迁移概述

本方案面向 Oracle 到 MySQL 的复杂迁移场景，兼顾数据类型精确映射、主键与序列替换、约束与索引重建、批量高效数据导入以及数据一致性验证。整体策略如下：

• 数据类型按精度与范围做精准映射，避免溢出与截断；
• Oracle 序列与触发器使用 MySQL 的 AUTO_INCREMENT 或“序列表 + 函数”进行替代；
• 先建表后导数，再建外键/索引/检查约束，提升导入效率；
• 使用 CSV 批量导入（LOAD DATA），统一字符集为 utf8mb4，时间统一为 UTC；
• 提供验证与回滚方案，保证迁移安全性与业务连续性。

数据类型映射表

说明：尽量保持与 Oracle 精度一致；MySQL 版本建议为 8.0.16+（支持 CHECK）。

• NUMBER(p,0)
  • p ≤ 9 → INT
  • 10 ≤ p ≤ 18 → BIGINT
  • p > 18 → DECIMAL(p,0)
• NUMBER(p,s) → DECIMAL(p,s)（MySQL DECIMAL 总位数 ≤ 65；如 p>65 需降维或分拆）
• NUMBER（未指定精度）→ DECIMAL(38,10)（保守策略；如逻辑为整型可改 BIGINT）
• BINARY_FLOAT → FLOAT
• BINARY_DOUBLE / FLOAT → DOUBLE
• VARCHAR2(n [BYTE|CHAR]) → VARCHAR(n)（统一字符集 utf8mb4；注意行大小限制）
• NVARCHAR2(n) / NCHAR(n) → VARCHAR/CHAR（以 utf8mb4 存储；建议用对应 collation）
• CHAR(n) → CHAR(n)
• DATE（含时分秒）→ DATETIME(0) 或 DATETIME(6)（若使用毫秒则选(6)）
• TIMESTAMP[(n)] → DATETIME[(n)]（避免 MySQL TIMESTAMP 的自动更新语义）
• TIMESTAMP WITH TIME ZONE → DATETIME(6)（存 UTC；应用层处理时区）
• INTERVAL YEAR TO MONTH → INT（总月数）或 VARCHAR(20)（建议 INT）
• INTERVAL DAY TO SECOND → BIGINT（总毫秒或秒）或 VARCHAR(30)（建议 BIGINT 毫秒）
• RAW(n) → VARBINARY(n)
• LONG RAW → LONGBLOB
• BLOB → BLOB
• CLOB / NCLOB → LONGTEXT（utf8mb4）
• XMLTYPE → LONGTEXT（存 XML 文本）
• ROWID/UROWID → 不迁移为业务字段
• 默认值：SYSDATE/SYSTIMESTAMP → CURRENT_TIMESTAMP[(6)]
• 布尔（PL/SQL）→ TINYINT(1)（0/1）

注意：

• utf8mb4 下 VARCHAR 最大长度受一行 65535 字节限制，超长建议改用 TEXT/LONGTEXT；
• MySQL CHECK 约束在 8.0.16+ 才会强制执行；如低版本需改触发器或应用校验。

迁移脚本

以下脚本为通用模板与示例，需根据实际表结构替换对象名、列定义与约束。示例包含典型三张表：customers、orders、order_items，并演示序列替代与批量导入。

1. 目标库初始化（MySQL 8.0）

-- 建议在全新 Schema 下迁移与验证
CREATE DATABASE IF NOT EXISTS target_mig
  DEFAULT CHARACTER SET utf8mb4
  DEFAULT COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci;
USE target_mig;

-- 基本会话配置
SET NAMES utf8mb4;
SET time_zone = '+00:00';
SET sql_mode = 'STRICT_ALL_TABLES,ERROR_FOR_DIVISION_BY_ZERO,NO_ZERO_DATE,NO_ZERO_IN_DATE';

-- 为避免导入期间外键开销，后续导数时临时关闭（见执行步骤）
-- SET FOREIGN_KEY_CHECKS=0;
-- SET UNIQUE_CHECKS=0;

2. DDL：表结构（示例）

-- customers（Oracle: NUMBER PK + VARCHAR2 + DATE）
CREATE TABLE customers (
  customer_id BIGINT NOT NULL,                 -- Oracle NUMBER(10) 映射
  name        VARCHAR(200) NOT NULL,
  email       VARCHAR(320) NULL,               -- RFC email 可到 320 字符
  created_at  DATETIME(0) NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
  CONSTRAINT pk_customers PRIMARY KEY (customer_id),
  CONSTRAINT uq_customers_email UNIQUE (email),
  CONSTRAINT chk_customers_name CHECK (CHAR_LENGTH(name) > 0)
) ENGINE=InnoDB;

-- orders（Oracle: 序列 + 触发器填充；时间戳与状态检查）
CREATE TABLE orders (
  order_id    BIGINT NOT NULL,
  customer_id BIGINT NOT NULL,
  order_date  DATETIME(6) NOT NULL,
  status      VARCHAR(30) NOT NULL,            -- Oracle CHECK(status in (...))
  total_amt   DECIMAL(18,2) NOT NULL DEFAULT 0,
  CONSTRAINT pk_orders PRIMARY KEY (order_id),
  INDEX idx_orders_customer_id (customer_id)
) ENGINE=InnoDB;

-- order_items（含数量与价格，注意精度）
CREATE TABLE order_items (
  item_id     BIGINT NOT NULL,
  order_id    BIGINT NOT NULL,
  product_code VARCHAR(64) NOT NULL,
  quantity    DECIMAL(18,6) NOT NULL,          -- Oracle NUMBER(18,6)
  unit_price  DECIMAL(18,2) NOT NULL,
  CONSTRAINT pk_order_items PRIMARY KEY (item_id),
  INDEX idx_order_items_order_id (order_id)
) ENGINE=InnoDB;

3. 外键与检查约束（建议在数据导入后再创建，以提升导入效率）

-- 外键约束
ALTER TABLE orders
  ADD CONSTRAINT fk_orders_customer
  FOREIGN KEY (customer_id) REFERENCES customers(customer_id)
  ON DELETE RESTRICT ON UPDATE RESTRICT;

ALTER TABLE order_items
  ADD CONSTRAINT fk_items_order
  FOREIGN KEY (order_id) REFERENCES orders(order_id)
  ON DELETE CASCADE ON UPDATE RESTRICT;

-- 示例状态检查（MySQL 8.0.16+）
ALTER TABLE orders
  ADD CONSTRAINT chk_orders_status
  CHECK (status IN ('CREATED','PAID','SHIPPED','CANCELLED'));

4. 序列替代方案

• 若 Oracle 使用序列为 PK，且导入后仍需新插入生成主键，建议使用 AUTO_INCREMENT。
• 如必须与多个表共享同一序列值或保持与历史序列完全一致，使用“序列表 + 函数”方案：

A. 将主键列改为 AUTO_INCREMENT（仅当序列不跨表共享）

ALTER TABLE customers MODIFY customer_id BIGINT NOT NULL AUTO_INCREMENT;
ALTER TABLE orders    MODIFY order_id    BIGINT NOT NULL AUTO_INCREMENT;
ALTER TABLE order_items MODIFY item_id   BIGINT NOT NULL AUTO_INCREMENT;

说明：导入历史数据时可显式写入主键值，AUTO_INCREMENT 不会阻止。

B. 跨表共享序列（可选）：序列表 + 函数

-- 通用序列表
CREATE TABLE sequences (
  name VARCHAR(64) NOT NULL PRIMARY KEY,
  val BIGINT NOT NULL
) ENGINE=InnoDB;

-- 初始化已有的 Oracle 序列当前值（需从 Oracle 数据字典查询 last_number）
INSERT INTO sequences(name, val) VALUES
  ('seq_orders', 100000),  -- 示例值，替换为实际序列当前值
  ('seq_items',  500000);

DELIMITER $$
CREATE FUNCTION nextval(seq_name VARCHAR(64))
RETURNS BIGINT
DETERMINISTIC
BEGIN
  -- 使用 LAST_INSERT_ID 技巧保证并发安全
  UPDATE sequences SET val = LAST_INSERT_ID(val + 1) WHERE name = seq_name;
  RETURN LAST_INSERT_ID();
END$$
DELIMITER ;

-- 使用触发器示例（当不使用 AUTO_INCREMENT）
DELIMITER $$
CREATE TRIGGER trg_orders_before_ins
BEFORE INSERT ON orders
FOR EACH ROW
BEGIN
  IF NEW.order_id IS NULL OR NEW.order_id = 0 THEN
    SET NEW.order_id = nextval('seq_orders');
  END IF;
END$$
DELIMITER ;

5. 批量数据导入（CSV） 说明：建议用 SQLcl/SQL*Plus 从 Oracle 导出 CSV，统一为 UTF-8，日期格式固定；MySQL 使用 LOAD DATA LOCAL INFILE 高效导入。

A. Oracle 侧导出（优先 SQLcl）

-- 使用 SQLcl（支持 SET SQLFORMAT）
SET SQLFORMAT csv
SET NLS_DATE_FORMAT 'YYYY-MM-DD"T"HH24:MI:SS'
SET NLS_TIMESTAMP_FORMAT 'YYYY-MM-DD"T"HH24:MI:SS.FF6'
SPOOL customers.csv
SELECT customer_id, name, email, created_at FROM customers ORDER BY customer_id;
SPOOL OFF

SPOOL orders.csv
SELECT order_id, customer_id,
       TO_CHAR(order_date, 'YYYY-MM-DD"T"HH24:MI:SS.FF6') AS order_date,
       status, total_amt
FROM orders ORDER BY order_id;
SPOOL OFF

SPOOL order_items.csv
SELECT item_id, order_id, product_code, quantity, unit_price
FROM order_items ORDER BY item_id;
SPOOL OFF

若仅有 SQL*Plus，可设置分隔与引号，确保转义与空值一致（略）。

B. MySQL 侧导入（注意 secure_file_priv 设置；如用 LOCAL 需客户端支持）

-- 导入前建议关闭外键与唯一检查，加速导入（执行步骤中再开启）
SET FOREIGN_KEY_CHECKS=0;
SET UNIQUE_CHECKS=0;
SET AUTOCOMMIT=0;

-- customers
LOAD DATA LOCAL INFILE '/path/customers.csv'
INTO TABLE customers
CHARACTER SET utf8mb4
FIELDS TERMINATED BY ',' ENCLOSED BY '"' ESCAPED BY '"'
LINES TERMINATED BY '\n'
(customer_id, @v_name, @v_email, @v_created_at)
SET
  name       = NULLIF(@v_name, ''),
  email      = NULLIF(@v_email, ''),
  created_at = STR_TO_DATE(@v_created_at, '%Y-%m-%dT%H:%i:%s');

-- orders
LOAD DATA LOCAL INFILE '/path/orders.csv'
INTO TABLE orders
CHARACTER SET utf8mb4
FIELDS TERMINATED BY ',' ENCLOSED BY '"' ESCAPED BY '"'
LINES TERMINATED BY '\n'
(order_id, customer_id, @v_order_date, @v_status, total_amt)
SET
  order_date = STR_TO_DATE(@v_order_date, '%Y-%m-%dT%H:%i:%s.%f'),
  status     = NULLIF(@v_status, '');

-- order_items
LOAD DATA LOCAL INFILE '/path/order_items.csv'
INTO TABLE order_items
CHARACTER SET utf8mb4
FIELDS TERMINATED BY ',' ENCLOSED BY '"' ESCAPED BY '"'
LINES TERMINATED BY '\n'
(item_id, order_id, product_code, quantity, unit_price);

COMMIT;

-- 导入完成后恢复检查
SET FOREIGN_KEY_CHECKS=1;
SET UNIQUE_CHECKS=1;
SET AUTOCOMMIT=1;

6. 导入后再创建外键/索引/检查约束（若尚未创建）

-- 示例：已在上文提供 FK/CHK；若为了最大化性能可在此阶段再执行
-- 另外建议为常用查询列添加必要索引（结合执行计划）
CREATE INDEX idx_orders_status_date ON orders(status, order_date);
CREATE INDEX idx_items_product ON order_items(product_code);

7. 空字符串与 NULL 的统一处理 Oracle 将空字符串当作 NULL；MySQL 不会，需进行清洗：

-- 示例：将空字符串标准化为 NULL（实际根据业务列选择）
UPDATE customers SET email = NULL WHERE email = '';

执行步骤

1. 准备阶段

   • 确认 MySQL 版本（建议 8.0.16+）、目标库字符集 utf8mb4、时区统一为 UTC。
   • 采集 Oracle 元数据：表、列、约束、索引、序列、触发器、分区与物化视图等。
   • 根据映射表生成 MySQL DDL（可分批构建），确认长度、精度与 CHECK 条件。

2. 架构搭建

   • 在新 Schema（如 target_mig）创建所有表（不含外键/索引/检查约束或暂不创建）。
   • 选择序列替代策略：AUTO_INCREMENT 或“序列表 + 函数”。

3. 数据导出

   • 使用 SQLcl/SQL*Plus 导出 CSV（UTF-8；统一日期/时间戳格式；确保转义与空值策略）。
   • 大表分片导出（按主键范围或日期分段），避免超大单文件。

4. 批量导入

   • 在 MySQL 会话中暂时关闭 FOREIGN_KEY_CHECKS 与 UNIQUE_CHECKS，关闭 autocommit。
   • 使用 LOAD DATA LOCAL INFILE 导入，逐表执行，父表先导入，子表后导入。
   • 导入完成后 COMMIT，并恢复检查开关。

5. 约束与索引重建

   • 创建外键、唯一约束、普通索引、CHECK 约束。
   • 若有分区表，按 MySQL 语法与可用分区类型重建（需单独设计）。

6. 验证与优化

   • 执行验证方法（见下节），确认行数与关键字段一致。
   • 根据慢查询日志与执行计划（EXPLAIN/ANALYZE）增补索引。
   • 调整 InnoDB 参数（如 buffer pool、redo/undo）在导入窗口优化性能。

7. 切换与回滚

   • 采用“双库双写”或“只读切换”策略：先将应用指向新库的只读实例进行验证，再切主写。
   • 保留原库只读一段时间作为回退；如需回滚只需将应用连接指针切回原库。

注意事项

• 精度风险：
  • NUMBER 未指定精度的列必须评估实际范围后再定 DECIMAL 或 BIGINT，避免溢出或截断。
• 时间语义：
  • Oracle DATE 包含时间；请确保 MySQL 使用 DATETIME 并统一为 UTC，避免时区漂移。
• 字符集与长度：
  • utf8mb4 下最大行长度限制会影响超长 VARCHAR；必要时用 TEXT/LONGTEXT。
• CHECK 约束：
  • 仅 MySQL 8.0.16+ 强制执行；低版本需用触发器或应用侧校验。
• 序列语义：
  • AUTO_INCREMENT 与 Oracle 序列行为不同；跨表共享序号需使用“序列表 + 函数”。
• 物化视图/分区/高级特性：
  • Oracle 物化视图需改为表 + 事件/任务刷新；分区需按 MySQL 语法重新设计。
• 安全与审计：
  • 避免在生产中使用 LOAD DATA LOCAL INFILE 不受控路径；启用审计日志与最小权限。
• 不建议在导入期间进行 DML 并发写入，以免外键与唯一约束验证失败。

验证方法

• 行数与基本统计
  • 每表比对 COUNT(*)、MIN/MAX（主键与日期）、SUM/AVG（数值列）。
• 采样数据对比
  • 随机抽样 N 条记录（同一主键）比对字段值；可输出哈希校验。
• 约束一致性
  • MySQL: SHOW CREATE TABLE；核对主键、唯一、外键、CHECK 与索引是否齐全。
• 引用完整性
  • 检查孤儿记录：SELECT oi.* FROM order_items oi LEFT JOIN orders o ON oi.order_id=o.order_id WHERE o.order_id IS NULL;
• 数据长度/截断检查
  • 统计文本列长度 > 设定上限的记录数；评估是否需放宽列长度。
• 时间与时区
  • 随机抽样比对时间字段是否与 Oracle 一致（考虑秒/毫秒与时区转换）。
• 性能验证
  • 使用 EXPLAIN ANALYZE 检查主要查询路径，确保索引命中；对慢查询增补复合索引。
• 导入一致性
  • 全库 CRC/MD5 校验（可对关键列拼接后做哈希）对比抽样与总量趋势。

如需将上述模板生成针对您实际的 Oracle 数据字典的完整 MySQL DDL/约束/索引脚本，请提供具体表结构（列名、数据类型、精度、约束、索引、序列与触发器定义），我可按此输出可直接执行的迁移脚本。

迁移概述

本方案针对从 SQL Server 迁移到 PostgreSQL 的“简单”场景，聚焦常见表结构、基本约束和索引的迁移与数据导入。方案特点：

• 明确的数据类型映射，确保精度与语义一致
• 使用 PostgreSQL 标准特性（IDENTITY、UUID、DEFERRABLE 约束等）
• 推荐以 CSV + COPY 导入的方式，兼顾效率与安全（避免危险操作）
• 提供完整的 DDL/DML 模板与可执行步骤，支持快速落地
• 包含数据一致性验证与性能优化建议

如未提供具体表结构，迁移脚本以模板形式给出，可直接替换占位符后使用。

数据类型映射表

以下为常见 SQL Server 到 PostgreSQL 的类型映射（简单场景适用）：

• 整数与布尔
  • SQL Server INT → PostgreSQL integer
  • BIGINT → bigint
  • SMALLINT → smallint
  • TINYINT → smallint（如需严格 0–255，可加 CHECK 约束）
  • BIT → boolean（0/1 → false/true）
• 小数与数值
  • DECIMAL(p,s)/NUMERIC(p,s) → numeric(p,s)
  • MONEY/SMALLMONEY → numeric(19,4)/numeric(10,4)
  • FLOAT → double precision
  • REAL → real
• 字符串
  • CHAR(n) → char(n)
  • VARCHAR(n) → varchar(n)
  • NVARCHAR(n) → varchar(n)（PostgreSQL 默认 UTF-8，兼容 Unicode）
  • VARCHAR(MAX)/NVARCHAR(MAX)/TEXT → text
• 日期与时间
  • DATE → date
  • TIME → time without time zone
  • DATETIME/DATETIME2 → timestamp without time zone
  • DATETIMEOFFSET → timestamp with time zone
• 其他常见类型
  • UNIQUEIDENTIFIER → uuid（需扩展 uuid-ossp 或使用 pgcrypto）
  • VARBINARY/IMAGE → bytea
  • XML → xml
• 默认与函数映射
  • GETDATE() → CURRENT_TIMESTAMP（或 now()）
  • SYSDATETIME() → CURRENT_TIMESTAMP
  • NEWID() → uuid_generate_v4()（uuid-ossp）或 gen_random_uuid()（pgcrypto）
• 标识列
  • IDENTITY → GENERATED BY DEFAULT AS IDENTITY（推荐）或 GENERATED ALWAYS AS IDENTITY（更严格）

注意：SQL Server 的大小写不敏感与排序规则（collation）与 PostgreSQL 不同。若需不区分大小写的比较，建议使用 citext 扩展或统一 lower()/upper() 处理。

迁移脚本

以下提供 PostgreSQL 端的完整可执行模板脚本（含扩展、Schema、表结构、约束、索引与数据导入）。请根据实际表结构进行替换补充。

-- ================================================
-- PostgreSQL 迁移脚本模板（请在 psql 客户端执行）
-- 适用：简单场景，常规表、约束、索引、CSV 导入
-- ================================================

-- 1) 基础设置与扩展
BEGIN;

-- 建议在新库中执行，避免与现有对象冲突
-- 客户端编码（确保 CSV 为 UTF-8）
SET client_encoding TO 'UTF8';

-- 添加常用扩展（根据需要选择）
-- 若使用 uuid_generate_v4()，需要 uuid-ossp
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS "uuid-ossp";
-- 如需 gen_random_uuid() 可改用 pgcrypto：
-- CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS "pgcrypto";

-- 如需不区分大小写的文本列（可选）
-- CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS "citext";

-- 2) 创建目标 schema（保留 SQL Server 的 dbo 命名习惯）
CREATE SCHEMA IF NOT EXISTS dbo;

-- 3) 示例表结构（请替换为实际表结构）
-- 下面示例涵盖常用类型与约束。将其复制拓展为你的所有表。
-- 示例一：dbo.users
CREATE TABLE IF NOT EXISTS dbo.users (
    id            integer GENERATED BY DEFAULT AS IDENTITY PRIMARY KEY,
    username      varchar(100) NOT NULL,
    email         varchar(255) NOT NULL,
    is_active     boolean NOT NULL DEFAULT true,
    created_at    timestamp without time zone NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
    external_guid uuid DEFAULT uuid_generate_v4(),
    -- 如 SQL Server 为 NVARCHAR(MAX)，建议用 text
    bio           text
);

-- 唯一约束（示例）
ALTER TABLE dbo.users
    ADD CONSTRAINT uq_users_email UNIQUE (email);

-- 示例二：dbo.orders（含外键、数值类型）
CREATE TABLE IF NOT EXISTS dbo.orders (
    id             bigint GENERATED BY DEFAULT AS IDENTITY PRIMARY KEY,
    user_id        integer NOT NULL,
    order_number   varchar(50) NOT NULL,
    amount         numeric(18,2) NOT NULL,
    status         varchar(20) NOT NULL,
    created_at     timestamp without time zone NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
    -- 示例 BIT → boolean
    paid           boolean NOT NULL DEFAULT false,
    -- 示例 DATETIMEOFFSET → timestamptz（如有）
    -- paid_at     timestamp with time zone
    -- 示例 UNIQUEIDENTIFIER → uuid
    source_guid    uuid
);

-- 外键约束（设为 DEFERRABLE，便于批量导入时推迟检查）
ALTER TABLE dbo.orders
    ADD CONSTRAINT fk_orders_user
    FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES dbo.users(id)
    DEFERRABLE INITIALLY DEFERRED;

-- 唯一索引（示例）
CREATE UNIQUE INDEX IF NOT EXISTS idx_orders_order_number
ON dbo.orders (order_number);

-- 非唯一索引（示例）
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_orders_user_id_status
ON dbo.orders (user_id, status);

-- 4) 数据导入（推荐使用 \copy 在 psql 客户端执行）
-- 注意：\copy 是 psql 元命令，运行于客户端，避免服务器文件权限问题
-- 将 SQL Server 导出的 CSV 文件路径替换为你的实际路径

-- 导入用户数据
-- CSV 须包含表列的表头，且编码为 UTF-8
\copy dbo.users (id, username, email, is_active, created_at, external_guid, bio)
FROM '/path/to/export/users.csv' WITH (FORMAT csv, HEADER true);

-- 导入订单数据（外键已设为 DEFERRABLE）
\copy dbo.orders (id, user_id, order_number, amount, status, created_at, paid, source_guid)
FROM '/path/to/export/orders.csv' WITH (FORMAT csv, HEADER true);

-- 5) 迁移后检查（示例：确保关键约束生效）
-- 若导入时临时去除 NOT NULL/UNIQUE，需在此处重新启用并清理坏数据
-- 简单场景建议直接在 DDL 中启用约束，避免后置修复

COMMIT;

-- 6) 可选：校验辅助查询（行数、空值、唯一性）
-- 行数
-- SELECT COUNT(*) FROM dbo.users;
-- SELECT COUNT(*) FROM dbo.orders;

-- 唯一性与空值检查
-- SELECT email, COUNT(*) FROM dbo.users GROUP BY email HAVING COUNT(*) > 1;
-- SELECT COUNT(*) FROM dbo.users WHERE email IS NULL;

-- 7) 性能建议（可在数据导入结束后）
-- ANALYZE 更新统计信息
ANALYZE dbo.users;
ANALYZE dbo.orders;

-- 可按需 VACUUM（通常不必立即执行）
-- VACUUM (ANALYZE) dbo.users;
-- VACUUM (ANALYZE) dbo.orders;

说明：

• 以上为模板示例，请依据你的实际 SQL Server 表结构批量生成对应的 CREATE TABLE/INDEX/CONSTRAINT 语句。
• IDENTITY 字段用 GENERATED BY DEFAULT AS IDENTITY 映射，兼容手工插入旧主键值；如希望严格禁止插入自增列，可改为 GENERATED ALWAYS。
• 约束选用 DEFERRABLE INITIALLY DEFERRED，便于先导入数据、再在事务提交时统一校验外键。

执行步骤

1. 评估与准备

   • 确认迁移范围为简单场景：无分区表、无复杂触发器、无计算列、无跨库依赖。
   • 对 SQL Server 源库进行全量备份，验证可恢复性。
   • 统一字符集策略：将 CSV 导出为 UTF-8 编码。

2. 导出表结构

   • 在 SSMS 中对目标表使用“任务 → 生成脚本”，导出 CREATE TABLE/INDEX/CONSTRAINT。
   • 手工按“数据类型映射表”转换类型与默认值函数（例：GETDATE() → CURRENT_TIMESTAMP；UNIQUEIDENTIFIER → uuid）。
   • 将 SQL Server 的 IDENTITY 改为 PostgreSQL 的 GENERATED BY DEFAULT AS IDENTITY。

3. 导出数据

   • 使用 bcp 或 SSMS 导出向导按表导出 CSV，包含表头，编码为 UTF-8。
     • 示例命令（在客户端执行）：
       • bcp dbo.users out users.csv -S <sqlserver_host> -d -U -P -c -C 65001 -t "," -r "\n"
       • bcp dbo.orders out orders.csv -S <sqlserver_host> -d -U -P -c -C 65001 -t "," -r "\n"
     • 注意不要使用 xp_cmdshell 等高风险手段。

4. 在 PostgreSQL 中创建架构

   • 连接 PostgreSQL 目标库，执行上文“迁移脚本”的 DDL 部分（扩展、schema、表、约束、索引）。

5. 导入数据

   • 使用 psql 客户端执行 \copy 将 CSV 导入对应表。
   • 对包含外键的表，确保约束为 DEFERRABLE，在同一事务中导入以避免顺序问题。

6. 校验与优化

   • 执行行数、唯一性、空值、外键等检查（见“验证方法”）。
   • 执行 ANALYZE 更新统计信息，必要时创建/调整索引。

7. 切换与回滚预案

   • 预先准备回滚：保留源数据备份、目标库快照（或在事务中导入，失败则回滚）。
   • 切换前在只读窗口进行对比验证，通过后再切换应用连接。

注意事项

• 字符集与排序规则差异：PostgreSQL 默认 UTF-8，大小写与排序行为不同。若业务依赖不区分大小写的匹配，考虑 citext 或在查询中统一 lower()/upper()。
• 布尔值转换：SQL Server BIT 的 0/1 请转换为 false/true，导出 CSV 时确保值一致。
• 时间类型与时区：DATETIME/DATETIME2 映射为 timestamp without time zone；如有时区需求使用 timestamptz，并在导出阶段携带时区信息。
• UUID 默认值：NEWID() 不同于 uuid v4，若需一致性请在导出时保留源值；默认生成可用 uuid_generate_v4()。
• 约束加载：为支持批量导入，外键设为 DEFERRABLE；请避免关闭约束或使用危险的 session_replication_role。
• 索引：SQL Server 的 filtered index 可映射为 PostgreSQL 的 partial index（使用 WHERE 条件）；如无过滤条件则常规 btree 索引即可。
• 事务与幂等：建议在导入时使用事务，DDL 使用 IF NOT EXISTS，避免重复执行造成异常。

验证方法

• 行数一致性

  • 在 SQL Server 源库：SELECT COUNT(*) FROM dbo.;
    在 PostgreSQL 目标库：SELECT COUNT(*) FROM dbo.
    ;
    对所有迁移表进行对比，允许的偏差应为 0。

    主键与唯一性

    • 检查主键/唯一列是否存在重复：
      • SELECT , COUNT() FROM dbo.
    GROUP BY HAVING COUNT() > 1;

    空值与约束

    • 检查 NOT NULL 列是否存在空值：
      • SELECT COUNT(*) FROM dbo.
    WHERE <not_null_col> IS NULL;

    外键完整性

    • 检查孤儿记录：
      • SELECT o.* FROM dbo.orders o LEFT JOIN dbo.users u ON o.user_id = u.id WHERE u.id IS NULL;

    数值精度与范围

    • 对金额/数量类列比较聚合统计：
      • SQL Server：SELECT SUM(amount), MIN(amount), MAX(amount) FROM dbo.orders;
      • PostgreSQL：SELECT SUM(amount), MIN(amount), MAX(amount) FROM dbo.orders;

    随机抽样对比

    • 抽样记录并按主键比对字段一致性（可通过导出两侧同样主键集合进行比对）。

    性能与计划

    • 执行 ANALYZE 后查看查询计划是否合理；对慢查询添加合理索引或调整索引列顺序。

    如需针对你的实际表结构生成定制的 PostgreSQL DDL 与导入脚本，请提供源库的 CREATE TABLE/INDEX/CONSTRAINT 片段或表清单，我们将按上述映射生成可直接执行的完整脚本。

    示例详情

    适用用户

    数据库管理员（DBA）

    快速评估源目标差异，生成迁移手册与脚本；安排低峰切换、校验数据一致；为审计留存报告与回滚方案。

    后端开发负责人

    在版本发布前，一键产出表结构调整与数据变更脚本；联动测试环境提前演练，降低上线风险与返工。

    系统架构师/技术经理

    规划上云或架构升级时，快速验证多种迁移路线；量化停机窗口与性能影响，制定稳妥切换决策。

    解决的问题

    面向研发与运维团队，在系统升级、云上迁移、数据库替换等高频场景，快速产出可执行的迁移方案与脚本。通过智能类型映射、约束与索引重建、性能优化建议以及步骤化的执行与回滚指引，把复杂迁移标准化、可复用、可审计：显著缩短停机窗口，降低人为失误，确保数据安全与一致性，支持主流数据库互迁（如 MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQL Server 与云数据库），最终以可量化的效率与质量提升，驱动试用到付费转化。

    特征总结

    • 一次输入源库与目标库，一键生成迁移脚本，覆盖表结构与数据迁移

    • 智能识别两端差异，自动给出映射方案与替代建议，避免精度与范围丢失

    • 自动处理主外键、索引与约束的迁移顺序，缩短锁表时间，减少停机窗口

    • 生成可分步执行与可回滚脚本，支持演练切换，突发问题可快速恢复

    • 为海量数据提供分批与并发策略，搭配进度控制与重试机制，加速迁移

    • 内置校验清单与比对查询，一键核对迁前迁后一致性，输出可审计报告

    • 输出清晰的操作步骤、注意事项与风险提示，团队协作可直接照单执行

    • 兼容主流数据库与云平台场景，跨版本跨引擎迁移无需改写大量脚本

    • 支持参数化模板与自定义规则，沉淀团队最佳实践，复用效率持续提升

    如何使用购买的提示词模板

    1. 直接在外部 Chat 应用中使用

    将模板生成的提示词复制粘贴到您常用的 Chat 应用（如 ChatGPT、Claude 等），即可直接对话使用，无需额外开发。适合个人快速体验和轻量使用场景。

    

    2. 发布为 API 接口调用

    把提示词模板转化为 API，您的程序可任意修改模板参数，通过接口直接调用，轻松实现自动化与批量处理。适合开发者集成与业务系统嵌入。

    3. 在 MCP Client 中配置使用

    在 MCP client 中配置对应的 server 地址，让您的 AI 应用自动调用提示词模板。适合高级用户和团队协作，让提示词在不同 AI 工具间无缝衔接。

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