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Greenplum迁移指南

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小徐
修改2021-01-27 15:23:03
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Greenplum迁移指南

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Greenplum迁移指南 1

目 1

录 1

第一节 Greenplum数据迁移方法论 2

1.1 为什么要进行数据迁移 2

1.2 迁移整体的流程 2

第二节 Greenplum数据迁移工具 2

2.1 迁移工具 2

2.2 迁移工具--pra2pg 3

2.3 迁移工具--sqluldr2 3

2.4 迁移工具--sqldata 3

第三节 如何实现自己的数据迁移程序 4

3.1 数据迁移全周期功能 4

第四节 Oracle到Greenplum的数据迁移 4

4.1 为什么要从Oracle迁移到GPDB 4

4.2 迁移场景 5

4.3 元数据迁移 6

4.4 元数据迁移 6

4.5 数据迁移 6

4.6 数据校验 7

第五节 PostgreSQL到Greenplum的数据迁移 7

5.1 一种平滑的解决方案 7

5.2 元数据迁移 7

5.3 数据迁移 8

5.4 数据校验 8

Greenplum数据迁移方法论

1.1 为什么要进行数据迁移

数据迁移的目的是为了给数据找一个更合适的归宿,让其满足当前及未来某段时间内业务场景的使用需求,使数据更安全,更可靠,更有效的为客户服务。

对于数据库而言,通常为了解决当前数据库遇到的瓶颈,考虑到成本,性能,可靠性,未来发展等多个方面因素,进行合理的数据迁移,以求通过新技术的引进,满足未来3-5年时间内业务持续性的需求。

1.2 迁移整体的流程

第一节Greenplum数据迁移工具

2.1 迁移工具

根据第一部分的讲解,大家也可以理解数据迁移是一个复杂的工作,要求各方面配合,多种技术结合使用。

目前市面上还没有任何一款工具可以灵活高性能的完成到Greenplum的异构数据迁移,并且在迁移过程中需要大量的人工干预,所以通常情况下我们都需要采用多种技术诶和来完成这一项工作。

通常我们使用的工具有AWS Schema ConversionTool / ora2pg / sqluldr2 / sqldata / dbsync 等工具

2.2 迁移工具--pra2pg

Ora2pg 是一款功能丰富的工具,用于将oracle/mysql数据迁移到PostgreSQL,由于Greenplum与postgreSQL的语法几乎一致性,所以同样也是用于Greenplum,通常情况下,我使用它来做简单的元数据转换及迁移分析。

相关详细信息,源码及安装教程,参考开源中国: https://www.oschina.net/p/ora2pg?hmsr=aladdin1e1

2.3 迁移工具--sqluldr2

Sqluldr2 是一款Oracle数据快速导出工具,包含32位/64位程序,sqluldr2在大数据量导出方面速度特别快,能导出亿级数据为excel文件,另外他的导入速度也是非常快的,功能是将数据以TXT/CSV等格式导出。

它支持windows和linux平台,通常用来配合gpfdist做大批量存量数据迁移,也可以用来构建自己的数据迁移工具。

具体的使用方法可以参考博客:

https://blog.csdn.net/cheng_feng_xiao_zhan/article/details/83620593

2.4 迁移工具--sqldata

SQLLines Data是一款开源(Apache License 2.0),可伸缩,并行高性能的data传输,schema转换工具,可以用作数据库和ETL处理。

该工具特别适合数据量在TB以下级别的小型数据库迁移,速度快,省时省力。

程序获取方式详细见:

https://github.com/luzhihua407/SQLines-Data

注意事项

1、目标端td的数据库名字必须和用户名一致,如果不一致,会以用户为准,而不是数据库名称为准。

2、单表迁移数据量超过21亿,结果报告展示会显示负数。

第二节如何实现自己的数据迁移程序

3.1 数据迁移全周期功能

Step1:Getthein for mation about source schema. 
Step2:Generate DDL for Greenplum schema from Oracle schema 
Step3:Generate CSV data dump for oracle tables. 
Step4:Load the data baseusing GPFDist 
step5:Validate the data 
1-Test Oracle Database Connectivity 
2-Oracle Database Information Report 
3-Oracle Table Rows Count Report 
4-Oracle Table Checksum Report 
5-Generate Green plum Schema Table DDL corresponding to Oracle Schema 
6-Generate Green plum External Table DDL corresponding to Oracle Schema 
7-Generate Load data insert table scripts to insert data into Green plum table 
8-Generate Select count DML scripts to count no of rows in green plum internal and external tables 
9-Export Oracle Table Data in CSV Format consumed by Green plum External Table 
10-**Export very large partitioned tables data in parallel and store in different location 
11-**Generate External table DDL of large partitioned tables 
21-Test Green plum Database Connectivity 22-Create table in Green plum using DDL generated from option 5 
23-Create external table in Green plum using DDL generated from option 6or option 10 
24-Load Data in Green plum 25-Generate table counts DML script 
26-Create Checksum Report of Migrated data in Green plum 
27-Compare Oracle and Green plum Checksum Report

第三节Oracle到Greenplum的数据迁移

4.1 为什么要从Oracle迁移到GPDB

客户通常从别的平台迁移到Greenplum的原因有:

1、成本:Greenplum相对于Teradata,Oracle Exadata等一体机设备,不需要购买专有的硬件设备,有明显的成本优势。

2、性能:Greenplum相对传统关系型数据库有明显的性能提升,多个用户从Oracle迁移到Greenplum后,性能有几十倍的提升。

3、易用性:Greenplum相对于Hadoop平台,SQL表达能力更为突出,应用改造成本要小很多。

针对Oracle而言,Oracle并不是专门为分析性场景设计,其体系架构主要是对应数据变更的OLTP高并发,低延时场景。

针对分析性,一般在Oracle上运行数小时候的分析应用,在Greenplum上只有数分钟或者秒级返回结果。

4.2 迁移场景

大部分场景都可以直接迁移到Greenplum,但也有部分场景(如高并发事务性场景)不太适合迁移到目前的Greenplum版本,具体的迁移建议如下:

Oracle中的应用场景

Oracle中的相应时间

迁移到Greenplum建议

分析性场景

1秒以上

此类应用完全可以迁移至Greenplum,迁移后性能会有较明显的提升

并发小查询场景

1秒以内

并发小查询场景包括小表全表扫描和大表索引扫描场景,迁移至Greenplum性能在同一量级,但因为数据节点交互延迟会略有增加

并发数据加载场景

1秒以内

可以迁移至Greenplum,需要将逐笔插入操作改为微批量插入,由于Greenplum MPP架构的优势,加载性能会有较明显的提升

低并发事务型场景

1秒以内

可以迁移至Greenplum,需要适当业务改造,将逐笔操作改为微批量操作

高并发事务型场景

1秒以内

不建议迁移到Greenplum,由于数据夸节点的网络交换和锁的问题,会导致性能有较大的损失,甚至无法满足业务的需求,请关注Greenplum的研发进展和新版本性能,Greenplum社区正在不断增强高并发事务性特性。

4.3 元数据迁移

1、Oracle到Greenplum没有现成的工具,可以借助部分自动化转换工具先将Oracle语法转换为Postgresql语法,再通过脚本替换,最终转换为Greenplum语法。

2、Oracle到PostgreSQL常用的迁移工具有Ora2pg以及AWS Schema ConversionTool。Ora2pg为命令行工具,只能从Oracle转换到PostgreSQL,而AWA Schema Conversion Tool(减仓AWSSCT)是为了发辫用户数据上云,由AWS提供的图形化自动转换工具,可以在本地部署安装,安装过程简单,能生成详细的分析报告,并且支持多种数据平台的语法转换。

3、根据我们再用户环境的验证,大概可以完成将近70%的语法自动转化工作。

4、储存过程的属于难点。

4.4 元数据迁移

SCT会自动进行类型转换,如果你想了解更多Oracle转Greenpm中不同数据类型的映射关系如下表

Oracle

Greenplum

说明

VARCHAR2(n)

VARCHAR(n)

在Oracle中n代表字节数,在Greenplum中n代表字符数

CHAR(n)

CHAR(n)

同上

NUMBER(n,m)

NUMERIC(n,m)

number可以转换为numeric,但真实业务中数值类型可以用smallint,int或bigint等替代,性能会有较大的提升

NUMBER(4)

SMALLINT

NUMBER(9)

INT

NUMBER(18)

BIGINT

NUMBER(n)

NUMERIC(n)

如果n>19,则可以转换为numeric类型

DATE

TIMESTAMP(0)

Oracle和Greenplum都有日期类型,但Oracle的日期类型会同时保存日期和时间,而Greenplum只保存日期

TIMESTAMP WITH LOCALTIME ZONE

TIMESTAMPTZ

CLOB

TEXT

PostgreSQL中TEXT类型不能超过1GB

BLOBRAW(n)

BYTEA

在Oracle中BLOB用于存放非结构化的二进制数据类型,BLOB最大可以储存128TB,而PostgreSQL中BYTEA类型最大可以储存1GB,如果有更大的储存需求,可以使用Large Object类型

4.5 数据迁移

数据迁移包括全量和增量数据迁移,进行全量迁移时,可以用sqluldr2工具先把数据以CSV格式导出,然后再通过gpfdist加载到Greenplum。

增量迁移一般借助golden gate等cdc软件,尽量做到数据实时捕获,再通过gpfdist加载到Greenplum中,正经有用户以250ms的间隔通过gpfdist实时加载数据到Greenplum中,在8个计算节点的集群上速度可以达到200万/s

4.6 数据校验

数据校验通常有以下几种方式:

1、count值校验

2、部分字段汇总校验

3、MD5校验

通常情况下,对校验方式的选择还是根据客户的要求来做,前两种的效率较高,MD5校验的成本可能更高,但是准确率也高。

第四节PostgreSQL到Greenplum的数据迁移

5.1 一种平滑的解决方案

Greenplum与PostgreSQL无论在语法还是使用方式上,都基本上相似,所以从PostgreSQL迁移到Greenplum,通常是TP,AP拆分的一种平滑解决方案,由于均属于开源软件,既节省成本,又能很好的相互结合。

5.2 元数据迁移

元数据迁移直接从过pg_dump导出后修改导入即可,通常只需要以下三步。

- pg_dump -s schema.sql sourcedb

- 手工接入,修改脚本对应的分布键,分区等语法,优化储存过程

- psq -f schema.sql -d targetdb

5.3 数据迁移

数据迁移可以选用前面提到的sqldata工具,也可以自己编写全量增量迁移工具,通常情况下,自己编写工具会采用copy + gpfdist 的组合,以最大限度的发挥两个数据库的优点。

5.4 数据校验

数据校验通常有以下几种方式:

4、count值校验

5、部分字段汇总校验

6、MD5校验

通常情况下,对校验方式的选择还是根据客户的要求来做,前两种的效率较高,MD5校验的成本可能更高,但是准确率也高。

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        • 2.1 迁移工具
          • 2.2 迁移工具--pra2pg
            • 2.3 迁移工具--sqluldr2
              • 2.4 迁移工具--sqldata
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                            • 4.6 数据校验
                            • 第四节PostgreSQL到Greenplum的数据迁移
                              • 5.1 一种平滑的解决方案
                                • 5.2 元数据迁移
                                  • 5.3 数据迁移
                                    • 5.4 数据校验
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