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差不多快10年前，当时也刚学MySQL，我们团队接到一个“光荣而艰巨”的任务：把公司用了十几年的Oracle核心系统，整体迁移到MySQL上。老板说：“开源、省钱、轻量，还能拥抱云原生。”听起来很美好，但真正动手之后才发现——迁移不是换数据库，是给系统做一场高风险手术。

今天就来和大家聊聊我在迁移过程中踩过的10个大坑，每一个都是血泪教训，也都有对应的“止血”方案。希望你少走弯路，少熬几个通宵。

坑1：自增主键居然不连续？

- 场景还原：

在Oracle里我们用的是序列（Sequence）+触发器生成主键。迁到MySQL后，改用 AUTO_INCREMENT。上线第一天，测试发现订单ID跳号了！比如刚插入1001，下一条变成1005。

• 原因分析：

MySQL的 AUTO_INCREMENT 在事务回滚、批量插入失败或服务器重启后，不会回退已分配的值。这是设计使然，不是bug。

- 解决方案：

如果业务强依赖连续ID（比如财务系统），建议继续用外部ID生成器（如Snowflake、Leaf）。
如果只是担心“看起来不连续”，那就接受现实——ID只要唯一就行，别执着于连续。

坑2：分页查询性能暴跌

• 场景还原：

Oracle里 ROWNUM <= 100 分页飞快。MySQL用 LIMIT 100000, 20 查第5000页时，直接卡死。

• 原因分析：

MySQL的 LIMIT offset, size 会先扫描前 offset 行再返回结果，offset 越大越慢。而Oracle的 ROWNUM 是在执行计划早期就过滤的。

• 解决方案：

改用 基于游标的分页（Cursor-based Pagination）：

SELECT*FROMordersWHEREid>100000ORDERBYidLIMIT20;

或者加缓存层，把高频分页结果预加载。

坑3：大小写敏感搞崩了SQL

• 场景还原：

开发在Oracle写的是 SELECT UserName FROM users，一切正常。迁到MySQL后报错：“Unknown column ‘UserName’”。

• 原因分析：

Oracle默认不区分列名大小写；而MySQL在Linux下表名和列名默认区分大小写（取决于 lower_case_table_names 参数）。

• 解决方案：

迁移前统一规范：所有SQL字段用小写。
设置MySQL参数 lower_case_table_names=1（仅限新实例，已有数据慎用）。
用工具（如SQL审核平台）扫描历史SQL，自动修正大小写。

坑4：空字符串 vs NULL 的语义差异

• 场景还原：

用户手机号字段在Oracle里存的是空字符串 ‘’，迁到MySQL后变成 NULL，导致前端判断逻辑全乱。

• 原因分析：

Oracle中 ‘’ 和 NULL 是等价的（这是Oracle的“特色”）。但MySQL严格区分：‘’ 是空字符串，NULL 是“无值”。

• 解决方案：

数据迁移脚本中显式处理：

INSERTINTOmysql_table(phone)SELECTCASEWHENphone=''THENNULLELSEphoneENDFROMoracle_table;

应用层统一约定：要么全用 NULL，要么全用空字符串，别混用。

坑5：日期时间精度丢失

• 场景还原：

Oracle的 TIMESTAMP(6) 能存微秒，当时使用的版本低，MySQL 5.6 的 DATETIME 只支持到秒。迁移后日志时间戳全变成整秒，排查问题时根本对不上。

• 解决方案：

升级到 MySQL 5.6.4+，使用 DATETIME(6) 或 TIMESTAMP(6)。
确保应用连接串加上 serverTimezone=Asia/Shanghai，避免时区混乱。

坑6：没有真正的物化视图

• 场景还原：

Oracle里有个复杂的物化视图，每天凌晨自动刷新汇总销售数据。MySQL没有原生物化视图，怎么办？

• 解决方案：

用 普通表 + 定时任务 模拟：

CREATETABLEsales_summaryASSELECTshop_id,SUM(amount)FROMordersGROUPBYshop_id;

再用 crontab 或调度系统每天凌晨重建。
或者用 ClickHouse / Doris 做实时OLAP，MySQL只存明细。

坑7：PL/SQL 存储过程无法直接迁移

• 场景还原：

核心计费逻辑全写在Oracle存储过程里，上千行PL/SQL。MySQL的存储过程语法差异大，重写成本高。

• 真实做法：

果断放弃存储过程！把逻辑上提到应用层（Java/Python）。
好处：可测、可监控、可版本控制。坏处：初期工作量大。
我们花了两周重构，但后续迭代效率提升3倍。

坑8：字符集和排序规则（Collation）踩雷

• 场景还原：

用户昵称“Àlex”在Oracle按字母排第一，在MySQL却排最后。搜索“alex”也搜不到“Àlex”。

• 原因分析：

Oracle默认用二进制或语言无关排序；MySQL默认 utf8mb4_general_ci 不支持重音符号折叠。

• 解决方案：

使用 utf8mb4_unicode_ci 或更现代的 utf8mb4_0900_ai_ci（MySQL 8.0+）。
对搜索场景，考虑引入 Elasticsearch 做全文检索，别依赖数据库LIKE。

坑9：事务隔离级别行为不同

• 场景还原：

Oracle默认是 READ COMMITTED，且不会出现幻读。MySQL InnoDB虽然也是RC，但在某些场景下仍可能看到“幻行”。

• 关键差异：

Oracle通过多版本+回滚段实现一致性读；MySQL InnoDB在RC级别下，每次SELECT都创建新快照，可能导致同一事务内两次查询结果不一致。

• 解决方案：

明确业务是否需要可重复读（RR）。如果需要，显式设置：

SETSESSIONTRANSACTIONISOLATIONLEVELREPEATABLEREAD;

对账类、金融类操作，强制用RR，并配合 SELECT … FOR UPDATE。

坑10：没有DBLink，跨库查询怎么搞？

• 场景还原：

Oracle用 DBLink 轻松查另一个库的数据。MySQL没有等效功能，报表系统炸了。

• 解决方案：

不要跨库查！提前把数据同步到同一实例（用ETL工具如DataX、Canal）。
或者用 Federated 引擎（不推荐，性能差）。
更好的方式：数据仓库化，用Doris/StarRocks统一查询。

最后一点真心话

迁移不是技术炫技，而是业务连续性的保卫战。我们花了几个月做准备：

全量SQL审计
自动化回滚预案
影子流量对比验证
最终零故障切换。如果你也在做迁移，记住：慢就是快，稳才能赢。