亿级mongodb数据迁移

1. 预先准备有效数据单号池，通过单号拉取数据处理

单号表默认为1

01 使用findAndModify 更新单号表状态为 2 读取单号 循环读取100 条

02 通过运单号批量查询 Aladin_WayBillStatus 表 获取数据

03 拼接 新增 SQL语句

04 批量提交给 Hbase

05 批量更新 单号表 状态 为 3

方式优点

简单粗暴，开发简单 不超过200行代码，应为findAndModify 的原子性可以部署N个节点。

方式缺点

　　执行效率不高，并且提升优化空间几乎没有，使用多线程获取单号反而会更加耗时。

　　执行效率得看获取数据的表的承受能力。

　　对现有数据库照成压力

2.预支时间段表，通过时间段刷数据。

01 使用findAndModify  随机获取一个时段

02 通过时间段拉取一批数据

03 拼接 新增 SQL语句

04 批量提交给 Hbase

05 批量更新 时间段表 状态 为 3

方式优点

效率会比方式01 提高不少。

由于findAndModify   可以多节点部署。

方式缺点

　　每次时间段获取的数据量都是不可控的，业务高峰期时间段数据量可能非常大，业务低峰期数据量非常小，时间段生成规则会非常麻烦

对现有数据库照成压力

3.通过mongodb查询游标扫描数据。

find查询默认是从最旧数据开始。

_id 可以使用 $gt 查询 _id是有序的。

    public void test_2(ObjectId o) {
        DBCursor s;
        if (o == null) {
            s = mt.getCollection("orderid").find();
        } else {
            DBObject lisi = new BasicDBObject();
            lisi.put("_id", new BasicDBObject("$gt", o));
            s = mt.getCollection("orderid").find(lisi);
        }
        try {
            while (s.hasNext()) {
                DBObject item = s.next();
                o = (ObjectId) item.get("_id");
                String me = ((BasicDBObject) item).toJson();
                mq.send(new Message("mgtomq", me.getBytes(RemotingHelper.DEFAULT_CHARSET)));
                System.out.println(o);
            }
        } catch (Exception e) {
            test_2(o);
        }
    }

　　　　方式优点：

　　　　　　不会对数据库照成太大压力。

　　　　　　读取的数据也是从老到新的数据。

　　　　方式缺点：

　　　　　　无法部署多个节点，获取数据和处理数据一起处理效率不高。

　　　　　　解决方式： 通过消息中间件解耦，读取数据，生产消息，处理数据设置每次100条消费消息。

　　　　这种读取数据方式也是 datex 使用的，处理方式不通，但是想法差不多。

如果不需要对数据进行处理，可以直接使用 datex