在进行RDS（例如阿里云的RDS）数据迁移后，评估数据一致性主要包括以下几个关键步骤：
迁移前准备：
- 在迁移前做好充分的数据备份，确保有可恢复至迁移前状态的能力。
- 确定迁移范围，并对源数据库和目标数据库的结构进行详细的比对，确保表结构、索引、约束等完全一致。
迁移过程监控：
- 使用可靠的数据迁移工具或服务，如阿里云DTS（Data Transmission Service），并实时监控迁移进度和错误日志。
- 如果迁移过程中出现问题，能够及时发现并修复。
迁移后验证：
- 行数验证：对比源数据库和目标数据库各表的行数是否相同，可以使用
SELECT COUNT(*) FROM table_name语句来检查。 - 数据内容一致性验证：执行相同的SQL查询语句在源库和目标库中比较结果集的一致性。对于重要业务表或者关键字段，可能需要全量对比所有记录的每个字段值。
- 事务完整性检查：确保在迁移过程中涉及的所有事务都被完整地应用到了目标数据库，没有发生事务丢失或不完整的情况。
- 行数验证：对比源数据库和目标数据库各表的行数是否相同，可以使用
特殊场景处理：
- 对于自增序列ID、时间戳以及其他具有唯一性的字段，要确保迁移后它们的连续性和正确性。
- 对于可能存在外键约束的数据表，应先迁移依赖关系较弱的表，然后迁移主表以避免违反外键约束导致迁移失败。
工具辅助验证：
- 使用专门的数据库比较工具，比如MySQL Workbench的数据库同步功能或第三方数据库比对软件，进行详细且全面的数据一致性校验。
- 对于Redis数据，您提到的"redis-full-check-s"命令可能是用于Redis集群间数据迁移后的完整性校验工具，通过指定源密码、目标地址以及过滤规则等参数来进行数据比对。
性能与稳定性测试：
- 迁移完成后，进行系统压力测试和功能测试，确保数据迁移后系统的稳定性和性能表现符合预期。
综上所述，评估RDS数据迁移后的一致性是一个综合性的任务，需要结合多种方法和技术手段来确保数据在迁移过程中不失真、不遗漏，并且在新环境中保持原有的逻辑完整性。
