团队Vibe Coding开发指南 - DDAD方法论

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AI协作的数据迁移策略与验证 ​

数据迁移是重构项目中的“心脏搭桥手术”，风险极高。任何微小的错误都可能导致数据丢失或不一致，从而引发灾难性的业务后果。传统的迁移过程严重依赖工程师的手工操作和反复核对，耗时且压力巨大。

在“团队Vibe Coding”模式下，我们引入AI作为“数据迁移专家”和“质量验证官”，将这一过程系统化、自动化，并大幅提升其可靠性。

核心理念：迁移未动，验证先行 ​

我们的迁移策略核心是：在迁移任何一行数据之前，先用AI设计好完整的验证方案。我们必须能够证明迁移后的数据与源数据是100%一致的。

整个过程分为三步：Schema映射 -> ETL脚本生成 -> 数据一致性验证。

第一步：AI协作Schema映射与DDL生成 ​

数据工程师赵四的首要任务是将MySQL的表结构映射到ClickHouse。这并非简单的复制，因为两种数据库的特性差异巨大（OLTP vs OLAP）。

赵四的Prompt:

你是一位精通MySQL和ClickHouse的数据架构师。这是我们旧系统核心表 sales_records 在MySQL中的CREATE TABLE语句。

sql
CREATE TABLE `sales_records` (
  `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `order_id` varchar(255) NOT NULL,
  `product_id` int(11) NOT NULL,
  `amount` decimal(10,2) NOT NULL,
  `created_at` datetime NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `idx_created_at` (`created_at`)
) ENGINE=InnoDB;

请为我完成以下任务：

  1. 设计ClickHouse表结构：请将此表结构翻译为ClickHouse的DDL。需要考虑到ClickHouse的特性，选择合适的表引擎（如MergeTree）、分区键（PARTITION BY）和排序键（ORDER BY）。
  2. 解释设计理由：请详细说明你为什么选择这样的表引擎、分区键和排序键，以及它们对查询性能的好处。

AI不仅生成了优化的ClickHouse DDL，还详细解释了使用toYYYYMM(created_at)作为分区键可以极大地提升按月查询的性能，将order_by (product_id, created_at)作为排序键则有利于针对特定产品的查询分析。这为后续的高性能查询打下了基础。

第二步：AI生成ETL脚本 ​

确定了目标表结构后，就需要编写脚本来执行实际的抽取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load）过程。

赵四的Prompt:

你是一位资深的Python数据工程师。请为我编写一个Python脚本，完成以下任务：

  1. 从MySQL数据库的 sales_records 表中分批（batch）读取数据，以避免内存溢出。
  2. 将数据写入到ClickHouse的 sales_records_new 表中。
  3. 需要使用 mysql-connector-python 和 clickhouse-driver 这两个库。
  4. 请在代码中加入详细的日志记录和异常处理机制。

AI生成的Python脚本结构清晰，包含了批量读取、连接池管理、重试逻辑和进度条显示，让赵四从繁琐的样板代码编写中解放出来，只需填写数据库连接信息并进行少量定制即可。

第三步：AI驱动的数据一致性验证（核心） ​

这是整个迁移过程中最关键的一步。我们如何确保迁移后的数据不多不少、完全正确？我们利用AI生成一个“数据对账”脚本。

赵四的Prompt:

你是一位严谨的数据质量保证（QA）工程师。请编写一个Python脚本，用于验证MySQL中的sales_records表和ClickHouse中的sales_records_new表的数据一致性。

验证过程必须包括以下检查，并且不能将全量数据加载到内存中：

  1. 总行数校验：确保两个表的总行数完全一致。
  2. 核心指标校验：按天分组，分别计算两个表中每日的总销售额（amount之和），并确保结果完全一致。
  3. 随机抽样校验：随机从MySQL中抽取1000条记录，然后根据这些记录的order_id，去ClickHouse中查找对应的记录，并逐字段比对，确保所有字段的值都完全相同。

如果发现任何不一致，脚本需要打印出详细的差异报告。

这个Prompt的精髓在于，它没有要求AI去比对每一行数据，而是通过总量、分组聚合、随机抽样这三个维度，高效且可靠地验证了数据的一致性。AI生成的脚本会自动执行这些检查，并输出一份清晰的对账报告，让数据迁移的正确性变得一目了然。

本节小结： AI的介入，将传统数据迁移这个充满不确定性的“手工作坊”，升级为了一个可预测、可验证的“精密工程”。通过让AI承担Schema设计、ETL脚本编写，特别是数据验证脚本的生成，我们将工程师从繁重、易错的体力劳动中解放出来，让他们能专注于策略制定和结果验证。这不仅大幅提升了迁移效率，更重要的是，它为这个高风险操作提供了前所未有的安全保障。

下一节： 高性能后端的重构与查询优化