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  • SQL Server 数据库迁移偏方

    一、目的

    之前在博文SQL Server 数据库最小宕机迁移方案中提到了使用了完全备份+差异备份的功能完成了数据库的转移,但是这个方法在遇到了700多G的数据时显然不适用,所以这篇中我是如何迁移700G的数据库到新的服务器的。

    二、分析与设计思路

    (一) 环境描述

    我们的数据库使用了SQL Server 2005的,部署在Windows Server 2003 x86位操作系统上,有一个表占了这个数据库大部分的空间。

    面对上面的情况,我们的数据库压力比较大了,所以我们打算在同一个集群中找另外一台机器,转移这个数据库的数据过去,通过设置新服务器的一些参数来达到优化这个数据库的目的。

    (二) 数据分析

    在拿到一个数据库的时候,我们应该查看这个数据库相关的信息,在了解了数据库的情况和参数之后再做出初步的评估,比如我们需要知道这个700G的数据库中那些表占用了多少空间,索引占了多少空间(有一个SQL可以直接查看到这些信息),是否做了表分区。

    了解参数的时候可以看看服务器硬件信息,比如内存、硬盘、是否做了RAID策略、什么操作系统、数据库的版本、内存的压力、CPU的压力等等信息。了解这些信息是我们决定是否迁移到新的服务器的重要因素。

    如果决定了进行数据迁移,那么为了不影响我们的生产的数据库,让生产数据库还能进数据,我们一次要搬多少条记录才是合适的,这个我们也是需要计算的。(搬迁的Job尽量让时间间隔大点,如果前一个Job还没有执行完的话,后一个Job即使到了时间也是不会执行的。)

    (三) 设计思路

    1.      创建一个表。这个表用来保存我们一次需要转移的多少数据的ID值;(这个ID是我们要迁移表的主键,自增字段)。那我们需要一次性迁移多少数据呢?这个我们可以通过计算比如1000条记录有多少M,一次传输对局域网的压力大嘛?最好让ID是一个整千或者整万的整数,这样方便记录和查看。

    2.      创建一个服务器对象-链接服务器。这样就可以读取到其它服务器上的数据库了,可以进行数据搬迁了(注意这里需要设置链接服务器的帐号和密码)

    3.      创建一个存储过程。用于读取、控制转移数据,这存储过程需要比较智能一点,它需要解决下面缺陷中提到的几个问题。

    4.      创建一个Job。这个Job就调用这个存储过程,不过需要尝试多几次调用的频率问题。

    三、参考脚本

    下面列出一些重点的sql,供参考。

    --1,创建表
    CREATE TABLE [dbo].[Temp_MoveManage](
        [Id] [int] NOT NULL,
        [IsDone] [bit] NOT NULL,
        [UpdateTime] [datetime] NULL,
     CONSTRAINT [PK_Temp_MoveManage] PRIMARY KEY CLUSTERED
    (
        [Id] ASC
    )WITH (IGNORE_DUP_KEY = OFF) ON [PRIMARY]
    ) ON [PRIMARY]
    --插入数据
    declare @i int
    set @i=1
    while @i < 50000000
    begin
        insert into dbo.Temp_MoveManage values(@i,0)
        set @i = @i + 50000
    end
    --测试
    select * from Temp_MoveManage

     

    --2,链接服务器(省略)

    --3,存储过程
    SET ANSI_NULLS ON
    GO
    SET QUOTED_IDENTIFIER ON
    GO
    -- =============================================
    -- Author:        <Viajar>
    -- Create date: <2011.04.14>
    -- Description:    <转移数据>
    -- =============================================
    ALTER PROCEDURE [dbo].[sp_GetMoveData]
    AS
    BEGIN
        DECLARE @Id1 INT,@Id2 INT
        DECLARE @MaxId INT--原表的最大值
        SET @Id1 = 0
        SET @Id2 = 0
        SELECT TOP 1 @Id1 = Id FROM Temp_MoveManage WHERE IsDone = 0 ORDER BY Id
        SELECT TOP 1 @Id2 = Id FROM Temp_MoveManage WHERE IsDone = 0 AND Id > @Id1 ORDER BY Id
        
        SELECT @MaxId = MAX(Id) FROM [dbo].[ClassifyResult]
    
        IF(@Id1 != 0 AND @Id2 != 0 AND @MaxId>=@Id2)
        BEGIN
            DECLARE @sql VARCHAR(MAX)
            SET @sql = '
            SET IDENTITY_INSERT [ClassifyResult_T] ON 
            INSERT INTO [dbo].[ClassifyResult_T](
                [Id] 
               ,[ClassId]
               ,[ArchiveId])
            SELECT 
               [Id] 
               ,[ClassId]
               ,[ArchiveId]
            FROM [dbo].[ClassifyResult]
            WHERE Id >= '+ CONVERT(VARCHAR(100),@Id1) + ' and Id < '+ CONVERT(VARCHAR(100),@Id2) + '
            ORDER BY Id
            SET IDENTITY_INSERT [ClassifyResult_T] OFF '
            EXEC (@sql)
    
            UPDATE Temp_MoveManage SET IsDone = 1 WHERE Id = @Id1
        END
    
    END

    --4,Job(省略)

    四、缺陷

    缺陷1:在CreateTable生成的表中,最后一条记录无法执行,因为最后一个Id是使用<,没有用=,所以在转移的表中最后一条记录是没有转移过分区表的;

    缺陷2:如果转移表的记录同时在不断的增长,那么数据就无法把最新的数据转移到分区表了;针对这个缺陷,本来的想法是为搬迁辅助表的Id分段加多一些记录,这样就可以执行最新数据;

    缺陷3:对于上面的那个问题,也是有缺陷的,例如现在Id分段是100和200,当新数据Id>100的某段时间,这两个分段值的IsDone就会给更新为1,这样就会造成缺失了很多数据;针对这个缺陷,也是可以解决的,先去判断当新数据的Id>200的时候,才执行导Id为100和200分段的脚本;(在存储过程中判断Max(Id)就可以了)

    五、注意

    1.      对磁盘做RAID0(看具体情况而定)之后的创建分区时需要设置64K的分配单元大小

    2.      64位操作系统和64位数据库系统;

    3.      搬迁完之后需要创建这表必要的索引,迁移的时候没有创建索引是因为频繁的插入会影响索引,这些索引需要进行存储位置对齐

    4.      因为把数据库搬迁到新的服务器了,程序链接的IP地址就需要修改,如果很多程序需要修改链接地址,那我们又没办法解决呢?可以通过修改服务器的IP

    5.      测试相关的应用程序,测试数据库的运行情况;

     

    六、其它

    这是一些朋友的建议,这里还没有尝试,因为环境的限制,比如数据库是简单模式了等情况。这里记录下,期待适合环境的童鞋拿去用。

    1)     用Mirror迁移

    2)     考虑Log Shipping

    3)     先完整备份并在目标服务器还原,迁移前先进行事务日志备份并还原,最后将原库所有数据库账号改为只读,然后再进行一次事务日志备份并还原,这样宕机时间会进一步减少,而且如果相关应用不需要写库,那么在宕机时间段里对应用也不会有太大影响。

    作者:听风吹雨
    出处: http://www.cnblogs.com/gaizai/
    邮箱:gaizai@126.com
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/gaizai/p/2032031.html
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