最近因为业务需求，我们需要将我们的订单表（一千三百万数据，并且每天已五万条速度增加）已订单类型分组迁移到新的业务表中，以降低我们订单表的大小，同时暂时杜绝订单表所带来的数据瓶颈问题，需求下来了，基本思路也要确定下来，我打算先将三天前的历史数据先跑到表里，待整个业务线迁移过后，我再将剩下的数据跑进去，思路确立了，我就轰轰烈烈的干了起来。
首先我理所当然的想用代码实现，我就吭哧吭哧的用go写了是个协程同时跑数据，用gorm v2的FindInBatches可以批量插入数据，sql为insert into XXX(字段) values （数据1，数据2）这样，中间遇到一个问题，我想可以快点结束，就用了分页查询，每次5000条，每个对象包含四十个字段，结果就报错Prepared statement contains too many placeholders，占位符太多，mysql一条语句最多支持65535，然后我就修改为1500条每次，刚开始确实很快，但是越到后面就发现分页查询到几秒、几十秒最后基本跑不下去了，这种方案分页查询太慢，pass。
接着我就直接在sql里面跑，用insert into XXX(字段1，字段2…) form select 条件，以前我跑百万数据的时候就用的这个语句，需要注意的是，select 查询的时候一定记得要给查询条件加上索引，避免全表扫描。因为全表扫描会导致数据加锁，数据量太多会让数据读写均无法操作，切记，一定要加索引，这种方案可以正常导入，但是时间比较长，有全表加锁的风险，慎用。
再然后我使用的是阿里云的数据湖分析工具（DLA，功能强大，强烈推荐），将我们的历史数据先导下来，然后使用load data快速导入数据的方法去导入数据，这个方法有个弊端就是需要将数据（文件较大）上传到服务器，并且需要是宿主机上，但是速度真的是很快，我选择的是这种方式导入数据，方便快捷。
【mysql优化之路|mysql 千万数据迁移的几种方式】最后一种就是下载指定字段的dump文件，然后进入到数据库用source命令将我们的dump文件执行就OK了，en…速度不敢恭维
以上几种方式，小数据量的迁移可以选择代码（只要为了锻炼写代码能力）或者insert into select from，中数据量的可以使用mysqldump去迁移数据，大数据量还是推荐使用load data快速导入的方式去迁移数据。
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