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迁移常见问题 |
介绍 TiDB 迁移中的常见问题。 |
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TiDB 支持绝大多数 MySQL 语法，一般不需要修改代码。
重启 TiDB 服务，配置文件中增加 -skip-grant-table=true 参数，无密码登录集群后，可以根据情况重建用户，或者重建 mysql.user 表，具体表结构搜索官网。
TiDB 目前暂时不支持 select into outfile，可以通过以下方式导出 TiDB 数据：参考 MySQL 使用 mysqldump 导出某个表的部分数据，使用 mysqldump 加 where 条件导出，使用 MySQL client 将 select 的结果输出到一个文件。
DB2、Oracle 到 TiDB 数据迁移（增量+全量），通常做法有：
- 使用 Oracle 官方迁移工具，如 OGG、Gateway（透明网关）、CDC（Change Data Capture）。
- 自研数据导出导入程序实现。
- 导出（Spool）成文本文件，然后通过 Load infile 进行导入。
- 使用第三方数据迁移工具。
目前看来 OGG 最为合适。
用 Sqoop 批量写入 TiDB 数据，虽然配置了 --batch 选项，但还是会遇到 java.sql.BatchUpdateExecption:statement count 5001 exceeds the transaction limitation 的错误，该如何解决？
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在 Sqoop 中，
--batch是指每个批次提交 100 条 statement，但是默认每个 statement 包含 100 条 SQL 语句，所以此时 100 * 100 = 10000 条 SQL 语句，超出了 TiDB 的事务限制 5000 条，可以增加选项-Dsqoop.export.records.per.statement=10来解决这个问题，完整的用法如下：{{< copyable "shell-regular" >}}
sqoop export \ -Dsqoop.export.records.per.statement=10 \ --connect jdbc:mysql://mysql.example.com/sqoop \ --username sqoop ${user} \ --password ${passwd} \ --table ${tab_name} \ --export-dir ${dir} \ --batch
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也可以选择增大 tidb 的单个事物语句数量限制，不过这个会导致内存上涨。
该问题是由于数据库主键分布不均匀，Dumpling 划分导出子范围时出现过大的子范围引起的。请尝试分配更大的磁盘空间，或者联系 AskTUG 社区专家 获取实验版本的 Dumpling。
有，也支持 DDL。详细参考 TiDB 历史数据回溯。
没有，目前依赖程序自行实现。
我们建议通过 TiDB Data Migration 进行 MySQL -> TiDB 的业务数据的迁移；业务读写可以按照需求分阶段通过修改网络配置进行流量迁移，建议 DB 上层部署一个稳定的网络 LB（HAproxy、LVS、F5、DNS 等），这样直接修改网络配置就能实现无缝流量迁移。
TiDB 读流量可以通过增加 TiDB server 进行扩展，总读容量无限制，写流量可以通过增加 TiKV 节点进行扩容，基本上写容量也没有限制。
TiDB 限制了单条 KV entry 不超过 6MB。
分布式事务要做两阶段提交，而且底层还需要做 Raft 复制。如果一个事务非常大，提交过程会非常慢，事务写冲突概率会增加，而且事务失败后回滚会导致不必要的性能开销。所以我们设置了 key-value entry 的总大小默认不超过 100MB。如果业务需要使用大事务，可以修改配置文件中的 txn-total-size-limit 配置项进行调整，最大可以修改到 10G。实际的大小限制还受机器的物理内存影响。
在 Google 的 Cloud Spanner 上面，也有类似的限制。
导入数据的时候，可以分批插入，每批最好不要超过 1w 行。
DELETE，TRUNCATE 和 DROP 都不会立即释放空间。对于 TRUNCATE 和 DROP 操作，在达到 TiDB 的 GC (garbage collection) 时间后（默认 10 分钟），TiDB 的 GC 机制会删除数据并释放空间。对于 DELETE 操作 TiDB 的 GC 机制会删除数据，但不会释放空间，而是当后续数据写入 RocksDB 且进行 compact 时对空间重新利用。
不可以，加载数据期间不能对目标表执行任何 DDL 操作，这会导致数据加载失败。
支持，但是 load data 不支持 replace into 语法。
大量删除数据后，会有很多无用的 key 存在，影响查询效率。目前正在开发 Region Merge 功能，完善之后可以解决这个问题，具体看参考最佳实践中的删除数据部分。
在删除大量数据的时候，建议使用 Delete * from t where xx limit 5000（xx 建议在满足业务过滤逻辑下，尽量加上强过滤索引列或者直接使用主键选定范围，如 id >= 5000*n+m and id <= 5000*(n+1)+m 这样的方案，通过循环来删除，用 Affected Rows == 0 作为循环结束条件，这样避免遇到事务大小的限制。如果一次删除的数据量非常大，这种循环的方式会越来越慢，因为每次删除都是从前向后遍历，前面的删除之后，短时间内会残留不少删除标记（后续会被 GC 掉），影响后面的 Delete 语句。如果有可能，建议把 Where 条件细化。可以参考官网最佳实践。
主要有两个方面：
- 目前已开发分布式导入工具 Lightning，需要注意的是数据导入过程中为了性能考虑，不会执行完整的事务流程，所以没办法保证导入过程中正在导入的数据的 ACID 约束，只能保证整个导入过程结束以后导入数据的 ACID 约束。因此适用场景主要为新数据的导入（比如新的表或者新的索引），或者是全量的备份恢复（先 Truncate 原表再导入）。
- TiDB 的数据加载与磁盘以及整体集群状态相关，加载数据时应关注该主机的磁盘利用率，TiClient Error/Backoff/Thread CPU 等相关 metric，可以分析相应瓶颈。
可以设置并行 GC，加快对空间的回收速度。默认并发为 1，最大可调整为 tikv 实例数量的 50%。可使用 update mysql.tidb set VARIABLE_VALUE="3" where VARIABLE_NAME="tikv_gc_concurrency"; 命令来调整。