不久前我经历了一次数据迁移项目。前几天，我跟一位架构师探讨了一下当时的各个步骤，和我所选择并进一步开发的解决方案。我觉得我应该告诉他一些信息，避免他日后迁移数据时踩坑。

在我们的交流中，我提到了数据迁移的各种难题和我们遇到的问题。现在我意识到，这些东西对许多从事数据迁移项目的人们来说都很有用。我听说这些是很常见的问题，多是那些开始数字化转型的公司容易遇到的。数据迁移项目通常是一套解决方案，让你提取、转换旧数据，然后将其存储到新的系统中。

之前没想到的是，我从事软件工作以来只参与过一个数据迁移项目。感觉好像回到了我在学习SQL时挣扎的日子。那时的经历很有意思，你在Oracle和MariaDB上都使用 PL/ SQL ，并为此头痛不已。你只能自行猜测哪个是旧系统，哪个是光芒万丈的新系统。但今天不讲这个，今天讲我认为导致延迟交付的最大陷阱。观点是我自己的，但事情却是大家都会遇到的，等等等等。

用SQL脚本做主要工具

这是昨天早上我忘了向同事强调的一个问题，今天早上它又在我脑海闪现。别误会，SQL是强大的数据检索和显示工具。但是，当你有一个由多个开发人员组成的团队，并在同一个代码库上工作时，关键要确保你的更改能与其他代码很好地整合。

问题在于，要验证不同的场景时，我们不能只花几秒钟或几分钟运行典型的单元测试。我们必须执行实际的迁移，因此我不会称之为“集成测试”，因为集成测试的环境与实际环境有所不同（后文会详细介绍）。

我们必须启动docker镜像，然后给将来要用真实数据应对的每种场景加载虚拟数据。我觉得我们的Jenkins构建一次要2-3个小时才能完成。这使本地开发更加困难，因为没有人愿意花5分钟内改代码然后花2-3个小时来测试。最开始我们改为只运行我们需要的那些测试用例。那时CI慢到，我甚至在上一年专门发了一个帖子讲这个事情（ https://www.codingnagger.com/2019/01/31/slow-ci/）。最终，我们将时间降到了40分钟，仍然很慢，但考虑到我们正在处理的内容，可能这就是我们最好的选择了。

现在我不是在谈我自己的经验，而是在说一些跟我讨论过的架构师的看法，他们在那个项目期间，甚至项目结束之后都向我建议，用一种实际的编程语言可以使我们免于这种痛苦：你可以测试任意组件，完整的检索、转换和加载操作只需几秒钟就够了。然后你再对理想路径进行一次集成测试。我们本来可以把CI构建控制在一分钟之内的，从而节省很多时间。

源字段和目标字段对不上

字段不匹配是很痛的痛点。我不是指从源数据字段到目标数据字段的对应错误，而是指字段对应没问题，但目标字段类型不对。由于数据的敏感性，我们研究解决方案时接触不到真实数据。

所以这种问题只有到了在生产环境运行时才会暴露出来。你可能会有一些源字段是字符串类型的，但目标字段却是整型的。当所有测试数据都是数值时不会有问题，但当在几百万实体中出现哪怕一两条包含字母时，就全都完了。还有些时候数据会被截断，因为目标字段所能表达的值范围比源字段要小。这种问题不是数据迁移工程的责任，因为目标系统不是我们设计的，但实际上我们在交付数据迁移方案时却不得不去修复这种问题。是的，现实并没有那么理想。

所以在这里我要强调的是，如果你要构建一个系统的新版本，请确保新的数据库字段的类型和格式都能匹配源数据。我们不能截断地址或电话号码，尤其是当我们系统需要这些信息时。

与其他团队边界不明确

当时，我的团队是做数据迁移的。我们设计了一个解决方案，把数据从这里迁移到那里。但如上文所述，我们有时不得不修复目标数据库的问题，这些问题都是其他团队为各种功能折腾出来的。最重要的是，我不明白我的团队怎么就变成了其他团队的测试数据提供者。反正这些团队不会把所有的测试数据汇总在一起以便测试其功能，而是会来找我们为他们生成随机的测试数据。

回想起来，这么做真蠢。因此，我们构建的测试框架中有一个类用于生成数据。在开发时，我们把这些数据存到源数据库里，然后运行迁移过程，提取、转换这些数据，并把它们存到目标数据库里。接着再从目标系统中导出这些数据发送给那些团队。我们不得不这么做，因为我们不想在我们的职责范围之外制造数据。但是，我认为我们做的太多了。我们应该把底线控制在“请您自行创建测试数据”上。

虽然帮助他人也是可以的，但我们不能在自己本职工作都没做完的情况下这么做。最后的结果就是，我们负责了整个工程的三个主要部分：数据迁移、修复目标数据库的问题、给每个人生成测试数据。

不同环境的设置

我记得当时我没有过多考虑各种部署环境的不同设置。从开发环境到预发布环境，再到生产环境，它们会有很多差异。显然，我们为此付出了代价。你可能会认为不同版本间的Oracle数据库或MariaDB数据库应该不会有什么大问题吧？但如果我告诉你下个版本跟这个版本的差异会破坏掉你所有的SQL脚本呢？就像必须把VALUES替换成VALUE。

想象一下迁移工具在你本地运行得好好的，接下来你把它推送到一个缓慢的CI 流程。然后你再把它发布到一个环境，运行迁移过程并检查，没什么问题。结果到生产环境出问题了，因为生产环境的MariaDB版本太老。此外，生产环境还是个EC2实例，而预发布环境则是RDS。

这个项目在开发环境和在生产环境的变量设置完全一致，但我还是被它们输出的差异惊到了。为了在不同集成环境里都能工作而到处改代码，那些痛苦你都逃开了。生产环境的配置本应能证明你的解决方案可以在生产环境工作，但其实它跟真实的生产环境配置一点也不像，这肯定就会出问题。这绝对是我在这次经历中得到的最大一笔经验。

总结

我将在余生中继续学习从旧项目获得的经验教训。我甚至会重温这篇博客文章来确保我不会忘记这些经验教训，因为它们在我下次进行数据迁移时还是非常有用的。更妙的是，其中一些经验教训不仅仅可以用于数据迁移，还可以应用于其他方面。

即使这次我没有去找个工具来做，本文谈到的这些经验也让我坚信应该找个好工具来做好工作。信任已有信息固然很好，但也不妨去看看周围，对自己也没有什么坏处。有时这些工具并不比SQL查询慢。

其次，尽可能确保开发环境的设置与生产环境匹配。这将避免许多集成问题。

最后，当职责明确了之后，应避免给自己揽更多的活儿，它们会妨碍你的本职工作。塞尔吉奥·拉莫斯（Sergio Ramos）并不是世界上最好的后卫，因为他本赛季得分超过菲尔米诺。最好的后卫应该是先做好自己擅长的防守工作，然后偶尔进进球。

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封面图片由来自 Pexels的 vishnudeep dixit提供。

查看英文原文： https://www.codingnagger.com/2020/07/06/data-migration-gotchas-and-lessons-learned

创作场景

从一次数据迁移项目里，我得到的四个经验教训