一、背景

凌晨两点，我刚完成公司核心系统的数据库迁移，突然收到值班同事的电话："用户订单数据少了三成！"这个惊悚的开场白，正是去年我亲身经历的真实案例。经过排查发现是迁移过程中分片集群配置错误导致数据分布异常。这件事让我深刻意识到，MongoDB的数据迁移绝非简单的数据搬运，而是需要系统化的技术方案。

二、迁移过程中的五大典型问题

2.1 数据一致性陷阱

在跨集群迁移时，最可怕的是出现"幽灵数据"——明明显示迁移成功，查询时却出现部分数据缺失。这种问题常发生在使用非原子性迁移工具时。

# 使用pymongo进行增量迁移（Python技术栈）
from pymongo import MongoClient

src_client = MongoClient('mongodb://source:27017/')
dst_client = MongoClient('mongodb://target:27017/')

# 错误示例：直接遍历集合迁移
for doc in src_client.orders.find():
    dst_client.orders.insert_one(doc)  # 可能丢失写入确认

# 正确做法：批量插入+确认机制
batch = []
for i, doc in enumerate(src_client.orders.find()):
    batch.append(doc)
    if i % 500 == 0:
        result = dst_client.orders.insert_many(batch, ordered=False)
        print(f"已插入{len(result.inserted_ids)}条文档")  # 验证写入数量
        batch = []

2.2 索引重建的隐藏成本

某电商平台迁移后查询性能骤降，后来发现是因为漏建了复合索引。MongoDB的索引管理需要特别关注：

// MongoDB Shell示例
// 迁移前获取索引定义
db.runCommand({listIndexes: "products"})

// 迁移后重建索引的正确姿势
db.products.createIndex(
    { "sku": 1, "warehouse": -1 }, 
    { 
        background: true,  // 后台构建
        partialFilterExpression: { "stock": { $gt: 0 } }  // 条件索引
    }
)

2.3 分片集群迁移的惊险时刻

当迁移涉及分片集群时，就像在高速公路上更换轮胎。某次迁移中由于未正确设置平衡器，导致数据分布严重倾斜：

# 分片迁移操作流程
mongos> sh.stopBalancer()  # 先停止平衡器
mongos> sh.addShard("new_cluster/rs1.example.net:27017")  # 添加新分片
mongos> sh.enableSharding("mydb")  # 启用分片
mongos> sh.shardCollection("mydb.orders", {"_id": "hashed"})  # 分片策略
mongos> sh.startBalancer()  # 谨慎开启平衡器

三、专业迁移方案详解

3.1 官方工具三剑客

  • mongodump/mongorestore：适合小型数据集
  • mongoexport/mongoimport：处理特定格式数据
  • Live Migration：在线迁移的终极方案

3.2 自定义迁移脚本开发

当处理特殊数据结构时，可能需要定制迁移方案：

# 带数据清洗的迁移脚本（Python技术栈）
def data_transformer(doc):
    # 处理日期格式转换
    if isinstance(doc['create_time'], str):
        doc['create_time'] = datetime.fromisoformat(doc['create_time'])
    
    # 删除废弃字段
    doc.pop('legacy_field', None)
    
    return doc

with src_client.start_session() as session:
    cursor = src_client.analytics.events.find(
        {"timestamp": {"$gte": start_date}},
        batch_size=1000,
        session=session
    )
    for doc in cursor:
        processed = data_transformer(doc)
        dst_client.analytics.events.replace_one(
            {"_id": doc["_id"]},
            processed,
            upsert=True
        )

四、黄金操作准则

  1. 双写验证策略：迁移期间新旧库并行写入
  2. 灰度发布机制：按用户分批次切换
  3. 回滚方案：准备完整的数据快照
  4. 性能监控：实时跟踪IOPS和延迟指标

五、实战经验总结

5.1 应用场景分析

  • 跨机房迁移：需特别注意网络延迟
  • 版本升级迁移：注意兼容性差异
  • 分片集群扩容：平衡数据分布策略

5.2 技术选型对比

方法 优点 缺点
mongodump 简单可靠 需要停机时间
副本集同步 实时同步 配置复杂
自定义脚本 灵活可控 开发成本高

5.3 必知注意事项

  • 时区处理：建议统一使用UTC时间
  • 内存管理：警惕大事务导致OOM
  • 权限继承：注意角色映射关系
  • 版本差异：特别是BSON格式变化