大表迁移禁用 insert into ... select，因其锁表、耗内存、拖垮主库；推荐 mysqldump --where 分批导出或 mydumper 并行导出，并注意切分 chunk、控制线程数、避免一致性锁；导入时用 truncate 或 insert ignore 防重复，迁移后须校验数据。
大表迁移时为什么不能直接用 INSERT INTO ... SELECT
因为会锁表、占满内存、拖垮主库。MySQL 在执行 INSERT INTO t2 SELECT * FROM t1 时，如果 t1 是千万级大表，事务会长时间持有 MDL 锁，阻塞所有 DDL 和部分 DML；同时 binlog 写入压力剧增，从库容易延迟数小时甚至断连。
实操建议：
- 禁用该方式迁移单表 >500 万行的数据
- 如必须用，务必在业务低峰期 + 设置
innodb_lock_wait_timeout=30防死锁 - 提前在目标库关闭
autocommit，手动分段提交（但依然不推荐）
pt-online-schema-change 能否用于纯数据迁移
可以，但它本质是「在线改表」工具，不是迁移工具。它通过创建影子表 + 触发器同步增量，适合结构变更场景；若只迁数据不改结构，反而引入额外风险：触发器可能丢失更新、主从 GTID 不一致、触发器堆积导致主库 CPU 暴涨。
实操建议：
- 仅当需同步迁移 + 同时修改表结构（如加索引、改字段）时才启用
pt-online-schema-change - 纯数据迁移请用
mysqldump --where分批导出，或mydumper并行导出 - 使用前确认源库
binlog_format=ROW，否则触发器无法捕获变更
用 mydumper 导出大表要注意哪些参数
mydumper 是 C 实现的并行逻辑导出工具，比 mysqldump 快 3–5 倍，但默认行为对大表不友好：它会把整张表当一个 chunk 导出，内存占用高、失败后重跑成本大。
实操建议：
- 强制按主键切分：加上
--chunk-filesize=64（单位 MB）或--rows=100000控制每 chunk 行数 - 指定导出线程数：
-t 8（根据源库 CPU 核数设，别超 2×CPU 数） - 跳过统计信息避免卡住：
--no-views --no-triggers --no-sysinfo - 导出时加
--trx-consistency-only，不开启全局一致性快照（避免 FLUSH TABLES WITH READ LOCK）
导入时如何避免主键冲突和重复写入
大表迁移常跨实例、跨版本，目标库可能已有部分数据（比如历史归档），或迁移中断后重试，此时直接 myloader 会报 Duplicate entry 'xxx' for key 'PRIMARY'。
实操建议：
- 导入前先清空目标表（如果允许）：
TRUNCATE TABLE t1，比DELETE FROM快且不记 binlog - 如需追加或去重，用
INSERT IGNORE或REPLACE INTO：需提前在myloader的 SQL 文件里批量替换INSERT INTO→INSERT IGNORE INTO - 更稳妥的做法：导入到临时表
t1_tmp，再用INSERT INTO t1 SELECT ... ON DUPLICATE KEY UPDATE合并 - 导入后立刻校验：
SELECT COUNT(*) FROM t1和CHECKSUM TABLE t1（注意 CHECKSUM 在 8.0.26+ 已弃用，可用SELECT MD5(GROUP_CONCAT(...))替代）
大表迁移真正难的不是命令怎么写，而是中间状态不可见——没日志、没进度条、不知道卡在哪一行。哪怕用了 mydumper，也得自己加 pv 或定时查 information_schema.PROCESSLIST 看当前正在 dump 哪个 chunk。
