摘要：随着业务规模指数级增长，单库单表架构逐渐暴露性能瓶颈：当单表数据量突破千万级时，查询延迟显著增加，主从同步延迟可达数百秒，高并发场景下锁竞争激烈，存储成本飙升610。例如某代账SaaS平台在服务百万级企业时，传统MySQL出现周期性业务高峰响应超时、存储扩容困
随着业务规模指数级增长，单库单表架构逐渐暴露性能瓶颈：当单表数据量突破千万级时，查询延迟显著增加，主从同步延迟可达数百秒，高并发场景下锁竞争激烈，存储成本飙升610。例如某代账SaaS平台在服务百万级企业时，传统MySQL出现周期性业务高峰响应超时、存储扩容困难等问题。此时，数据迁移不仅是技术升级，更是业务存续的刚需。
典型瓶颈场景：
以电商订单表拆分至16个分片为例：
路由策略：按user_id % 16分片，旧库保留全量数据，新库按分片规则写入数据同步：通过Canal解析MySQL binlog，将增量数据按分片规则转发至新库灰度切换：从10%读流量开始，逐步提升至100%，最终关闭旧库写入口迁移成功= 30%技术方案 + 70%过程管控。每一次平滑迁移都是对技术架构的重塑，更是团队协作能力的试金石。正如重庆三峡银行王滔所言：“数据库迁移不是简单的数据搬运，而是企业数字化转型的基石。”
来源：大龄程序猿小武
