MSSQL -> MySQL 데이터 마이그레이션- 1.계획

AWS RDS의 MSSQL에서 AWS RDS MySQL로 데이터 마이그레이션 계획을 아래와 같이 수립해 보겠습니다.

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1. 프로젝트 개요

• 목표: AWS RDS의 MSSQL에서 AWS RDS MySQL로 데이터베이스를 마이그레이션.
• 주요 고려 사항:
  • 데이터 타입 차이
  • 저장 프로시저, 트리거 등 비호환 요소 해결
  • 서비스 중단 최소화
  • AWS 기반 서비스 활용 (AWS DMS)

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2. 범위 정의

• 소스 시스템: AWS RDS MSSQL
• 타겟 시스템: AWS RDS MySQL 8.x
• 마이그레이션 데이터:
  • 테이블: 모든 데이터 테이블
  • 뷰(Views): 필요 시 변환
  • 스토어드 프로시저, 트리거: 필요에 따라 재작성
  • 사용자 및 권한: MySQL에 맞게 권한 설정

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3. 리스크 분석

• 데이터 타입 불일치: MSSQL의 DATETIME, NVARCHAR 등 MySQL과의 차이로 인한 문제.
• SQL 기능 차이: MSSQL의 T-SQL과 MySQL의 SQL 문법 차이.
• 퍼포먼스 이슈: MySQL로의 이전 후 성능 저하 가능성.
• 서비스 중단: 마이그레이션 중 서비스 중단 가능성 → 최소화 필요.
• 데이터 손실: 대용량 데이터 이전 시 손실 가능성 → 테스트 및 검증 필요.

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4. 일정 수립 

단계작업 내용기간(예시)

계획 수립	마이그레이션 전략, 리스크 분석, 일정 수립	1주
데이터 분석	MSSQL 구조 분석, MySQL 요구사항 확인	1주
매핑 설계	데이터 매핑, 타입 변환 규칙 정의	1~2주
테스트 마이그레이션	AWS DMS 활용해 샘플 데이터 마이그레이션	1~2주
데이터 변환	전체 데이터 변환, SQL 문법 변환	2주
본 마이그레이션	전체 데이터 이전, 서비스 전환	1~2일
검증 및 테스트	데이터 무결성 검증, 애플리케이션 테스트	1~2주
운영 안정화	마이그레이션 후 모니터링 및 최적화	2주

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5. 데이터 분석 및 매핑

• MSSQL → MySQL 데이터 타입 매핑:
  • DATETIME → DATETIME or TIMESTAMP
  • NVARCHAR → VARCHAR
  • INT → INT
  • BIT → TINYINT(1)
• 인덱스: MySQL에 맞게 인덱스 재구성.
• 트리거 및 프로시저: MSSQL T-SQL 기반 로직을 MySQL SQL로 변환(수작업 필요).

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6. 데이터 변환 및 이전

• AWS DMS(AWS Database Migration Service) 활용:
  • 마이그레이션 유형: 전체 로드 + CDC(Change Data Capture) 사용으로 서비스 중단 최소화.
  • 스키마 변환: AWS SCT(Schema Conversion Tool)로 스키마 자동 변환.
  • 데이터 이동: AWS DMS로 실시간 데이터 복제.
• 데이터 클렌징:
  • NULL 값 처리, 데이터 무결성 검증.
  • 대용량 데이터는 배치 작업으로 처리.

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7. 검증 및 테스트

• 데이터 무결성 테스트:
  • 데이터 개수 비교, 샘플 데이터 검증.
• 퍼포먼스 테스트:
  • MySQL에서의 쿼리 실행 시간 분석 및 튜닝.
• 애플리케이션 테스트:
  • MySQL 연결 후 서비스 기능 테스트.

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8. 운영 및 모니터링

• 운영 전환:
  • 기존 MSSQL 연결 종료 후 MySQL 연결.
• 모니터링:
  • AWS CloudWatch로 DB 성능 모니터링.
• 백업:
  • MySQL 데이터 백업 정책 수립 및 정기적 백업 실행.
• 최적화:
  • 인덱스 튜닝, 쿼리 개선, DB 파라미터 최적화.

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추천 AWS 도구

• AWS DMS: 데이터 마이그레이션 자동화.
• AWS SCT: 스키마 변환 도구.
• AWS CloudWatch: 마이그레이션 및 운영 모니터링.

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