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迁移指南
从 MongoDB 迁移

从 MongoDB 迁移到 ProtonBase 指南

概述

MongoDB 是一种文档数据库，它所具备的可扩展性和灵活性可以满足您对查询和索引的需求。本文为您介绍如何从 MongoDB 迁移至 ProtonBase，包括数据同步配置、应用改造示例和常见问题解决方案。

有关 MongoDB 的更多信息，请参见 MongoDB 是什么？ (opens in a new tab)

准备工作

环境要求

  • MongoDB 3.6 或更高版本
  • ProtonBase 数据库实例
  • 网络连通性（建议内网连接以获得最佳性能）
  • Teleport 数据同步工具访问权限

权限配置

在 MongoDB 中创建专门用于数据同步的用户：

简单赋权（推荐）

可以到 Database 级别进行赋权，赋权后可进行批量读和 changeStream 流式读：

use test;
db.createUser({
  user: "protonbase",
  pwd: "xxxxxx",
  roles: [
    {
      role: "read",
      db: "test",
    }
  ]
});

复杂赋权

可以针对具体的 collection 和操作进行精细赋权：

use test;
db.createRole({
  role: "readAndWatchSpecificCollection",
  privileges: [
    {
      resource: { db: "test", collection: "a" },
      actions: ["find", "changeStream"]
    }
  ],
  roles: []
});
 
db.createUser({
  user: "protonbase",
  pwd: "xxxxx",
  roles: [
    { role: "readAndWatchSpecificCollection", db: "test" }
  ]
});

网络配置

参考 数据同步网络配置

迁移步骤

1. 评估源数据库

在开始迁移之前，需要对 MongoDB 数据库结构进行全面评估：

// 查看数据库列表
show dbs;
 
// 切换到目标数据库
use your_database;
 
// 查看集合列表
show collections;
 
// 查看集合统计信息
db.collection_name.stats();
 
// 抽样查看文档结构
db.collection_name.findOne();

2. 准备目标环境

在 ProtonBase 中创建相应的数据库和表结构：

-- 在 ProtonBase 中创建数据库
CREATE DATABASE ecommerce;
 
-- 创建用户和权限
CREATE USER "mongodb_migration" WITH PASSWORD 'secure_password';
GRANT ALL PRIVILEGES ON DATABASE ecommerce TO "mongodb_migration";

3. 数据同步配置

3.1 新建数据迁移任务

  1. 登录 ProtonBase 控制台 ProtonBase (opens in a new tab)
  2. 进入到相应的 data center
  3. 在左侧导航栏，单击 数据同步 --> 数据导入
  4. 在 数据导入 页面，单击右上角的 + 数据导入作业

3.2 配置源和目标

在 选择源和目标 页面，配置各项参数：

MongoDB 源配置：

参数描述
连接方式直接连接需要源端配置公网访问，并且将 Teleport 的 IP 加入到白名单。
Tunnel 参考网络配置
域名[:端口]数据库连接信息，包括端口，类似 mongodbserver1:27017,mongodbserver2:27018,mongodbserver3:27019
用户名用于同步的用户名，需要参考准备工作中的权限设置
密码用户的密码
Auth Source用于进行身份验证的数据库
Replica Set副本集名 (opens in a new tab)
Read Preference设置的读策略 (opens in a new tab)
Read Concern设置的读关注 (opens in a new tab)

ProtonBase 目标配置：

参数描述
连接方式可以直接选择当前 data center 内的 warebase 或者通过域名端口方式访问其他区域的 warebase
WareBase选择需要同步的 WareBase
用户用于同步的用户

配置完上述参数后，需要确定 Teleport 能够连接到数据源及目标端，可以通过 Teleport 页面的连接测试功能测试网络连接。

3.3 选择同步对象

在 选择同步对象 页面，选择需要同步的数据库：

参数描述
对象类型需要同步的对象类型，默认同步 Collection
同步所需的 DDL 操作允许同步的 DDL 操作
同步所需的 DML 操作允许同步的 DDL 操作
目标表类型可以配置默认目标端的表的存储类型，具体可以参考表结构设计
同步外键是否同步外键，MongoDB 忽略该选项
同步索引是否同步索引
同步唯一索引是否同步唯一索引
Drop 策略删除表的策略，包括
- RESTRICT，将会进行默认的 drop 操作。
- CASCADE，将会进行 DROP CASCADE 操作。
- RENAME，将会对目标表进行 rename 操作。

3.4 设置映射规则

在 设置映射规则 页面，查看映射规则及字段映射，参考 同步对象映射。

由于 MongoDB 存放的是 JSON 内容，可以在字段映射的时候修改字段映射规则。

3.5 设置同步策略

在 设置策略 页面，查看数据同步模式及脏数据处理策略。

4. 启动和监控迁移

启动同步作业后，查看同步状态。同步过程中的状态可以参考作业操作和状态。

5. 验证数据一致性

检查 MongoDB 的数据情况：

/* 1 */
{
    "_id" : ObjectId("672888ffc6fca18f4856a781"),
    "name" : "robert",
    "email" : "robert.xiao@protonbase.io"
}
 
/* 2 */
{
    "_id" : ObjectId("6728891dc6fca18f4856a782"),
    "name" : "tiny",
    "email" : "tiny.chen@protonbase.io"
}

在 MongoDB 新增数据：

/* 3 */
{
    "_id" : ObjectId("6729c0a4c6fca18f4856a7c0"),
    "name" : "eric",
    "email" : "eric@protonbase.io"
}

检查同步的数据是否正确。

应用改造

改造时需注意：

  1. 替换 MongoDB 驱动（如 mongodb-driver-sync）为 PostgreSQL 驱动（如 org.postgresql.Driver）。
  2. 在应用中将 MongoDB 的集合操作改为对 PostgreSQL 表的操作。
  3. 如果使用 ORM 工具，推荐使用支持 PostgreSQL 的 ORM（如 Hibernate、Spring Data JPA 等）。

连接配置更新

将应用程序中的数据库连接配置从 MongoDB 更新为 ProtonBase：

# 原 MongoDB 配置
spring.data.mongodb.uri=mongodb://username:password@mongodb-host:27017/database
 
# 新 ProtonBase 配置
spring.datasource.url=jdbc:postgresql://protonbase-host:5432/database
spring.datasource.username=protonbase_user
spring.datasource.password=protonbase_password
spring.datasource.driver-class-name=org.postgresql.Driver

数据模型转换

MongoDB 的文档结构需要转换为关系型表结构或使用 JSON 类型字段：

MongoDB 文档示例

{
  "_id": ObjectId("..."),
  "name": "Alice",
  "email": "alice@example.com",
  "orders": [
    {
      "orderId": "ORD001",
      "total": 99.99,
      "items": [
        {"productId": "P001", "quantity": 2}
      ]
    }
  ]
}

ProtonBase 表结构方案一：使用 JSONB 字段

CREATE TABLE users (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(100),
    email VARCHAR(100),
    profile JSONB
);
 
-- 插入数据
INSERT INTO users (name, email, profile) VALUES (
    'Alice',
    'alice@example.com',
    '{
      "orders": [
        {
          "orderId": "ORD001",
          "total": 99.99,
          "items": [
            {"productId": "P001", "quantity": 2}
          ]
        }
      ]
    }'::JSONB
);

ProtonBase 表结构方案二：关系型表结构

-- 用户表
CREATE TABLE users (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(100),
    email VARCHAR(100)
);
 
-- 订单表
CREATE TABLE orders (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    user_id INTEGER REFERENCES users(id),
    order_id VARCHAR(50),
    total NUMERIC(10, 2)
);
 
-- 订单项表
CREATE TABLE order_items (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    order_id INTEGER REFERENCES orders(id),
    product_id VARCHAR(50),
    quantity INTEGER
);

代码示例

插入数据

MongoDB 示例（Java）

MongoCollection<Document> collection = database.getCollection("users");
Document doc = new Document("name", "Alice")
                    .append("age", 25)
                    .append("city", "New York");
collection.insertOne(doc);

PostgreSQL 示例（Java）

String query = "INSERT INTO users (name, age, city) VALUES (?, ?, ?)";
try (Connection conn = DriverManager.getConnection(url, user, password);
     PreparedStatement stmt = conn.prepareStatement(query)) {
    stmt.setString(1, "Alice");
    stmt.setInt(2, 25);
    stmt.setString(3, "New York");
    stmt.executeUpdate();
}

查询数据

单条件查询

MongoDB 示例（Java）

Document query = new Document("name", "Alice");
Document result = collection.find(query).first();
if (result != null) {
    System.out.println(result.toJson());
}

PostgreSQL 示例（Java）

String query = "SELECT * FROM users WHERE name = ?";
try (Connection conn = DriverManager.getConnection(url, user, password);
     PreparedStatement stmt = conn.prepareStatement(query)) {
    stmt.setString(1, "Alice");
    try (ResultSet rs = stmt.executeQuery()) {
        while (rs.next()) {
            System.out.println("Name: " + rs.getString("name"));
            System.out.println("Age: " + rs.getInt("age"));
            System.out.println("City: " + rs.getString("city"));
        }
    }
}
多条件查询

MongoDB 示例（Java）

Document query = new Document("age", new Document("$gte", 20))
                     .append("city", "New York");
FindIterable<Document> results = collection.find(query);
for (Document doc : results) {
    System.out.println(doc.toJson());
}

PostgreSQL 示例（Java）

String query = "SELECT * FROM users WHERE age >= ? AND city = ?";
try (Connection conn = DriverManager.getConnection(url, user, password);
     PreparedStatement stmt = conn.prepareStatement(query)) {
    stmt.setInt(1, 20);
    stmt.setString(2, "New York");
    try (ResultSet rs = stmt.executeQuery()) {
        while (rs.next()) {
            System.out.println("Name: " + rs.getString("name"));
            System.out.println("Age: " + rs.getInt("age"));
            System.out.println("City: " + rs.getString("city"));
        }
    }
}

更新数据

MongoDB 示例（Java）

Document query = new Document("name", "Alice");
Document update = new Document("$set", new Document("age", 26));
collection.updateOne(query, update);

PostgreSQL 示例（Java）

String query = "UPDATE users SET age = ? WHERE name = ?";
try (Connection conn = DriverManager.getConnection(url, user, password);
     PreparedStatement stmt = conn.prepareStatement(query)) {
    stmt.setInt(1, 26);
    stmt.setString(2, "Alice");
    stmt.executeUpdate();
}

删除数据

MongoDB 示例（Java）

Document query = new Document("name", "Alice");
collection.deleteOne(query);

PostgreSQL 示例（Java）

String query = "DELETE FROM users WHERE name = ?";
try (Connection conn = DriverManager.getConnection(url, user, password);
     PreparedStatement stmt = conn.prepareStatement(query)) {
    stmt.setString(1, "Alice");
    stmt.executeUpdate();
}

聚合操作

MongoDB 示例（Java）

List<Bson> pipeline = Arrays.asList(
    Aggregates.group("$city", Accumulators.sum("count", 1))
);
AggregateIterable<Document> results = collection.aggregate(pipeline);
for (Document doc : results) {
    System.out.println(doc.toJson());
}

PostgreSQL 示例（Java）

String query = "SELECT city, COUNT(*) AS count FROM users GROUP BY city";
try (Connection conn = DriverManager.getConnection(url, user, password);
     PreparedStatement stmt = conn.prepareStatement(query);
     ResultSet rs = stmt.executeQuery()) {
    while (rs.next()) {
        System.out.println("City: " + rs.getString("city") + ", Count: " + rs.getInt("count"));
    }
}

迁移最佳实践

1. 迁移前准备

  1. 数据评估：

    • 评估 MongoDB 数据库大小和集合数量
    • 分析文档结构复杂度
    • 识别大文档和嵌套结构

  2. 制定迁移计划：

    • 确定迁移时间窗口（低峰期）
    • 准备回滚方案
    • 制定详细的测试计划
    • 安排团队培训和知识转移

2. 迁移过程中

  1. 分阶段迁移：

    • 先迁移非关键业务数据
    • 逐步迁移核心业务数据
    • 并行运行新旧系统进行验证

  2. 实时监控：

    • 监控数据同步延迟
    • 监控系统性能指标
    • 记录迁移过程中的问题和解决方案

3. 迁移后优化

  1. 性能调优：

    • 根据查询模式创建合适的索引
    • 优化表存储模式（行存/列存/混存）
    • 调整系统参数以适应工作负载

  2. 安全加固：

    • 配置 IP 白名单限制访问
    • 设置细粒度的用户权限
    • 启用审计日志记录关键操作

常见问题与解决方法

数据模型设计差异

问题：MongoDB 的文档结构允许嵌套字段，PostgreSQL 中则需转换为多表结构或使用 JSON 类型字段。

解决方案：

  • 如果嵌套层次简单，直接用 PostgreSQL 的 JSON 或 JSONB 类型字段存储嵌套数据。
  • 对复杂嵌套字段，设计关系型表结构，并通过外键关联实现。

示例： MongoDB 文档：

{ "name": "Alice", "orders": [{ "id": 1, "total": 50 }] }

PostgreSQL 表：

CREATE TABLE users (id SERIAL PRIMARY KEY, name TEXT);
CREATE TABLE orders (id SERIAL PRIMARY KEY, user_id INT, total NUMERIC, FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES users(id));

数据类型映射

问题：MongoDB 的动态类型与 PostgreSQL 的强类型系统不匹配。

解决方案：

  • 使用 JSONB 类型存储动态结构数据
  • 在应用层进行类型转换和验证
  • 建立数据验证规则确保一致性

查询性能优化

问题：从 MongoDB 的文档查询转换为关系型查询可能影响性能。

解决方案：

  • 合理设计索引策略
  • 使用适当的连接查询
  • 考虑使用物化视图优化复杂查询

事务处理

问题：MongoDB 的文档级原子性与 PostgreSQL 的事务处理机制不同。

解决方案：

  • 使用 PostgreSQL 的事务功能确保数据一致性
  • 在应用层实现分布式事务处理（如需要）
  • 合理设计业务逻辑避免长事务

通过遵循这些步骤和最佳实践，您可以顺利完成从 MongoDB 到 ProtonBase 的迁移，并充分利用 ProtonBase 的分布式数据库优势。

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