正在管理mysql数据库的日常运输。 数据库迁移是DBA或系统管理员面临的必然。 我有个朋友说mysql迁移很容易，难道不是导入导出吗！ 传统的导入导出具有以下弊端：

导出很费事，特别是业务数据量大的情况下。 增量数据如何解决？ 迁移后如何确保结构和数据的完整性？

云上mysql数据库

现在大家使用的云有阿里巴巴云、华为云等。 他们有自己的数据库在线迁移解决方案。 让我们重点谈谈工作中使用的阿里巴巴云(AlibabaCloud )数据传输服务(dts )。

DTS支持关系数据库、NoSQL和大数据(OLAP )等数据源之间的数据传输。 这是一项集数据迁移、数据订阅和数据实时同步于一体的数据传输服务。 解决了公共云、混合云场景下远程、毫秒级异步数据传输的难题。

下表列出了dts支持的数据源类型。

线下mysql数据库

在线mysql数据库的在线迁移提供了工具SQLyog和Navicat Premium 12。 这些工具允许两个mysql实例之间的数据库同步、结构同步和数据匹配。 我在日常工作中使用SQLyog。 简单地共享吧。

场景概述

mysql源实例： 192.168.1.181源实例库名称：xuanyuan

mysql目标实例： 192.168.0.152目标实例的库名称： xuanyuan (空库) ) )。

数据库同步

如何： SQLyog-高级工具-数据库同步向导

1、建立连接，首先选择源实例库和目标库。 如下图所示。

2、选择同步方式：单向同步，如下图所示

3、选择需要数据库同步的表

4、选择同步类型

直接同步：选择此选项可立即同步。 生成脚本：此选项不同步。 只需生成同步的SQL脚本。 同步和生成脚本：在同步的同时还生成脚本。

5、开始同步

结构同步

结构同步只有表结构，表数据不同步。

如何：高级工具架构同步工具

数据比较可视化

如何：高级工具-”可视化数据比较

让我们比较两个实例的vip表。 为了展示效果，从152个目标实例的宣元库中删除部分表vip数据。

1、选择要比较的表

2、比较表中的数据

3、将源库中的新数据同步到目标库中

4、结果验证