数据导入怎么进行？
当需要使用 DRDS 且要保留历史数据时，需要从其它数据库把数据导入到 DRDS 中。DRDS 支持从 RDS 或 MySQL 数据库中将数据导入到 DRDS 数据库。
例如，已有数据存储在 RDS 数据库中，需要迁移到 DRDS，虽然 DRDS 底层存储是 RDS 数据库，但是 DRDS 分库分表的存储方式和 RDS 存储方式不同，就需要把数据从 RDS 导入到 DRDS 中。
当待导入的数据量比较小时，如总数据量少于500万条，可以使用 mysqldump 等工具导出数据，再使用 MySQL source 命令将数据导入到 DRDS 数据库里。具体示例请参考数据导入与导出文档。
当数据量较大时，可以通过 DRDS 控制台导入数据。
从 DRDS 控制台导入数据的步骤如下：
在 DRDS 控制台左侧菜单栏选择实例列表，并在列表中单击需要操作的实例数据库名称进入数据库基本信息页。
在基本信息页右上角单击数据导入。
执行导入。数据导入是通过阿里云 DTS 服务实现，具体操作可以参考数据导入操作。在选择目标库时，实例类型选择 DRDS。
数据导入
注意：通过 DTS 数据迁移到 DRDS，不支持结构导入，请先在 DRDS 库上建表。
导入主键冲突处理。
通过 DTS 向 DRDS 导入数据时，由于记录含有主键 ID，会导致 DRDS Sequence 无法变更，产生导入数据主键 ID 值领先于 DRDS Sequence 当前值，从而引起主键冲突的情况。为了避免出错，需要修改 Sequence 起始值，方法可参考 Sequence 修改。
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您已经概述了将数据从RDS或MySQL导入到DRDS（分布式关系型数据库服务）的两种主要方法，这里我再补充一些细节和注意事项，帮助您更顺利地完成数据迁移。
1. 使用mysqldump工具的小规模数据迁移
- 适用场景：当您的数据量小于500万条时，可以考虑使用mysqldump进行导出和导入。
- 步骤简述：
- 导出：在源RDS或MySQL数据库上执行
mysqldump命令，生成SQL备份文件。 - 导入：登录到DRDS的目标库，通过MySQL的
source命令执行上述备份文件中的SQL语句来导入数据。
- 导出：在源RDS或MySQL数据库上执行
- 注意事项：
- 确保目标DRDS表结构已预先创建且与源表结构一致。
- 考虑数据迁移期间的锁定和业务影响，选择业务低峰期操作。
2. 大规模数据迁移通过DRDS控制台及DTS服务
- 适用场景：对于大规模数据迁移，推荐使用阿里云的数据传输服务（Data Transmission Service, DTS）。
- 步骤简述：
- 准备：确保DRDS侧的表结构已建立，且了解DTS的使用限制，如不支持结构导入。
- 启动迁移：在DRDS控制台选择“数据导入”，通过DTS服务配置迁移任务。
- 源实例类型：选择RDS或自建MySQL。
- 目标实例类型：选择DRDS。
- 配置详细参数：包括但不限于迁移类型（全量/增量）、同步对象、冲突处理策略等。
- 执行并监控：启动迁移任务后，密切监控迁移进度和日志，及时处理可能出现的问题。
- 注意事项：
- 主键冲突：如您所述，需提前处理Sequence问题以避免主键冲突。可以通过DRDS提供的Sequence修改功能调整起始值。
- 网络与安全：确保源数据库与DRDS之间的网络连通性，并配置好相应的安全组规则。
- 性能影响：大规模数据迁移可能对源数据库产生一定压力，建议评估并规划好迁移时间窗口。
总结
无论是小规模还是大规模数据迁移至DRDS，关键在于前期的充分准备和迁移过程中的细致监控。利用合适的工具和服务，结合合理的计划安排，可以有效保证数据迁移的顺利完成。同时，考虑到DRDS的分布式特性，合理设计分片键和优化表结构也是提升数据分布和查询效率的重要环节。
