说起数据库迁移啊，这事儿可真是让人又爱又恨。我上次帮客户做MySQL到PostgreSQL的迁移，光是数据校验就折腾了整整两天。你知道最头疼的是什么吗？不是技术问题，而是业务方总在问“能不能保证100%数据不丢失”——说实话，这种保证谁敢给啊，毕竟两个数据库的字符集处理方式都不一样！
那些藏在细节里的坑
就拿Umami这次升级来说，v2到v3的数据库迁移看似只是换个存储引擎，实际上涉及到的数据类型转换、索引重建、事务隔离级别调整，每一个环节都可能成为定时炸弹。我见过最离谱的案例是，有人迁移后报表数据少了30%，查了半天才发现是因为MySQL的utf8和PostgreSQL的UTF8对emoji表情的处理方式不同。
还有时间戳问题，MySQL的timestamp和PostgreSQL的timestamptz看起来相似，实际存储机制天差地别。如果迁移时不注意时区设置，很可能导致统计报表的时间维度完全错乱，这种问题在测试环境根本发现不了，等到生产环境数据量上来才暴露，那时候可就麻烦大了。
迁移前的准备工作有多重要
说真的，我现在做任何数据库迁移项目，第一件事就是要求客户提供完整的数据样本。不是随便抽几条记录，而是要有代表性的异常数据——比如超长字符串、特殊字符、边界值数据。有次我们测试时发现，PostgreSQL对字段长度的校验比MySQL严格得多，一个在MySQL里运行良好的varchar(255)字段，到了PostgreSQL可能就因为实际数据超长而插入失败。
备份策略更是重中之重。我建议至少做三套备份：全量备份、增量备份，还有结构备份。而且要在不同时段分别验证备份的可恢复性，毕竟有些坑只有在特定时间点才会暴露，比如涉及日期函数的查询在跨月时的表现。
迁移过程中的监控要点
迁移过程中最怕的就是“黑盒操作”。我习惯在关键节点设置检查点，比如数据导出完成时、模式转换完成时、首批数据导入完成时，都要做数据一致性校验。特别是对于Umami这种分析系统，事件数据的顺序性特别重要，要是因为迁移导致事件时序错乱，整个漏斗分析就全废了。
性能监控也不能忽视。有一次我们迁移完发现查询变慢了，后来发现是PostgreSQL的默认配置对内存的使用比较保守，需要根据实际数据量调整shared_buffers等参数。所以说，迁移完成后的性能调优阶段，至少得留出一周的时间来做精细调整。
迁移后的验证工作
验证阶段我最看重的是业务逻辑的回归测试。不是说数据导过去就完事了，得确保所有的统计报表、分析查询在新技术栈下都能正常工作。有时候看似简单的count(*)查询，在两种数据库引擎下的执行计划可能完全不同，这就可能导致在大数据量下的性能差异。
最后给个小建议：迁移完成后，旧系统最好保留一段时间。我就遇到过客户在迁移一个月后突然发现某个边缘功能的数据有问题，幸亏旧系统还在，能快速对比排查。毕竟数据库迁移这种事儿，宁可多花点时间做验证，也比出了问题再回滚要强得多。
评论列表（4条）
迁移前备份真的很重要，之前就吃过亏
字符集问题太真实了，我们迁移时也遇到emoji乱码🤔
想问下事务隔离级别具体要怎么调整？
性能调优一周够吗？感觉需要更长时间