标题：Sublime开发MySQL数据迁移脚本实例：支持旧系统向新结构过渡流程
关键词：Sublime, MySQL, 数据迁移, 脚本开发, 数据库过渡
描述：本文通过实战案例讲解如何用Sublime Text开发MySQL数据迁移脚本，实现旧系统数据库到新结构的平滑过渡，涵盖需求分析、脚本设计、异常处理等关键环节。

正文：

在系统升级或架构重构过程中，数据迁移往往是技术团队最头疼的环节之一。最近我们团队就遇到了一个典型场景：需要将运行5年的旧订单系统数据库迁移到支持微服务的新结构。经过多方案对比，最终选择用Sublime Text开发定制化迁移脚本，完美解决了异构表结构转换的难题。

一、需求分析与技术选型

旧系统采用单体架构，所有业务数据集中在单个MySQL实例的order_db数据库中，包含23张关联表。新系统则按领域拆分为用户服务、订单服务、支付服务三个独立数据库，且字段命名规范、索引策略均有调整。

考虑过使用ETL工具，但发现以下痛点：
1. 字段映射规则复杂（如旧系统username对应新系统customernickname）
2. 需要清洗历史脏数据（如订单状态存在已废弃的"5"状态码）
3. 部分表需要合并/拆分（如旧地址表要拆分为收货地址和发票地址）

最终选择Sublime Text + Python脚本方案，因其具备：
- 轻量级开发环境快速迭代
- 完整的SQL语法高亮支持
- 可结合pymysql实现复杂业务逻辑

二、脚本架构设计

核心脚本采用模块化设计，主要包含以下组件：

# config.py - 数据库连接配置
OLD_DB = {
    'host': '10.0.0.1',
    'user': 'mig_user',
    'passwd': 'S3cr3t!',
    'db': 'order_db'
}

NEW_DB = {
    'host': 'mysql-cluster.new.com',
    'user': 'svc_order',
    'passwd': 'N3wP@ss',
    'db': 'order_service'
}

# transform.py - 数据转换逻辑
def transform_order_status(old_status):
    mapping = {
        '1': 'CREATED',
        '2': 'PAID',
        '3': 'SHIPPED',
        '4': 'COMPLETED',
        '5': 'CANCELLED'  # 旧系统废弃状态标准化
    }
    return mapping.get(str(old_status), 'UNKNOWN')

三、关键实现细节

1. 分批迁移策略
   为避免单次操作导致内存溢出，采用分段查询机制：

# migration.py - 分批处理逻辑
def migrate_table(table_name, batch_size=1000):
    offset = 0
    while True:
        with old_db.cursor() as cur:
            cur.execute(f"SELECT * FROM {table_name} LIMIT {batch_size} OFFSET {offset}")
            batch = cur.fetchall()
            if not batch:
                break
                
            # 执行转换和插入
            transform_and_insert(batch)
            
            offset += batch_size

1. 异常处理机制
   通过事务回滚和错误日志确保数据一致性：

# error_handler.py
def safe_execute(sql, params=None):
    try:
        with new_db.cursor() as cur:
            cur.execute(sql, params or ())
            new_db.commit()
    except Exception as e:
        new_db.rollback()
        log_error(f"执行失败: {sql} | 错误: {str(e)}")
        raise

四、实战经验总结

1. 性能优化技巧

- 使用INSERT ... ON DUPLICATE KEY UPDATE替代逐条插入
- 为迁移脚本单独创建数据库账号并设置合适权限
- 在低峰期执行迁移，通过SET SESSION TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ UNCOMMITTED提升读取速度

1. 验证方案
   开发了数据校验模块，自动对比新旧系统关键指标：

- 各表记录总数差异率
- 金额类字段总和偏差
- 状态分布一致性检查

整个迁移过程历时3天，平稳转移了超过2TB数据。这套脚本后来被抽象成团队内部的数据迁移框架，支持了后续多个系统的升级工作。对于需要兼顾灵活性和可靠性的数据迁移场景，Sublime + Python的组合确实是个值得考虑的选择。