一、引言
随着企业数字化转型加速，数据库架构的现代化已成为提升业务敏捷性和降低TCO（总拥有成本）的关键。阿里云PolarDB作为云原生关系型数据库，凭借其计算与存储分离架构 和分布式共享存储设计 ，实现了最高可达传统MySQL 6倍的性能提升，同时成本降低50%。无论是自建数据库还是RDS用户，迁移至PolarDB不仅能获得极致弹性 和企业级高可用性 ，还能享受全托管服务带来的运维简化。本文将系统化解析从自建或RDS环境迁移到PolarDB的完整流程，帮助您制定安全高效的迁移策略。
二、迁移概述：核心方案与优势
阿里云为不同来源的数据库提供了多样化的迁移路径，主要依托数据传输服务DTS 实现平滑迁移。DTS支持结构迁移 、全量数据迁移 和增量数据迁移 三种模式，可根据业务需求灵活组合使用。迁移方案核心优势：
业务连续性保障 ：通过增量数据同步 能力，可在业务不停机的情况下完成数据迁移，特别适合7×24小时运营系统。
一键迁移体验 ：针对RDS MySQL用户，阿里云提供一键升级 功能，可自动将源RDS实例的账号信息、数据库、IP白名单及参数配置同步到目标PolarDB集群，大幅简化迁移流程。
多引擎兼容 ：支持MySQL、PostgreSQL、Oracle等主流数据库引擎迁移至对应版本的PolarDB，最大限度保留现有技术投资。
三、迁移实战：系统化流程指南
1. 前期规划与评估
迁移成功的第一步是充分评估现有环境并制定详细计划：
源库分析 ：全面评估源数据库的版本、数据量、对象类型（表、视图、存储过程等）及性能基线。特别要注意的是，待迁移的表需具备主键或唯一约束，这是保证数据一致性的关键。
网络规划 ：确保PolarDB集群与应用程序之间的网络连通性。如果选择带地址切换 方案，需确保源RDS与目标PolarDB处于同一VPC内。
兼容性检查 ：对于Oracle迁移至PolarDB PostgreSQL（兼容Oracle）的场景，需使用ADAM工具进行数据库评估，识别不兼容的语法和功能。
2. 迁移路径选择
根据源数据库类型选择最合适的迁移方案：
|----------------------------|--------------------------|---------------------------------------|------------------------|
| 源数据库类型 | 推荐迁移方案 | 关键特性 | 适用场景 |
| 自建MySQL/PostgreSQL | DTS标准迁移 | 支持全量+增量迁移，可设置迁移速率限制 | 业务需要平滑迁移，允许一定停机时间 |
| RDS MySQL | 一键升级到PolarDB | 自动同步账号、白名单配置，支持带地址切换 | RDS用户快速上云，最小化应用改造 |
| Amazon RDS Oracle | DTS异构迁移 | 支持Oracle到PolarDB PostgreSQL（兼容Oracle） | 跨云迁移或Oracle替代场景 |
3. 迁移执行流程
迁移过程需遵循标准化流程，具体迁移步骤如下：
创建目标PolarDB集群 ：在阿里云控制台创建PolarDB集群。如果是从RDS迁移，可以选择****"从RDS迁移"**** 创建方式，系统会自动匹配源实例配置。
配置DTS迁移任务 ：在DTS控制台创建迁移任务，正确设置源库和目标库的连接信息。关键配置包括选择迁移类型 （全量、增量或两者结合）和设置目标已存在表的处理模式 。
执行预检查 ：DTS会自动进行预检查，验证数据库连通性、权限配置、日志设置等。对于增量迁移，必须确保源数据库的Binlog（MySQL）或Archive Log（Oracle）已开启并满足保留时间要求（通常7天以上）。
启动迁移任务 ：预检查通过后，启动迁移任务。建议在业务低峰期 开始全量迁移，并设置适当的速率限制，避免对生产系统造成影响。
增量同步与业务验证 ：全量迁移完成后，DTS会持续同步增量数据。此时可在目标PolarDB集群上进行数据验证 和性能测试 ，确保数据一致性和性能表现符合预期。
业务切换 ：验证无误后，进行最终切换。对于一键升级方案，可选择带地址切换 （应用程序无需修改连接配置）或不带地址切换 （需更新应用配置）。
4. 迁移后优化与验证
- 性能基准测试 ：在PolarDB集群上执行与源库相同的性能测试，验证迁移后性能提升。
- 应用连接测试 ：确保所有应用程序能够正常连接并操作PolarDB集群。
- 监控与告警 ：配置PolarDB的监控告警规则，确保系统稳定运行。
四、应用场景与最佳实践
|-----------------------------------------------------|-----------------------------------------------------------------------|
| 场景 | 实践建议 |
| 高并发OLTP系统迁移 * 场景特点：电商、金融等系统需要高可用和低延迟，迁移过程必须保证业务连续性。 | * 实践建议：采用全量+增量迁移方案，在业务低峰期开始全量迁移，增量阶段持续同步数据，最终切换时停机时间最短可达分钟级。 |
| 大数据量数据库迁移 场景特点：数据量达TB级别，传统迁移方式耗时过长。 | * 实践建议：使用DTS的性能调节功能，根据业务峰值动态调整迁移速率。同时利用PolarDB的并行查询能力加速数据验证过程。 |
| 跨云迁移场景 * 场景特点：从AWS RDS等云数据库迁移至阿里云PolarDB。 | 实践建议：通过公网或专线建立连接，使用DTS进行迁移。对于Oracle数据库，需特别注意数据类型和语法兼容性，可使用ADAM工具进行评估。 |
五、总结
将自建或RDS数据库迁移到阿里云PolarDB是一个系统化工程，成功的关键在于精心规划 、正确选型 和严谨执行。