移工具支持断点续传还好，但有些可能需要你从头再来，白白浪费大量时间，甚至可能造成数据不一致的问题，提前进行网络测试，选择业务低峰期，并做好网络故障的应急预案，绝对不是小题大做。（来源：来自云服务商提供的客户迁移失败原因分析报告）

第四个特别容易被忽略的是权限体系的差异，旧有的数据库，尤其是运行了多年的老系统，其账号和权限管理可能比较粗放，或者有很多历史遗留的、不规范的授权，云数据库通常有自己一套更严格、更精细的权限管理体系，迁移时，如果只是简单地把用户账号和密码复制过去，很可能导致应用在连接新数据库后出现“权限不足”的错误，因为应用账号可能在新环境中没有对某些表的查询权、没有执行特定存储过程的权限，或者缺少创建临时表的权限等等，逐个检查和重新配置这些权限是一个非常繁琐且容易出错的工作，必须在迁移前的测试阶段充分验证。（来源：企业IT运维团队在内部复盘会议中频繁提及的挑战）

第五个坑，迁移后的性能表现并非理所当然，很多人认为，云数据库硬件更好，性能肯定比老旧的服务器强，但事实可能恰恰相反，你的旧数据库可能经过多年优化，比如建立了特定的索引，或者数据库参数配置都是根据你的业务负载精心调整过的，而新部署的云数据库使用的是默认配置，这些默认配置是针对通用场景的，未必适合你特定的业务类型，迁移后，很可能出现一条在旧库上跑得飞快的查询，在新库上却慢如蜗牛，这是因为缺少合适的索引，或者内存、缓存等参数配置不合理，迁移绝不仅仅是数据的平移，还必须包括性能基准测试和优化调整，要确保在新环境下的性能至少不低于原有水平。（来源：数据库性能优化专家的普遍共识与案例分析）

云计算数据库迁移是一个系统工程，远不是简单的“复制粘贴”，除了上面这些，像数据一致性校验是否充分、迁移回滚方案是否可靠等，也都是需要极度重视的环节，忽略任何一个细节，都可能让一次本该提升效率的迁移,变成一场焦头烂额的故障。