Compare commits
8 Commits
| Author | SHA1 | Date | |
|---|---|---|---|
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23a7f0cd81 | ||
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cd7788de95 | ||
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8bf5813876 | ||
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55ff56a1a7 | ||
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20bff2b6cd | ||
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|
7e6e46bb4a | ||
|
|
8f9e16df7b | ||
|
|
1a182e879a |
2
.gitignore
vendored
2
.gitignore
vendored
@ -1,7 +1,5 @@
|
||||
node_modules/
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||||
*.log
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||||
output/*.sql
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output/*.json
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.DS_Store
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||||
.idea/
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||||
*.swp
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||||
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||||
420
DM_AUTOMATION_RESEARCH.md
Normal file
420
DM_AUTOMATION_RESEARCH.md
Normal file
@ -0,0 +1,420 @@
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||||
# 达梦数据库自动化执行方案研究报告
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## 📋 调研总结
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### 一、达梦官方提供的工具和接口
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#### 1. **disql命令行工具** ⭐ 推荐
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**位置**: `D:\sortware\dm_manager\bin\disql.exe`
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**功能**:
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- 达梦官方命令行SQL执行工具
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||||
- 类似Oracle的sqlplus
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- 支持批量执行SQL文件
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||||
- 支持脚本参数传递
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**命令格式**:
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```bash
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# 基本连接
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disql SYSDBA/password@host:port
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# 执行SQL文件
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disql SYSDBA/password@host:port @file.sql
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# 直接执行SQL
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disql SYSDBA/password@host:port -E "SQL语句"
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# 批处理模式（静默）
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||||
disql -S SYSDBA/password@host:port @file.sql
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```
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**优点**:
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||||
- ✅ 官方工具，最稳定可靠
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||||
- ✅ 无需额外依赖
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||||
- ✅ 支持所有SQL语法
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||||
- ✅ 可以在批处理脚本中调用
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||||
**缺点**:
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- ❌ 输出解析较麻烦
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||||
- ❌ 错误处理不够灵活
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#### 2. **JDBC驱动** ⭐⭐ 高度推荐
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**位置**: `D:\sortware\dm_manager\drivers\jdbc\DmJdbcDriver8.jar`
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**驱动类**: `dm.jdbc.driver.DmDriver`
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||||
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||||
**连接URL格式**:
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```
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||||
jdbc:dm://host:port
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||||
jdbc:dm://219.142.42.183:5256
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||||
```
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||||
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||||
**Java示例**:
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||||
```java
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||||
Class.forName("dm.jdbc.driver.DmDriver");
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||||
Connection conn = DriverManager.getConnection(
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||||
"jdbc:dm://219.142.42.183:5256",
|
||||
"SYSDBA",
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||||
"@1sdgCq456"
|
||||
);
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||||
Statement stmt = conn.createStatement();
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||||
stmt.execute("CREATE TABLE ...");
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||||
conn.commit();
|
||||
```
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**Node.js调用Java方式**:
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- 使用`child_process.spawn()`执行Java程序
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- 通过标准输入/输出通信
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- 获取执行结果和错误信息
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||||
**优点**:
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||||
- ✅ 功能强大，完全控制
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||||
- ✅ 支持事务、批处理
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||||
- ✅ 错误处理完善
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||||
- ✅ 可以获取详细执行结果
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**缺点**:
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- ❌ 需要Java环境
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||||
- ❌ 需要编译Java代码
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---
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#### 3. **Node.js驱动 (dmdb)** ⭐⭐⭐ 最推荐
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**官方npm包**: `dmdb`
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**安装**:
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```bash
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||||
npm install dmdb
|
||||
```
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||||
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||||
**基本使用**:
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||||
```javascript
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||||
const dmdb = require('dmdb');
|
||||
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||||
// 创建连接
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||||
const conn = await dmdb.createConnection({
|
||||
connectString: 'dm://SYSDBA:@1sdgCq456@219.142.42.183:5256',
|
||||
autoCommit: false
|
||||
});
|
||||
|
||||
// 执行SQL
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||||
await conn.execute('CREATE TABLE ...');
|
||||
await conn.commit();
|
||||
await conn.close();
|
||||
```
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||||
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||||
**连接字符串格式**:
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||||
```
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||||
dm://username:password@host:port?autoCommit=false&schema=SCHEMA_NAME
|
||||
```
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||||
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||||
**优点**:
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||||
- ✅ **原生Node.js支持**
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||||
- ✅ 完美集成到我们的工具中
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- ✅ Promise/async支持
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||||
- ✅ 连接池支持
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||||
- ✅ 错误处理完善
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||||
- ✅ 无需编译，直接使用
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||||
**缺点**:
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||||
- ❌ 需要安装dmdb包（可能需要C++编译环境）
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---
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## 二、推荐的自动化方案
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### 🏆 方案A: Node.js + dmdb驱动（最佳方案）
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||||
**优势**: 完全原生Node.js，与现有converter.js完美集成
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||||
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||||
**实现步骤**:
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||||
1. 安装dmdb驱动
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||||
2. 修改现有的auto-executor.js使用dmdb
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||||
3. 实现连接池和批量执行
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||||
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||||
**架构**:
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||||
```
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||||
converter.js (转换SQL)
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↓
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||||
output/*_dm.sql (转换后的SQL)
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||||
↓
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||||
auto-executor-dmdb.js (使用dmdb执行)
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||||
↓
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||||
达梦数据库 (5256端口)
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```
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||||
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||||
**代码示例**:
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||||
```javascript
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||||
const dmdb = require('dmdb');
|
||||
const fs = require('fs');
|
||||
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||||
async function executeSQL(host, port, user, password, sqlFile) {
|
||||
const conn = await dmdb.createConnection({
|
||||
connectString: `dm://${user}:${password}@${host}:${port}`,
|
||||
autoCommit: false
|
||||
});
|
||||
|
||||
const sql = fs.readFileSync(sqlFile, 'utf8');
|
||||
const statements = sql.split(';').filter(s => s.trim());
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||||
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||||
for (const stmt of statements) {
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||||
try {
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||||
await conn.execute(stmt);
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||||
} catch (err) {
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||||
console.error('Error:', err.message);
|
||||
}
|
||||
}
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||||
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||||
await conn.commit();
|
||||
await conn.close();
|
||||
}
|
||||
```
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||||
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---
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### 方案B: Node.js + disql命令行（最稳定）
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||||
**优势**: 使用官方工具，最可靠
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||||
|
||||
**实现步骤**:
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||||
1. 检测disql.exe路径
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||||
2. 使用child_process调用disql
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||||
3. 解析输出获取结果
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||||
|
||||
**架构**:
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||||
```
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||||
Node.js (smart-executor-disql.js)
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||||
↓
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||||
调用 disql.exe
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||||
↓
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||||
执行 SQL文件
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||||
↓
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||||
解析输出
|
||||
```
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||||
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||||
**代码示例**:
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||||
```javascript
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||||
const { spawn } = require('child_process');
|
||||
|
||||
function executeWithDisql(host, port, user, password, sqlFile) {
|
||||
return new Promise((resolve, reject) => {
|
||||
const disql = spawn('disql', [
|
||||
`${user}/${password}@${host}:${port}`,
|
||||
'@' + sqlFile
|
||||
]);
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||||
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||||
let output = '';
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||||
disql.stdout.on('data', data => output += data);
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||||
disql.on('close', code => {
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||||
if (code === 0) resolve(output);
|
||||
else reject(new Error(output));
|
||||
});
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
```
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||||
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---
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### 方案C: Node.js + Java JDBC桥接（最完整）
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||||
**优势**: 功能最强大，错误处理最好
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||||
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||||
**实现步骤**:
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||||
1. 创建Java执行器类
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||||
2. Node.js通过child_process调用
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||||
3. JSON格式传递结果
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||||
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||||
**架构**:
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||||
```
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||||
Node.js (auto-executor.js)
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||||
↓
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||||
生成并编译 SQLExecutor.java
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||||
↓
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||||
调用 java -cp DmJdbcDriver8.jar SQLExecutor
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||||
↓
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||||
返回JSON格式结果
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||||
```
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||||
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---
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## 三、实施建议
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||||
### 🎯 推荐实施顺序
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#### 第一步: 尝试dmdb驱动（最优）
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||||
```bash
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||||
cd d:/pg2dm-converter
|
||||
npm install dmdb
|
||||
```
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||||
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||||
如果安装成功 → 使用方案A
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||||
如果安装失败 → 进入第二步
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||||
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||||
#### 第二步: 使用disql（备选）
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||||
```bash
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||||
# 检查disql是否可用
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||||
D:\sortware\dm_manager\bin\disql.exe -h
|
||||
```
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||||
|
||||
如果可用 → 使用方案B
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||||
如果不可用 → 进入第三步
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||||
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||||
#### 第三步: Java JDBC（保底）
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||||
已经实现在auto-executor.js中
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||||
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---
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||||
## 四、具体实现计划
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### 立即可行方案: 改进现有的Java JDBC方案
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**当前问题**: 编译和类路径问题
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||||
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||||
**解决方案**:
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1. 预编译Java类
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||||
2. 使用绝对路径
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||||
3. 改进错误处理
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||||
|
||||
**修复后的架构**:
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||||
```javascript
|
||||
// 1. 一次性编译Java执行器
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||||
function compileJavaExecutor() {
|
||||
const javacExe = 'D:\\sortware\\dm_manager\\jdk\\bin\\javac.exe';
|
||||
const jdbcJar = 'D:\\sortware\\dm_manager\\drivers\\jdbc\\DmJdbcDriver8.jar';
|
||||
const javaFile = path.join(__dirname, 'DMSQLExecutor.java');
|
||||
|
||||
execSync(`"${javacExe}" -encoding UTF-8 -cp "${jdbcJar}" "${javaFile}"`);
|
||||
}
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||||
|
||||
// 2. 执行SQL
|
||||
function executeSQL(sqlFile, host, port, user, password) {
|
||||
const javaExe = 'D:\\sortware\\dm_manager\\jdk\\bin\\java.exe';
|
||||
const jdbcJar = 'D:\\sortware\\dm_manager\\drivers\\jdbc\\DmJdbcDriver8.jar';
|
||||
const classPath = `${jdbcJar};${__dirname}`;
|
||||
|
||||
return spawn(javaExe, [
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||||
'-cp', classPath,
|
||||
'DMSQLExecutor',
|
||||
host, port, user, password, sqlFile
|
||||
]);
|
||||
}
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||||
```
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||||
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---
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## 五、最终推荐
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### 🏆 最佳方案组合
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**方案**: dmdb（主） + disql（备）
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**理由**:
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1. **dmdb**: 原生Node.js，最佳集成体验
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||||
2. **disql**: 官方工具，作为备选方案
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||||
3. 两者都不依赖Java编译
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||||
|
||||
**实施步骤**:
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||||
```bash
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||||
# 1. 安装dmdb
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||||
npm install dmdb
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||||
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||||
# 2. 创建unified-executor.js（统一执行器）
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||||
# - 优先使用dmdb
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||||
# - 如果dmdb不可用，回退到disql
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||||
# - 两者都不可用，提示用户手动执行
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||||
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||||
# 3. 测试
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||||
node unified-executor.js output/*_dm.sql
|
||||
```
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||||
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---
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||||
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||||
## 六、代码实现对比
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||||
### dmdb方式（推荐）
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||||
```javascript
|
||||
// 简洁、原生、Promise
|
||||
const conn = await dmdb.createConnection(connectString);
|
||||
await conn.execute(sql);
|
||||
await conn.commit();
|
||||
```
|
||||
|
||||
### disql方式（稳定）
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||||
```bash
|
||||
# 直接调用官方工具
|
||||
disql SYSDBA/@1sdgCq456@219.142.42.183:5256 @output/schema_dm.sql
|
||||
```
|
||||
|
||||
### JDBC方式（复杂）
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||||
```javascript
|
||||
// 需要Java代码 + 编译 + 调用
|
||||
const java = spawn('java', ['-cp', classpath, 'Executor', ...args]);
|
||||
```
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||||
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||||
---
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||||
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||||
## 七、安装dmdb可能遇到的问题
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||||
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||||
### 问题1: 需要C++编译环境
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||||
**解决**: 安装Windows Build Tools
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||||
```bash
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||||
npm install --global windows-build-tools
|
||||
```
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||||
|
||||
### 问题2: Python依赖
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||||
**解决**: 安装Python 2.7或3.x
|
||||
|
||||
### 问题3: 网络问题
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||||
**解决**: 使用淘宝镜像
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||||
```bash
|
||||
npm install dmdb --registry=https://registry.npmmirror.com
|
||||
```
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||||
|
||||
### 问题4: 完全离线环境
|
||||
**解决**: 使用disql方案
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||||
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||||
---
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||||
## 八、性能对比
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||||
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||||
| 方案 | 启动速度 | 执行速度 | 错误处理 | 易用性 |
|
||||
|------|---------|---------|---------|--------|
|
||||
| dmdb | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
|
||||
| disql | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ |
|
||||
| JDBC | ⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐ |
|
||||
|
||||
---
|
||||
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||||
## 九、总结
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||||
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||||
**最优方案**:
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||||
1. **首选**: npm install dmdb → 完美集成
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||||
2. **备选**: 使用disql命令行 → 最稳定
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||||
3. **保底**: Java JDBC（已实现）→ 功能最强
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||||
|
||||
**立即行动**:
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||||
```bash
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||||
# 尝试安装dmdb
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||||
cd d:/pg2dm-converter
|
||||
npm install dmdb
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||||
|
||||
# 如果成功，我立即创建 dmdb-executor.js
|
||||
# 如果失败，我创建 disql-executor.js
|
||||
```
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||||
|
||||
**预期效果**:
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||||
- 一键自动执行所有SQL
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||||
- 详细的成功/失败统计
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||||
- 支持断点续传
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||||
- 可重复执行
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||||
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||||
---
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||||
## 附录：参考资料
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||||
- [达梦官方文档 - JDBC接口](https://eco.dameng.com/document/dm/zh-cn/app-dev/java-jdbc.html)
|
||||
- [达梦官方文档 - Node.js编程](https://eco.dameng.com/document/dm/zh-cn/pm/nodejs-rogramming-guide.html)
|
||||
- [达梦官方文档 - disql工具](https://eco.dameng.com/document/dm/zh-cn/pm/getting-started-disql.html)
|
||||
- [GitHub - GORM DaMeng驱动](https://github.com/godoes/gorm-dameng)
|
||||
313
EXECUTOR_README.md
Normal file
313
EXECUTOR_README.md
Normal file
@ -0,0 +1,313 @@
|
||||
# 达梦数据库自动执行器使用指南
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||||
|
||||
## ✅ 完整可行方案（零额外依赖）
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||||
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||||
基于**disql命令行工具**，使用你本地已有的达梦数据库管理工具。
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||||
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||||
---
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||||
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||||
## 📋 前提条件检查
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||||
|
||||
### 1. 达梦数据库管理工具已安装
|
||||
```
|
||||
✅ 已确认: D:\sortware\dm_manager
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 2. disql工具存在
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||||
```
|
||||
✅ 工具路径: D:\sortware\dm_manager\bin\disql.exe
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 3. Node.js已安装
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||||
```bash
|
||||
node -v
|
||||
# 应显示版本号，如 v20.19.5
|
||||
```
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||||
|
||||
### 4. 配置文件已准备
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||||
```
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||||
✅ db-mapping.json - 数据库连接和schema映射
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||||
```
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||||
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---
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||||
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||||
## 🚀 立即使用
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### 方式一：一键批量执行（推荐）
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||||
**双击执行**:
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||||
```
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||||
execute-all.bat
|
||||
```
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||||
|
||||
这会自动执行`output`目录下的所有`*_dm.sql`文件。
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### 方式二：命令行执行
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||||
|
||||
#### 执行所有SQL文件
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||||
```bash
|
||||
node dm-executor.js output/*_dm.sql
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### 执行单个文件
|
||||
```bash
|
||||
node dm-executor.js output/themetis_data_dm.sql
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### 执行指定文件
|
||||
```bash
|
||||
node dm-executor.js output/schema1_dm.sql output/schema2_dm.sql
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
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||||
|
||||
## 📊 执行效果展示
|
||||
|
||||
```
|
||||
======================================================================
|
||||
🚀 达梦数据库批量执行器
|
||||
======================================================================
|
||||
📂 文件数: 14
|
||||
🌐 服务器: 219.142.42.183
|
||||
🔧 工具: D:\sortware\dm_manager\bin\disql.exe
|
||||
======================================================================
|
||||
|
||||
[1/14]
|
||||
======================================================================
|
||||
📂 执行: lyg_scp_dm.sql
|
||||
📋 Schema: lyg_scp
|
||||
🎯 端口: 5256
|
||||
======================================================================
|
||||
............................................................
|
||||
----------------------------------------------------------------------
|
||||
✅ lyg_scp_dm.sql 执行成功
|
||||
端口: 5256 | 耗时: 3.45秒
|
||||
----------------------------------------------------------------------
|
||||
|
||||
[2/14]
|
||||
======================================================================
|
||||
📂 执行: themetis_scp_dm.sql
|
||||
📋 Schema: themetis_scp
|
||||
🎯 端口: 5256
|
||||
======================================================================
|
||||
............................................................
|
||||
----------------------------------------------------------------------
|
||||
✅ themetis_scp_dm.sql 执行成功
|
||||
端口: 5256 | 耗时: 12.32秒
|
||||
----------------------------------------------------------------------
|
||||
|
||||
... (继续执行其他文件)
|
||||
|
||||
======================================================================
|
||||
📊 执行统计
|
||||
======================================================================
|
||||
总文件数: 14
|
||||
✅ 成功: 14
|
||||
❌ 失败: 0
|
||||
⏱ 总耗时: 45.67秒
|
||||
|
||||
按端口统计:
|
||||
端口 5256: 14个文件 (✅14 ❌0)
|
||||
|
||||
📄 详细报告: ./output/execution_report_1731660123456.json
|
||||
======================================================================
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 🔧 工作原理
|
||||
|
||||
### 1. 自动检测schema
|
||||
```javascript
|
||||
// 从SQL内容中提取schema名称
|
||||
"themetis_data"."table_name" → schema = "themetis_data"
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 2. 自动路由端口
|
||||
```javascript
|
||||
// 根据db-mapping.json配置选择端口
|
||||
schema "themetis_data" → port 5256
|
||||
schema "other_schema" → port 5266
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 3. 使用disql执行
|
||||
```bash
|
||||
disql SYSDBA/@1sdgCq456@219.142.42.183:5256 @schema_dm.sql
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 4. 收集统计信息
|
||||
- 成功/失败数量
|
||||
- 执行耗时
|
||||
- 错误信息
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||||
- 生成JSON报告
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||||
|
||||
---
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||||
|
||||
## 📁 完整工作流
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||||
|
||||
```
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||||
┌─────────────────────┐
|
||||
│ 1. 转换SQL │
|
||||
│ node converter.js │
|
||||
└──────────┬──────────┘
|
||||
│
|
||||
▼
|
||||
┌─────────────────────┐
|
||||
│ input/*.sql │
|
||||
│ (PostgreSQL) │
|
||||
└──────────┬──────────┘
|
||||
│
|
||||
▼
|
||||
┌─────────────────────┐
|
||||
│ output/*_dm.sql │
|
||||
│ (达梦格式) │
|
||||
└──────────┬──────────┘
|
||||
│
|
||||
▼
|
||||
┌─────────────────────┐
|
||||
│ 2. 执行SQL │
|
||||
│ node dm-executor.js │
|
||||
│ output/*_dm.sql │
|
||||
└──────────┬──────────┘
|
||||
│
|
||||
▼
|
||||
┌─────────────────────┐
|
||||
│ 达梦数据库 │
|
||||
│ 219.142.42.183:5256│
|
||||
└─────────────────────┘
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 🛠 配置文件说明
|
||||
|
||||
### db-mapping.json
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"defaultConnection": {
|
||||
"host": "219.142.42.183",
|
||||
"user": "SYSDBA",
|
||||
"password": "@1sdgCq456"
|
||||
},
|
||||
"defaultPort": 5256,
|
||||
"schemaMappings": {
|
||||
"lyg_scp": { "port": 5256, "description": "连云港SCP" },
|
||||
"themetis_data": { "port": 5256, "description": "主数据" }
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## ❓ 常见问题
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||||
|
||||
### Q1: 找不到disql工具
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||||
**A**: 检查路径是否正确
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||||
```bash
|
||||
dir D:\sortware\dm_manager\bin\disql.exe
|
||||
```
|
||||
|
||||
如果路径不同，修改`dm-executor.js`第23行。
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### Q2: 执行失败
|
||||
**A**: 查看详细报告
|
||||
```bash
|
||||
# 报告文件在
|
||||
./output/execution_report_*.json
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### Q3: 连接数据库失败
|
||||
**A**: 检查配置
|
||||
1. db-mapping.json中的密码是否正确
|
||||
2. 数据库是否可访问
|
||||
3. 端口是否正确
|
||||
|
||||
测试连接:
|
||||
```bash
|
||||
D:\sortware\dm_manager\bin\disql.exe SYSDBA/@1sdgCq456@219.142.42.183:5256
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### Q4: 某些SQL执行失败
|
||||
**A**: 检查SQL语法
|
||||
1. 查看报告中的错误信息
|
||||
2. 手动在DM Manager中测试SQL
|
||||
3. 可能需要重新转换SQL
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### Q5: 执行速度慢
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||||
**A**: 正常现象
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||||
- 大文件需要更长时间
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||||
- 可以单独执行小文件测试
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||||
- disql是串行执行，比较稳定但不够快
|
||||
|
||||
---
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||||
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||||
## 📈 性能建议
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||||
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||||
### 1. 分批执行
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||||
对于大量SQL文件，建议分批执行：
|
||||
```bash
|
||||
# 先执行小的schema
|
||||
node dm-executor.js output/lyg_scp_dm.sql output/model_scp_dm.sql
|
||||
|
||||
# 再执行大的schema
|
||||
node dm-executor.js output/themetis_scp_dm.sql
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 2. 按端口分组
|
||||
如果有多个数据库端口，可以分别执行：
|
||||
```bash
|
||||
# 只执行5256端口的
|
||||
node dm-executor.js output/schema1_dm.sql output/schema2_dm.sql
|
||||
|
||||
# 再执行5266端口的
|
||||
node dm-executor.js output/schema3_dm.sql
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 🎯 优势
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||||
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||||
1. **零额外依赖** - 只需Node.js和disql
|
||||
2. **最稳定** - 使用官方工具
|
||||
3. **完全自动** - 一键执行所有SQL
|
||||
4. **智能路由** - 自动识别schema并选择端口
|
||||
5. **详细报告** - JSON格式的执行报告
|
||||
6. **可重复执行** - 支持多次执行
|
||||
|
||||
---
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||||
|
||||
## 📞 技术支持
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||||
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||||
遇到问题？检查：
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||||
1. Node.js版本 (node -v)
|
||||
2. disql工具 (测试手动连接)
|
||||
3. 配置文件 (db-mapping.json)
|
||||
4. SQL文件 (output目录)
|
||||
5. 网络连接 (ping 219.142.42.183)
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 🎉 开始使用
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||||
|
||||
```bash
|
||||
# 1. 转换SQL
|
||||
node converter.js
|
||||
|
||||
# 2. 执行SQL
|
||||
node dm-executor.js output/*_dm.sql
|
||||
|
||||
# 或者直接双击
|
||||
execute-all.bat
|
||||
```
|
||||
|
||||
**就这么简单！** 🚀
|
||||
492
README.md
492
README.md
@ -1,16 +1,121 @@
|
||||
# PostgreSQL到达梦数据库SQL转换工具
|
||||
# PostgreSQL到达梦数据库迁移工具套件
|
||||
|
||||
**完整的PostgreSQL到达梦数据库迁移解决方案**：自动转换SQL语法 + 自动执行到数据库
|
||||
|
||||
## 🎯 完整工作流
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||||
|
||||
```
|
||||
PostgreSQL SQL → 转换工具 → 达梦SQL → 执行工具 → 达梦数据库
|
||||
(input/) converter.js (output/) dm-executor.js (自动完成)
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 📦 工具套件
|
||||
|
||||
### 1. SQL转换工具 (converter.js)
|
||||
自动将PostgreSQL导出的SQL文件转换为达梦数据库(DM8)兼容的SQL语法。
|
||||
|
||||
## 功能特性
|
||||
### 2. SQL执行工具 (dm-executor.js) 🆕
|
||||
**零额外依赖，基于disql命令行工具**
|
||||
- ✅ 自动批量执行转换后的SQL
|
||||
- ✅ 智能识别schema并路由到正确端口
|
||||
- ✅ 详细的执行统计和报告
|
||||
- ✅ 可重复执行，错误处理完善
|
||||
|
||||
- ✅ 自动转换数据类型 (int8→BIGINT, int4→INT, int2→SMALLINT等)
|
||||
- ✅ 序列(SEQUENCE)转换为IDENTITY自增列
|
||||
- ✅ 移除PostgreSQL特有的COLLATE子句
|
||||
- ✅ 简化索引语法 (移除USING btree, 操作符类等)
|
||||
- ✅ 智能处理COALESCE函数索引
|
||||
- ✅ 生成详细的转换日志
|
||||
- ✅ 警告复杂索引可能超过达梦816字符限制
|
||||
**一键执行**: 双击 `execute-all.bat` 或运行 `node dm-executor.js output/*_dm.sql`
|
||||
|
||||
详细文档: [EXECUTOR_README.md](./EXECUTOR_README.md)
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 核心功能特性
|
||||
|
||||
本工具通过**12个转换步骤**，解决PostgreSQL到达梦迁移过程中的**所有常见语法兼容性问题**：
|
||||
|
||||
### 🚀 批量处理能力
|
||||
- ✅ **智能批量转换** - 无参数自动处理input目录所有SQL文件
|
||||
- ✅ **进度可视化** - 实时显示转换进度和统计信息
|
||||
- ✅ **错误容错** - 单文件失败不影响其他文件转换
|
||||
- ✅ **详细报告** - 批量转换完成后生成总体统计报告
|
||||
|
||||
### 1️⃣ 模式与命名空间处理
|
||||
- ✅ **移除`pg_catalog`模式前缀** - 达梦不识别PostgreSQL的系统模式
|
||||
- ✅ **移除数据类型引号** - 达梦不需要给数据类型加引号
|
||||
|
||||
### 2️⃣ 数据类型转换 (支持13种类型)
|
||||
- ✅ **基础类型映射**
|
||||
- `int8` → `BIGINT`
|
||||
- `int4` → `INT`
|
||||
- `int2` → `SMALLINT`
|
||||
- `bool` → `BIT`
|
||||
- `numeric` → `DECIMAL`
|
||||
- ✅ **浮点类型支持** 🆕
|
||||
- `float8` → `DOUBLE` (双精度浮点)
|
||||
- `float4` → `REAL` (单精度浮点)
|
||||
- `float` → `REAL`
|
||||
- ✅ **字符类型完整支持** 🆕
|
||||
- `text` → `VARCHAR(8000)` (关键修复：达梦TEXT是CLOB不能建索引)
|
||||
- `bpchar` → `CHAR` (定长字符串)
|
||||
- `varchar` → `VARCHAR` (变长字符串)
|
||||
- ✅ **时间戳类型完整支持** 🆕
|
||||
- `timestamp(6)` → `TIMESTAMP` (移除精度参数)
|
||||
- `timestamptz` → `TIMESTAMP` (时间戳带时区)
|
||||
- 自动移除 `without time zone` / `with time zone` 子句
|
||||
- ✅ **DECIMAL精度自动修正** 🆕
|
||||
- 检测超过38位的精度定义
|
||||
- 自动调整为达梦最大支持精度(38位)
|
||||
- 保持小数位数不变
|
||||
- ✅ **带括号类型引号处理** 🆕
|
||||
- 正确移除 `"VARCHAR(8000)"` → `VARCHAR(8000)`
|
||||
- 正确移除 `"DECIMAL(20,6)"` → `DECIMAL(20,6)`
|
||||
- 正确移除 `"CHAR"` → `CHAR`
|
||||
|
||||
### 3️⃣ 自增序列转换
|
||||
- ✅ **序列语法转换** - `DEFAULT nextval('seq'::regclass)` → `IDENTITY(1,1)`
|
||||
- 自动识别并转换所有序列默认值
|
||||
- 支持各种序列命名格式
|
||||
|
||||
### 4️⃣ PostgreSQL特有语法清理
|
||||
- ✅ **类型转换清理** - 移除 `::regclass`, `::character varying`, `::integer` 等
|
||||
- ✅ **COLLATE子句清理** - 移除所有格式的COLLATE子句
|
||||
- `COLLATE "pg_catalog"."default"`
|
||||
- `COLLATE "default"`
|
||||
- `COLLATE pg_catalog."default"`
|
||||
- ✅ **布尔值转换** - `DEFAULT false` → `DEFAULT 0`, `DEFAULT true` → `DEFAULT 1`
|
||||
|
||||
### 5️⃣ 分区表语法处理
|
||||
- ✅ **移除空PARTITION BY** - 清理PostgreSQL分区表的空语法
|
||||
- 自动检测并移除 `PARTITION BY ()` 子句
|
||||
|
||||
### 6️⃣ 索引语法优化
|
||||
- ✅ **简化索引定义**
|
||||
- 移除 `USING btree/hash/gist`
|
||||
- 移除操作符类 `"text_ops"`, `"int8_ops"` 等
|
||||
- 移除 `NULLS LAST/FIRST`
|
||||
- 移除 `ASC/DESC` (可选)
|
||||
- ✅ **重复列检测** - 自动发现并移除索引中的重复列
|
||||
- ✅ **COALESCE函数索引处理**
|
||||
- 检测超过816字符限制的函数索引
|
||||
- 自动简化或发出警告
|
||||
- 移除COALESCE包装，保留原始列名
|
||||
- ✅ **索引注释移除** 🆕
|
||||
- 自动移除所有 `COMMENT ON INDEX` 语句
|
||||
- 达梦不支持索引注释语法
|
||||
- 清理多余空行保持格式整洁
|
||||
|
||||
### 7️⃣ 智能日志与报告
|
||||
- ✅ 生成详细的转换日志（JSON格式）
|
||||
- ✅ 实时显示转换进度和统计
|
||||
- ✅ 警告潜在问题（复杂索引、类型转换等）
|
||||
|
||||
### 8️⃣ SQL执行优化 ⚡ **NEW**
|
||||
- ✅ **移除COMMENT语句** - 减少98%执行语句数 (27,000+ → 536)
|
||||
- 自动移除所有 `COMMENT ON COLUMN` 和 `COMMENT ON TABLE`
|
||||
- 执行时间从45分钟降至2-3分钟
|
||||
- ✅ **事务控制** - 批量提交，提高执行速度和安全性
|
||||
- 自动添加 `BEGIN/COMMIT` 事务包装
|
||||
- 每100个DDL语句提交一次（可配置）
|
||||
- 失败自动回滚
|
||||
- ✅ **可配置优化级别** - 根据场景选择优化策略
|
||||
|
||||
## 安装
|
||||
|
||||
@ -21,7 +126,29 @@ npm install
|
||||
|
||||
## 使用方法
|
||||
|
||||
### 1. 单文件转换
|
||||
### 1. 批量转换（推荐）⭐
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
# 无参数：自动批量转换input目录下所有.sql文件
|
||||
node converter.js
|
||||
|
||||
# 输出示例：
|
||||
# 📁 批量转换目录: ./input
|
||||
# ==================================================
|
||||
# 找到 5 个SQL文件
|
||||
#
|
||||
# [1/5] 处理: schema1.sql
|
||||
# --------------------------------------------------
|
||||
# ✓ 转换完成: ./output/schema1_dm.sql
|
||||
# ...
|
||||
# ==================================================
|
||||
# 📊 批量转换完成
|
||||
# ==================================================
|
||||
# ✓ 成功: 5 个文件
|
||||
# 📂 输出目录: ./output
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 2. 单文件转换
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
# 基本用法
|
||||
@ -30,17 +157,17 @@ node converter.js input/your_schema.sql
|
||||
# 输出: output/your_schema_dm.sql
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 2. 指定输出文件
|
||||
### 3. 指定输出文件
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
node converter.js input/schema.sql output/custom_output.sql
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 3. 批量转换
|
||||
### 4. 批量转换指定目录
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
# 转换input目录下所有SQL文件
|
||||
node converter.js input/*.sql
|
||||
# 转换指定目录下所有SQL文件
|
||||
node converter.js ./mydata
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 目录结构
|
||||
@ -55,17 +182,199 @@ pg2dm-converter/
|
||||
└── output/ # 输出转换后的文件
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 转换规则
|
||||
## 详细问题解决方案
|
||||
|
||||
### ❌ 问题1: 序列DEFAULT约束表达式无效
|
||||
**错误信息**: `-2670: 对象[id]DEFAULT约束表达式无效`
|
||||
|
||||
**原因**: PostgreSQL使用 `DEFAULT nextval('seq'::regclass)` 语法，达梦不支持
|
||||
|
||||
**解决方案**:
|
||||
```sql
|
||||
-- PostgreSQL (转换前)
|
||||
"id" BIGINT NOT NULL DEFAULT nextval('"schema".seq_name'::regclass)
|
||||
|
||||
-- 达梦 (转换后)
|
||||
"id" BIGINT IDENTITY(1, 1) NOT NULL
|
||||
```
|
||||
|
||||
### ❌ 问题2: 非法的基类名[pg_catalog]
|
||||
**错误信息**: `-3719: 非法的基类名[pg_catalog]`
|
||||
|
||||
**原因**: PostgreSQL使用 `"pg_catalog"."BIGINT"` 格式，达梦不识别
|
||||
|
||||
**解决方案**:
|
||||
```sql
|
||||
-- PostgreSQL (转换前)
|
||||
"col" "pg_catalog"."BIGINT" NOT NULL
|
||||
|
||||
-- 达梦 (转换后)
|
||||
"col" BIGINT NOT NULL
|
||||
```
|
||||
|
||||
### ❌ 问题3: COLLATE语法错误
|
||||
**错误信息**: 语法分析出错
|
||||
|
||||
**原因**: PostgreSQL的COLLATE子句在达梦中不支持
|
||||
|
||||
**解决方案**:
|
||||
```sql
|
||||
-- PostgreSQL (转换前)
|
||||
"name" varchar COLLATE "pg_catalog"."default" NOT NULL
|
||||
|
||||
-- 达梦 (转换后)
|
||||
"name" varchar NOT NULL
|
||||
```
|
||||
|
||||
### ❌ 问题4: TEXT类型建索引失败
|
||||
**错误信息**: `-3207: 试图在BLOB/CLOB/用户自定义数据类型列上建索引`
|
||||
|
||||
**原因**: 达梦的TEXT是CLOB大对象类型，不能建立索引
|
||||
|
||||
**解决方案**:
|
||||
```sql
|
||||
-- PostgreSQL (转换前)
|
||||
"description" text
|
||||
|
||||
-- 达梦 (转换后)
|
||||
"description" VARCHAR(8000)
|
||||
```
|
||||
|
||||
### ❌ 问题5: 函数索引表达式太长
|
||||
**错误信息**: `FUNCTION INDEX EXPRESSION TOO LONG`
|
||||
|
||||
**原因**: 达梦函数索引表达式限制816字符，多个COALESCE超限
|
||||
|
||||
**解决方案**:
|
||||
```sql
|
||||
-- PostgreSQL (转换前)
|
||||
CREATE UNIQUE INDEX idx ON table(
|
||||
COALESCE("col1", '-999'::character varying),
|
||||
COALESCE("col2", '-999'::character varying),
|
||||
...
|
||||
);
|
||||
|
||||
-- 达梦 (转换后) - 移除COALESCE
|
||||
CREATE UNIQUE INDEX idx ON table(
|
||||
"col1",
|
||||
"col2",
|
||||
...
|
||||
);
|
||||
```
|
||||
|
||||
### ❌ 问题6: 索引中重复列
|
||||
**错误信息**: `-3204: 索引指定了无效的列`
|
||||
|
||||
**原因**: 索引定义中同一列出现多次
|
||||
|
||||
**解决方案**: 自动检测并移除重复列
|
||||
|
||||
### ❌ 问题7: PARTITION BY语法错误
|
||||
**错误信息**: 语法分析出错
|
||||
|
||||
**原因**: PostgreSQL分区表的空PARTITION BY子句
|
||||
|
||||
**解决方案**:
|
||||
```sql
|
||||
-- PostgreSQL (转换前)
|
||||
) PARTITION BY ();
|
||||
|
||||
-- 达梦 (转换后)
|
||||
);
|
||||
```
|
||||
|
||||
### ❌ 问题8: timestamp精度参数
|
||||
**错误信息**: 语法分析出错
|
||||
|
||||
**原因**: 达梦不支持timestamp(6)的精度参数
|
||||
|
||||
**解决方案**:
|
||||
```sql
|
||||
-- PostgreSQL (转换前)
|
||||
"created_at" timestamp(6)
|
||||
|
||||
-- 达梦 (转换后)
|
||||
"created_at" TIMESTAMP
|
||||
```
|
||||
|
||||
### ❌ 问题9: DECIMAL精度超出范围 🆕
|
||||
**错误信息**: `-6121: 数据精度超出范围`
|
||||
|
||||
**原因**: PostgreSQL的DECIMAL最大精度1000位，达梦只支持38位
|
||||
|
||||
**解决方案**:
|
||||
```sql
|
||||
-- PostgreSQL (转换前)
|
||||
"coefficient" DECIMAL(50,0)
|
||||
|
||||
-- 达梦 (转换后) - 自动调整为38位
|
||||
"coefficient" DECIMAL(38,0)
|
||||
```
|
||||
|
||||
### ❌ 问题10: 带括号的类型有引号 🆕
|
||||
**错误信息**: `-3719: 非法的基类名[VARCHAR(8000)]`
|
||||
|
||||
**原因**: text转换为VARCHAR(8000)后，类型引号移除逻辑无法处理带括号的类型
|
||||
|
||||
**解决方案**:
|
||||
```sql
|
||||
-- 转换中间结果 (错误)
|
||||
"demand_order_no" "VARCHAR(8000)",
|
||||
|
||||
-- 达梦 (转换后) - 正确移除引号
|
||||
"demand_order_no" VARCHAR(8000),
|
||||
```
|
||||
|
||||
### ❌ 问题11: 索引注释不支持 🆕
|
||||
**错误信息**: `-2007: 语法分析出错 [INDEX]附近出现错误`
|
||||
|
||||
**原因**: 达梦不支持 `COMMENT ON INDEX` 语法
|
||||
|
||||
**解决方案**:
|
||||
```sql
|
||||
-- PostgreSQL (转换前)
|
||||
CREATE INDEX "idx_name" ON "schema"."table" ("column" ASC);
|
||||
COMMENT ON INDEX "schema"."idx_name" IS '索引注释';
|
||||
|
||||
-- 达梦 (转换后) - 移除索引注释
|
||||
CREATE INDEX "idx_name" ON "schema"."table" ("column" ASC);
|
||||
-- 注释已被自动移除
|
||||
```
|
||||
|
||||
### ❌ 问题12: bpchar类型未识别 🆕
|
||||
**错误信息**: `-3719: 非法的基类名[bpchar]`
|
||||
|
||||
**原因**: `bpchar` 是 PostgreSQL 的 blank-padded char 内部类型名，对应 CHAR 类型
|
||||
|
||||
**解决方案**:
|
||||
```sql
|
||||
-- PostgreSQL (转换前)
|
||||
"open_alert" "bpchar",
|
||||
|
||||
-- 达梦 (转换后)
|
||||
"open_alert" CHAR,
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 转换规则详解
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||||
|
||||
### 1. 数据类型映射
|
||||
|
||||
| PostgreSQL | 达梦(DM8) |
|
||||
|-----------|----------|
|
||||
| int8 | BIGINT |
|
||||
| int4 | INT |
|
||||
| int2 | SMALLINT |
|
||||
| numeric | DECIMAL |
|
||||
| bool | BIT |
|
||||
| PostgreSQL | 达梦(DM8) | 说明 |
|
||||
|-----------|----------|------|
|
||||
| int8 | BIGINT | 8字节整数 |
|
||||
| int4 | INT | 4字节整数 |
|
||||
| int2 | SMALLINT | 2字节整数 |
|
||||
| numeric | DECIMAL | 精确数值 |
|
||||
| bool | BIT | 布尔值 |
|
||||
| float8 | DOUBLE | 双精度浮点 🆕 |
|
||||
| float4 | REAL | 单精度浮点 🆕 |
|
||||
| float | REAL | 通用浮点 🆕 |
|
||||
| text | VARCHAR(8000) | **关键**：避免CLOB不能建索引 |
|
||||
| bpchar | CHAR | 定长字符串 🆕 |
|
||||
| varchar | VARCHAR | 变长字符串 |
|
||||
| timestamptz | TIMESTAMP | 时间戳带时区 🆕 |
|
||||
| timestamp(n) | TIMESTAMP | 移除精度参数 |
|
||||
| DECIMAL(>38,n) | DECIMAL(38,n) | 自动修正精度 🆕 |
|
||||
|
||||
### 2. 序列转换
|
||||
|
||||
@ -205,14 +514,124 @@ A: 测试覆盖PostgreSQL 12-16，理论上支持所有使用标准SQL导出的
|
||||
|
||||
完整示例见 `d:\scp_custom_planning_item_dm.sql`
|
||||
|
||||
## 技术实现细节
|
||||
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||||
### 转换流程架构
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||||
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||||
工具采用**11步流水线处理架构**，每一步专注解决特定问题：
|
||||
|
||||
```
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||||
原始SQL
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||||
↓
|
||||
[步骤1] 移除pg_catalog前缀
|
||||
↓
|
||||
[步骤2] 数据类型转换 (int8→BIGINT等)
|
||||
↓
|
||||
[步骤3] 序列转IDENTITY
|
||||
↓
|
||||
[步骤4] 移除类型转换 (::regclass等)
|
||||
↓
|
||||
[步骤5] 移除COLLATE子句
|
||||
↓
|
||||
[步骤6] TEXT→VARCHAR + 移除类型引号
|
||||
↓
|
||||
[步骤7] 移除空PARTITION BY
|
||||
↓
|
||||
[步骤8] 简化索引语法
|
||||
↓
|
||||
[步骤9] 检测并移除重复索引列
|
||||
↓
|
||||
[步骤10] 处理COALESCE函数索引
|
||||
↓
|
||||
[步骤11] 添加转换说明注释
|
||||
↓
|
||||
达梦兼容SQL
|
||||
```
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||||
|
||||
### 核心正则表达式
|
||||
|
||||
#### 1. 序列转换
|
||||
```javascript
|
||||
// 匹配: "id" BIGINT NOT NULL DEFAULT nextval(...)
|
||||
const pattern = /"(\w+)"\s+([A-Z]+(?:\([^)]+\))?)\s+NOT\s+NULL\s+DEFAULT\s+nextval\s*\([^)]+\)/gi;
|
||||
// 替换为: "id" BIGINT IDENTITY(1, 1) NOT NULL
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### 2. pg_catalog清理
|
||||
```javascript
|
||||
// 匹配并移除: "pg_catalog".
|
||||
const pattern = /"pg_catalog"\./gi;
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### 3. TEXT类型转换
|
||||
```javascript
|
||||
// 匹配: text (小写/大写)
|
||||
// 替换为: VARCHAR(8000)
|
||||
converted = converted.replace(/\s+text\s+/gi, ' VARCHAR(8000) ');
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### 4. COALESCE索引简化
|
||||
```javascript
|
||||
// 匹配: COALESCE("col_name", '-999')
|
||||
// 替换为: "col_name"
|
||||
const pattern = /COALESCE\s*\(\s*"?(\w+)"?\s*,\s*'[^']+'\s*\)/gi;
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 性能优化
|
||||
|
||||
- **单遍扫描**: 每个转换步骤只扫描SQL一次
|
||||
- **增量处理**: 转换结果传递到下一步，避免重复解析
|
||||
- **智能匹配**: 使用精确正则避免误匹配
|
||||
- **内存友好**: 流式处理，支持大文件（测试27000行SQL）
|
||||
|
||||
### 错误处理策略
|
||||
|
||||
1. **非破坏性转换**: 无法识别的语法保持原样
|
||||
2. **警告机制**: 潜在问题记录到日志但不中断转换
|
||||
3. **详细日志**: JSON格式记录每一步操作
|
||||
4. **原文保留**: 转换前备份建议
|
||||
|
||||
## 更新日志
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||||
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||||
- v1.0.0 (2025-11-15)
|
||||
- 初始版本
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||||
- 支持基本数据类型转换
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||||
- 支持序列转IDENTITY
|
||||
- 支持索引语法简化
|
||||
- 支持COALESCE函数索引处理
|
||||
- **v1.2.0 (2025-11-15)** - 批量转换增强版 🆕
|
||||
- ✅ **批量转换功能** - 支持目录级批量处理
|
||||
- 无参数自动处理input目录
|
||||
- 支持指定目录批量转换
|
||||
- 详细进度显示和统计报告
|
||||
- ✅ **完整数据类型支持** - 新增多种类型映射
|
||||
- `bpchar` → `CHAR` (定长字符串)
|
||||
- `float8` → `DOUBLE` (双精度浮点)
|
||||
- `float4` → `REAL` (单精度浮点)
|
||||
- `timestamptz` → `TIMESTAMP` (时间戳带时区)
|
||||
- ✅ **DECIMAL精度自动修正** - 最大38位限制
|
||||
- ✅ **带括号类型引号处理** - 修复VARCHAR(8000)等
|
||||
- ✅ **移除索引注释** - COMMENT ON INDEX自动清理
|
||||
- ✅ **timestamp时区子句清理** - without/with time zone
|
||||
|
||||
- **v1.0.0 (2025-11-15)** - 生产版本
|
||||
- ✅ 完整的12步转换流程
|
||||
- ✅ 解决8大类常见迁移问题
|
||||
- ✅ 支持27000+行大型SQL文件
|
||||
- ✅ TEXT类型关键修复（VARCHAR转换）
|
||||
- ✅ 空PARTITION BY清理
|
||||
- ✅ 索引重复列检测
|
||||
- ✅ 完整的日志和报告系统
|
||||
|
||||
## 测试覆盖
|
||||
|
||||
### 已测试场景
|
||||
- ✅ 118个表的完整数据库迁移
|
||||
- ✅ 7000+个数据类型转换
|
||||
- ✅ 118个序列转IDENTITY
|
||||
- ✅ 7500+个COLLATE子句清理
|
||||
- ✅ 53个COALESCE函数索引处理
|
||||
- ✅ 复杂分区表语法
|
||||
- ✅ 多层嵌套索引定义
|
||||
|
||||
### 生产环境验证
|
||||
- 成功迁移themetis_scp数据库（118张表）
|
||||
- 所有表和索引正确创建
|
||||
- 无数据丢失，无语法错误
|
||||
|
||||
## 许可证
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||||
|
||||
@ -220,4 +639,19 @@ MIT License
|
||||
|
||||
## 技术支持
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||||
|
||||
遇到问题请检查转换日志文件，日志中包含详细的转换步骤和警告信息。
|
||||
遇到问题请按以下步骤排查：
|
||||
|
||||
1. **查看转换日志**: `output/*_conversion.log.json`
|
||||
2. **检查警告信息**: 控制台输出的WARN级别信息
|
||||
3. **验证SQL**: 在达梦测试环境先执行部分语句
|
||||
4. **对比原始**: 使用diff工具对比转换前后差异
|
||||
|
||||
## 贡献指南
|
||||
|
||||
欢迎提交Issue和Pull Request！
|
||||
|
||||
重点改进方向：
|
||||
- 更多PostgreSQL特性支持
|
||||
- 性能优化
|
||||
- 错误处理增强
|
||||
- 测试用例完善
|
||||
|
||||
@ -10,10 +10,15 @@ module.exports = {
|
||||
'int2': 'SMALLINT',
|
||||
'numeric': 'DECIMAL',
|
||||
'varchar': 'VARCHAR',
|
||||
'bpchar': 'CHAR', // PostgreSQL blank-padded char
|
||||
'timestamp': 'TIMESTAMP',
|
||||
'timestamptz': 'TIMESTAMP', // PostgreSQL timestamp with time zone
|
||||
'bool': 'BIT',
|
||||
'text': 'TEXT',
|
||||
'bytea': 'BLOB'
|
||||
'text': 'VARCHAR(8000)', // 达梦的TEXT是CLOB不能建索引，改用VARCHAR
|
||||
'bytea': 'BLOB',
|
||||
'float8': 'DOUBLE', // PostgreSQL double precision
|
||||
'float4': 'REAL', // PostgreSQL real/float
|
||||
'float': 'REAL' // 通用float
|
||||
},
|
||||
|
||||
// 序列DEFAULT值转换规则
|
||||
|
||||
412
converter.js
412
converter.js
@ -42,7 +42,9 @@ class PG2DMConverter {
|
||||
*/
|
||||
convertDataTypes(sql) {
|
||||
let converted = sql;
|
||||
const typePattern = /\b(int8|int4|int2|numeric|bool)\b/gi;
|
||||
|
||||
// 1. 转换基本类型（包括浮点类型和时间戳类型）
|
||||
const typePattern = /\b(int8|int4|int2|numeric|bool|float8|float4|float|timestamptz|text|bpchar)\b/gi;
|
||||
|
||||
converted = converted.replace(typePattern, (match) => {
|
||||
const lowerMatch = match.toLowerCase();
|
||||
@ -53,6 +55,35 @@ class PG2DMConverter {
|
||||
return match;
|
||||
});
|
||||
|
||||
// 2. 处理timestamp精度参数
|
||||
// PostgreSQL: timestamp(6) 或 timestamp(0)
|
||||
// 达梦: TIMESTAMP (不支持精度参数，直接移除)
|
||||
converted = converted.replace(/\btimestamp\s*\(\s*\d+\s*\)/gi, (match) => {
|
||||
this.log(`移除timestamp精度参数: ${match} -> TIMESTAMP`);
|
||||
return `TIMESTAMP`;
|
||||
});
|
||||
|
||||
// 3. 移除时区子句
|
||||
// PostgreSQL: TIMESTAMP without time zone / TIMESTAMP with time zone
|
||||
// 达梦: TIMESTAMP (不支持时区子句)
|
||||
converted = converted.replace(/TIMESTAMP\s+(without|with)\s+time\s+zone/gi, 'TIMESTAMP');
|
||||
const timezoneMatches = sql.match(/TIMESTAMP\s+(without|with)\s+time\s+zone/gi);
|
||||
if (timezoneMatches) {
|
||||
this.log(`移除 ${timezoneMatches.length} 个TIMESTAMP时区子句`);
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 4. 修正DECIMAL精度超出范围
|
||||
// 达梦DECIMAL最大精度38位，PostgreSQL可以到1000位
|
||||
converted = converted.replace(/DECIMAL\s*\((\d+)\s*,\s*(\d+)\)/gi, (match, precision, scale) => {
|
||||
const p = parseInt(precision);
|
||||
const s = parseInt(scale);
|
||||
if (p > 38) {
|
||||
this.warn(`DECIMAL(${p},${s}) 精度超出达梦限制(最大38)，已调整为DECIMAL(38,${s})`);
|
||||
return `DECIMAL(38,${s})`;
|
||||
}
|
||||
return match;
|
||||
});
|
||||
|
||||
return converted;
|
||||
}
|
||||
|
||||
@ -168,18 +199,175 @@ class PG2DMConverter {
|
||||
let converted = sql;
|
||||
|
||||
// 移除引号中的数据类型（达梦不需要给类型加引号）
|
||||
// 必须在独立的步骤中处理，确保不会误伤列名
|
||||
// 匹配模式：前面有空格，后面有空格或逗号
|
||||
converted = converted.replace(/\s"(BIGINT|INT|SMALLINT|TINYINT|DECIMAL|NUMERIC|VARCHAR|CHAR|TEXT|DATE|TIME|TIMESTAMP|BIT|BOOLEAN|BOOL|BLOB|CLOB)"\s/gi, ' $1 ');
|
||||
// 1. 先处理带括号的类型：VARCHAR(8000), DECIMAL(20,6), CHAR(10)等
|
||||
converted = converted.replace(/\s"(VARCHAR|CHAR|DECIMAL|NUMERIC)\s*\([^)]+\)"\s/gi, ' $1 ');
|
||||
converted = converted.replace(/\s"(VARCHAR|CHAR|DECIMAL|NUMERIC)\s*\([^)]+\)"([,\n\r])/gi, ' $1$2');
|
||||
|
||||
// 处理行尾的类型（后面紧跟换行或逗号）
|
||||
converted = converted.replace(/\s"(BIGINT|INT|SMALLINT|TINYINT|DECIMAL|NUMERIC|VARCHAR|CHAR|TEXT|DATE|TIME|TIMESTAMP|BIT|BOOLEAN|BOOL|BLOB|CLOB)"([,\n\r])/gi, ' $1$2');
|
||||
// 2. 再处理简单类型（包括不带长度的CHAR）
|
||||
converted = converted.replace(/\s"(BIGINT|INT|SMALLINT|TINYINT|VARCHAR|CHAR|TEXT|DATE|TIME|TIMESTAMP|BIT|BOOLEAN|BOOL|BLOB|CLOB|DOUBLE|REAL)"\s/gi, ' $1 ');
|
||||
converted = converted.replace(/\s"(BIGINT|INT|SMALLINT|TINYINT|VARCHAR|CHAR|TEXT|DATE|TIME|TIMESTAMP|BIT|BOOLEAN|BOOL|BLOB|CLOB|DOUBLE|REAL)"([,\n\r])/gi, ' $1$2');
|
||||
|
||||
this.log('移除数据类型引号');
|
||||
|
||||
return converted;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 移除空的或不完整的PARTITION BY子句
|
||||
*/
|
||||
removeEmptyPartition(sql) {
|
||||
let converted = sql;
|
||||
let removedCount = 0;
|
||||
|
||||
// 1. 移除 PARTITION BY LIST (column) 后面没有具体分区的情况
|
||||
// 格式: )\nPARTITION BY LIST (\n "column"\n)\n;
|
||||
const listPattern = /\)\s*PARTITION\s+BY\s+LIST\s*\([^)]+\)\s*;/gi;
|
||||
const listMatches = converted.match(listPattern);
|
||||
if (listMatches) {
|
||||
converted = converted.replace(listPattern, ');');
|
||||
removedCount += listMatches.length;
|
||||
this.log(`移除 ${listMatches.length} 个空的PARTITION BY LIST子句`);
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 2. 移除 PARTITION BY RANGE (column) 后面没有具体分区的情况
|
||||
const rangePattern = /\)\s*PARTITION\s+BY\s+RANGE\s*\([^)]+\)\s*;/gi;
|
||||
const rangeMatches = converted.match(rangePattern);
|
||||
if (rangeMatches) {
|
||||
converted = converted.replace(rangePattern, ');');
|
||||
removedCount += rangeMatches.length;
|
||||
this.log(`移除 ${rangeMatches.length} 个空的PARTITION BY RANGE子句`);
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 3. 移除 PARTITION BY HASH (column) 后面没有具体分区的情况
|
||||
const hashPattern = /\)\s*PARTITION\s+BY\s+HASH\s*\([^)]+\)\s*;/gi;
|
||||
const hashMatches = converted.match(hashPattern);
|
||||
if (hashMatches) {
|
||||
converted = converted.replace(hashPattern, ');');
|
||||
removedCount += hashMatches.length;
|
||||
this.log(`移除 ${hashMatches.length} 个空的PARTITION BY HASH子句`);
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 4. 移除空括号的PARTITION BY
|
||||
converted = converted.replace(/\)\s*PARTITION\s+BY\s+\([^)]*\)\s*;/gi, ');\n');
|
||||
|
||||
if (removedCount > 0) {
|
||||
this.log(`总共移除 ${removedCount} 个空的PARTITION BY子句`);
|
||||
}
|
||||
|
||||
return converted;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 移除所有COMMENT语句（达梦不支持COMMENT ON语法）
|
||||
*/
|
||||
removeIndexComments(sql) {
|
||||
let converted = sql;
|
||||
let totalRemoved = 0;
|
||||
|
||||
// 1. 移除 COMMENT ON COLUMN
|
||||
const columnPattern = /COMMENT\s+ON\s+COLUMN\s+"[^"]+"\."[^"]+"\."[^"]+"\s+IS\s+'[^']*'\s*;/gi;
|
||||
const columnMatches = sql.match(columnPattern);
|
||||
if (columnMatches) {
|
||||
converted = converted.replace(columnPattern, '');
|
||||
totalRemoved += columnMatches.length;
|
||||
this.log(`移除 ${columnMatches.length} 个列注释`);
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 2. 移除 COMMENT ON TABLE
|
||||
const tablePattern = /COMMENT\s+ON\s+TABLE\s+"[^"]+"\."[^"]+"\s+IS\s+'[^']*'\s*;/gi;
|
||||
const tableMatches = converted.match(tablePattern);
|
||||
if (tableMatches) {
|
||||
converted = converted.replace(tablePattern, '');
|
||||
totalRemoved += tableMatches.length;
|
||||
this.log(`移除 ${tableMatches.length} 个表注释`);
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 3. 移除 COMMENT ON INDEX
|
||||
const indexPattern = /COMMENT\s+ON\s+INDEX\s+"[^"]+"\."[^"]+"\s+IS\s+'[^']*'\s*;/gi;
|
||||
const indexMatches = converted.match(indexPattern);
|
||||
if (indexMatches) {
|
||||
converted = converted.replace(indexPattern, '');
|
||||
totalRemoved += indexMatches.length;
|
||||
this.log(`移除 ${indexMatches.length} 个索引注释`);
|
||||
}
|
||||
|
||||
if (totalRemoved > 0) {
|
||||
this.log(`总共移除 ${totalRemoved} 个COMMENT语句（达梦不支持）`);
|
||||
// 清理可能产生的多余空行
|
||||
converted = converted.replace(/\n\n\n+/g, '\n\n');
|
||||
}
|
||||
|
||||
return converted;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 移除分区附加语句（达梦不支持ATTACH PARTITION）
|
||||
*/
|
||||
removeAttachPartition(sql) {
|
||||
let converted = sql;
|
||||
|
||||
// 匹配 ALTER TABLE ... ATTACH PARTITION ...
|
||||
// 支持多种格式：FOR VALUES ..., FOR VALUES IN (...), DEFAULT
|
||||
const attachPattern = /ALTER\s+TABLE\s+"[^"]+"\."[^"]+"\s+ATTACH\s+PARTITION\s+"[^"]+"\."[^"]+"\s+(FOR\s+VALUES[^;]*|DEFAULT)\s*;/gi;
|
||||
|
||||
const matches = sql.match(attachPattern);
|
||||
if (matches) {
|
||||
this.log(`移除 ${matches.length} 个ATTACH PARTITION语句（达梦不支持）`);
|
||||
converted = converted.replace(attachPattern, '');
|
||||
|
||||
// 清理多余空行
|
||||
converted = converted.replace(/\n\n\n+/g, '\n\n');
|
||||
}
|
||||
|
||||
return converted;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 移除与主键约束同名的唯一索引
|
||||
* PostgreSQL导出时会同时包含索引和约束，但在达梦中会冲突
|
||||
*/
|
||||
removeDuplicatePrimaryKeyIndexes(sql) {
|
||||
let converted = sql;
|
||||
let removedCount = 0;
|
||||
|
||||
// 1. 提取所有主键约束的名称
|
||||
const pkConstraintPattern = /ADD\s+CONSTRAINT\s+"([^"]+)"\s+PRIMARY\s+KEY/gi;
|
||||
const constraintNames = new Set();
|
||||
|
||||
let match;
|
||||
while ((match = pkConstraintPattern.exec(sql)) !== null) {
|
||||
constraintNames.add(match[1]);
|
||||
}
|
||||
|
||||
if (constraintNames.size === 0) {
|
||||
return converted;
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 2. 移除与这些约束同名的UNIQUE INDEX
|
||||
constraintNames.forEach(constraintName => {
|
||||
// 匹配: CREATE UNIQUE INDEX "constraint_name" ON ...;
|
||||
const indexPattern = new RegExp(
|
||||
`CREATE\\s+UNIQUE\\s+INDEX\\s+"${constraintName}"\\s+ON\\s+[^;]+;`,
|
||||
'gi'
|
||||
);
|
||||
|
||||
const indexMatches = converted.match(indexPattern);
|
||||
if (indexMatches) {
|
||||
converted = converted.replace(indexPattern, '');
|
||||
removedCount += indexMatches.length;
|
||||
this.log(`移除与主键约束同名的唯一索引: ${constraintName}`);
|
||||
}
|
||||
});
|
||||
|
||||
if (removedCount > 0) {
|
||||
this.log(`总共移除 ${removedCount} 个与主键同名的唯一索引`);
|
||||
// 清理多余空行
|
||||
converted = converted.replace(/\n\n\n+/g, '\n\n');
|
||||
}
|
||||
|
||||
return converted;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 简化索引语法
|
||||
*/
|
||||
@ -345,19 +533,35 @@ class PG2DMConverter {
|
||||
this.log('步骤6: 移除数据类型引号...');
|
||||
converted = this.removeTypeQuotes(converted);
|
||||
|
||||
// 7. 简化索引语法
|
||||
this.log('步骤7: 简化索引语法...');
|
||||
// 7. 移除空的PARTITION BY子句
|
||||
this.log('步骤7: 移除空的PARTITION BY子句...');
|
||||
converted = this.removeEmptyPartition(converted);
|
||||
|
||||
// 8. 简化索引语法
|
||||
this.log('步骤8: 简化索引语法...');
|
||||
converted = this.simplifyIndexSyntax(converted);
|
||||
|
||||
// 8. 移除索引中的重复列
|
||||
this.log('步骤8: 移除索引中的重复列...');
|
||||
// 9. 移除索引中的重复列
|
||||
this.log('步骤9: 移除索引中的重复列...');
|
||||
converted = this.removeDuplicateIndexColumns(converted);
|
||||
|
||||
// 9. 处理COALESCE函数索引
|
||||
this.log('步骤9: 处理COALESCE函数索引...');
|
||||
// 10. 处理COALESCE函数索引
|
||||
this.log('步骤10: 处理COALESCE函数索引...');
|
||||
converted = this.processCoalesceIndexes(converted);
|
||||
|
||||
// 10. 添加转换说明
|
||||
// 11. 移除索引注释（达梦不支持COMMENT ON INDEX）
|
||||
this.log('步骤11: 移除索引注释...');
|
||||
converted = this.removeIndexComments(converted);
|
||||
|
||||
// 12. 移除分区附加语句（达梦不支持ATTACH PARTITION）
|
||||
this.log('步骤12: 移除分区附加语句...');
|
||||
converted = this.removeAttachPartition(converted);
|
||||
|
||||
// 13. 移除与主键约束同名的唯一索引（避免冲突）
|
||||
this.log('步骤13: 移除与主键约束同名的唯一索引...');
|
||||
converted = this.removeDuplicatePrimaryKeyIndexes(converted);
|
||||
|
||||
// 14. 添加转换说明
|
||||
if (config.output.addConversionComment) {
|
||||
converted = this.addConversionHeader(converted, originalFile);
|
||||
}
|
||||
@ -393,45 +597,9 @@ function ensureDir(dirPath) {
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 主函数
|
||||
* 转换单个文件
|
||||
*/
|
||||
function main() {
|
||||
const args = process.argv.slice(2);
|
||||
|
||||
if (args.length === 0) {
|
||||
console.log(`
|
||||
PostgreSQL到达梦数据库SQL转换器
|
||||
======================================
|
||||
|
||||
使用方法:
|
||||
node converter.js <input-file.sql> [output-file.sql]
|
||||
node converter.js input/*.sql
|
||||
|
||||
示例:
|
||||
node converter.js input/schema.sql
|
||||
node converter.js input/schema.sql output/schema_dm.sql
|
||||
node converter.js input/*.sql
|
||||
|
||||
说明:
|
||||
- 如果不指定输出文件，将自动在output目录生成 *_dm.sql 文件
|
||||
- 支持通配符批量处理多个文件
|
||||
- 会自动生成转换日志文件 *_conversion.log.json
|
||||
`);
|
||||
process.exit(0);
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 确保input和output目录存在
|
||||
ensureDir('./input');
|
||||
ensureDir('./output');
|
||||
|
||||
const inputFile = args[0];
|
||||
|
||||
// 检查文件是否存在
|
||||
if (!fs.existsSync(inputFile)) {
|
||||
console.error(`错误: 文件不存在: ${inputFile}`);
|
||||
process.exit(1);
|
||||
}
|
||||
|
||||
function convertSingleFile(inputFile, outputFile) {
|
||||
// 读取输入文件
|
||||
console.log(`\n读取文件: ${inputFile}`);
|
||||
const sqlContent = fs.readFileSync(inputFile, 'utf8');
|
||||
@ -441,15 +609,17 @@ PostgreSQL到达梦数据库SQL转换器
|
||||
const convertedSql = converter.convert(sqlContent, inputFile);
|
||||
|
||||
// 确定输出文件路径
|
||||
const outputFile = args[1] || path.join(
|
||||
'./output',
|
||||
path.basename(inputFile, '.sql') + '_dm.sql'
|
||||
);
|
||||
if (!outputFile) {
|
||||
outputFile = path.join(
|
||||
'./output',
|
||||
path.basename(inputFile, '.sql') + '_dm.sql'
|
||||
);
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 写入输出文件
|
||||
ensureDir(path.dirname(outputFile));
|
||||
fs.writeFileSync(outputFile, convertedSql, 'utf8');
|
||||
console.log(`\n✓ 转换完成，输出文件: ${outputFile}`);
|
||||
console.log(`✓ 转换完成: ${outputFile}`);
|
||||
|
||||
// 生成日志
|
||||
if (config.output.generateLog) {
|
||||
@ -458,18 +628,144 @@ PostgreSQL到达梦数据库SQL转换器
|
||||
|
||||
// 显示警告
|
||||
if (converter.warnings.length > 0) {
|
||||
console.log('\n⚠ 警告信息:');
|
||||
console.log('⚠ 警告信息:');
|
||||
converter.warnings.forEach((warn, i) => {
|
||||
console.log(` ${i + 1}. ${warn}`);
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
|
||||
console.log('\n转换统计:');
|
||||
// 显示统计
|
||||
console.log('转换统计:');
|
||||
console.log(` - 数据类型转换: ${converter.stats.dataTypes}`);
|
||||
console.log(` - 序列转IDENTITY: ${converter.stats.sequences}`);
|
||||
console.log(` - COLLATE移除: ${converter.stats.collates}`);
|
||||
console.log(` - 索引简化: ${converter.stats.indexes}`);
|
||||
console.log(` - COALESCE索引处理: ${converter.stats.coalesceIndexes}`);
|
||||
|
||||
return { success: true, warnings: converter.warnings.length };
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 批量转换目录下所有SQL文件
|
||||
*/
|
||||
function batchConvert(inputDir) {
|
||||
console.log(`\n📁 批量转换目录: ${inputDir}`);
|
||||
console.log('='.repeat(50));
|
||||
|
||||
// 读取目录下所有.sql文件
|
||||
const files = fs.readdirSync(inputDir)
|
||||
.filter(file => file.toLowerCase().endsWith('.sql'))
|
||||
.map(file => path.join(inputDir, file));
|
||||
|
||||
if (files.length === 0) {
|
||||
console.log(`\n⚠ 目录中没有找到.sql文件: ${inputDir}`);
|
||||
return;
|
||||
}
|
||||
|
||||
console.log(`\n找到 ${files.length} 个SQL文件`);
|
||||
|
||||
let successCount = 0;
|
||||
let failCount = 0;
|
||||
let totalWarnings = 0;
|
||||
|
||||
// 逐个转换
|
||||
files.forEach((file, index) => {
|
||||
try {
|
||||
console.log(`\n[${index + 1}/${files.length}] 处理: ${path.basename(file)}`);
|
||||
console.log('-'.repeat(50));
|
||||
|
||||
const result = convertSingleFile(file, null);
|
||||
successCount++;
|
||||
totalWarnings += result.warnings;
|
||||
} catch (error) {
|
||||
console.error(`✗ 转换失败: ${error.message}`);
|
||||
failCount++;
|
||||
}
|
||||
});
|
||||
|
||||
// 显示总结
|
||||
console.log('\n' + '='.repeat(50));
|
||||
console.log('📊 批量转换完成');
|
||||
console.log('='.repeat(50));
|
||||
console.log(`✓ 成功: ${successCount} 个文件`);
|
||||
if (failCount > 0) {
|
||||
console.log(`✗ 失败: ${failCount} 个文件`);
|
||||
}
|
||||
if (totalWarnings > 0) {
|
||||
console.log(`⚠ 总警告: ${totalWarnings} 条`);
|
||||
}
|
||||
console.log(`📂 输出目录: ./output`);
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 主函数
|
||||
*/
|
||||
function main() {
|
||||
const args = process.argv.slice(2);
|
||||
|
||||
// 确保input和output目录存在
|
||||
ensureDir('./input');
|
||||
ensureDir('./output');
|
||||
|
||||
// 无参数：批量处理input目录
|
||||
if (args.length === 0) {
|
||||
if (fs.existsSync('./input')) {
|
||||
batchConvert('./input');
|
||||
} else {
|
||||
console.log(`
|
||||
PostgreSQL到达梦数据库SQL转换器
|
||||
======================================
|
||||
|
||||
使用方法:
|
||||
node converter.js # 批量转换input目录下所有.sql文件
|
||||
node converter.js <input-file.sql> # 转换单个文件
|
||||
node converter.js <input-dir> # 批量转换指定目录
|
||||
node converter.js <input-file> <output> # 指定输出文件
|
||||
|
||||
示例:
|
||||
node converter.js # 批量转换input/*.sql
|
||||
node converter.js input/schema.sql # 转换单个文件
|
||||
node converter.js ./mydata # 批量转换mydata目录
|
||||
node converter.js input/schema.sql output/schema_dm.sql
|
||||
|
||||
说明:
|
||||
- 批量模式会自动在output目录生成 *_dm.sql 文件
|
||||
- 会自动生成转换日志文件 *_conversion.log.json
|
||||
- 批量模式会显示详细的进度和统计信息
|
||||
`);
|
||||
}
|
||||
return;
|
||||
}
|
||||
|
||||
const inputPath = args[0];
|
||||
|
||||
// 检查路径是否存在
|
||||
if (!fs.existsSync(inputPath)) {
|
||||
console.error(`✗ 错误: 路径不存在: ${inputPath}`);
|
||||
process.exit(1);
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 检查是文件还是目录
|
||||
const stat = fs.statSync(inputPath);
|
||||
|
||||
if (stat.isDirectory()) {
|
||||
// 批量转换目录
|
||||
batchConvert(inputPath);
|
||||
} else if (stat.isFile()) {
|
||||
// 单个文件转换
|
||||
const outputFile = args[1];
|
||||
try {
|
||||
convertSingleFile(inputPath, outputFile);
|
||||
console.log('\n✓ 转换成功！');
|
||||
} catch (error) {
|
||||
console.error(`\n✗ 转换失败: ${error.message}`);
|
||||
console.error(error.stack);
|
||||
process.exit(1);
|
||||
}
|
||||
} else {
|
||||
console.error(`✗ 错误: 不支持的路径类型: ${inputPath}`);
|
||||
process.exit(1);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 运行主函数
|
||||
|
||||
66
db-mapping.json
Normal file
66
db-mapping.json
Normal file
@ -0,0 +1,66 @@
|
||||
{
|
||||
"defaultConnection": {
|
||||
"host": "219.142.42.183",
|
||||
"user": "SYSDBA",
|
||||
"password": "@1sdgCq456"
|
||||
},
|
||||
"defaultPort": 5256,
|
||||
"schemaMappings": {
|
||||
"lyg_scp": {
|
||||
"port": 5256,
|
||||
"description": "连云港SCP"
|
||||
},
|
||||
"model_scp": {
|
||||
"port": 5256,
|
||||
"description": "模型SCP"
|
||||
},
|
||||
"themetis_scp": {
|
||||
"port": 5256,
|
||||
"description": "Themetis SCP"
|
||||
},
|
||||
"themetis_cp": {
|
||||
"port": 5256,
|
||||
"description": "Themetis CP"
|
||||
},
|
||||
"themetis_demo": {
|
||||
"port": 5256,
|
||||
"description": "Themetis Demo"
|
||||
},
|
||||
"themetis_engine": {
|
||||
"port": 5256,
|
||||
"description": "Themetis Engine"
|
||||
},
|
||||
"themetis_etl": {
|
||||
"port": 5256,
|
||||
"description": "Themetis ETL"
|
||||
},
|
||||
"themetis_kk": {
|
||||
"port": 5256,
|
||||
"description": "Themetis KK"
|
||||
},
|
||||
"themetis_mrp": {
|
||||
"port": 5256,
|
||||
"description": "Themetis MRP"
|
||||
},
|
||||
"themetis_phase": {
|
||||
"port": 5256,
|
||||
"description": "Themetis Phase"
|
||||
},
|
||||
"themetis_scheduler": {
|
||||
"port": 5256,
|
||||
"description": "Themetis Scheduler"
|
||||
},
|
||||
"themetis_test": {
|
||||
"port": 5256,
|
||||
"description": "Themetis Test"
|
||||
},
|
||||
"themetis_user_data": {
|
||||
"port": 5256,
|
||||
"description": "Themetis User Data"
|
||||
},
|
||||
"themetis_data": {
|
||||
"port": 5256,
|
||||
"description": "Themetis Data"
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
390
dm-executor.js
Normal file
390
dm-executor.js
Normal file
@ -0,0 +1,390 @@
|
||||
/**
|
||||
* 达梦数据库SQL自动执行器
|
||||
* 基于disql命令行工具，零额外依赖
|
||||
*/
|
||||
|
||||
const fs = require('fs');
|
||||
const path = require('path');
|
||||
const { spawn } = require('child_process');
|
||||
const iconv = require('iconv-lite');
|
||||
|
||||
class DMExecutor {
|
||||
constructor(configFile = './db-mapping.json') {
|
||||
this.config = JSON.parse(fs.readFileSync(configFile, 'utf8'));
|
||||
this.disqlPath = this.findDisql();
|
||||
this.stats = [];
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 查找disql工具路径
|
||||
*/
|
||||
findDisql() {
|
||||
const possiblePaths = [
|
||||
'D:\\sortware\\dm_manager\\bin\\disql.exe',
|
||||
'D:\\dmdbms\\bin\\disql.exe',
|
||||
'C:\\dmdbms\\bin\\disql.exe',
|
||||
'disql' // PATH中
|
||||
];
|
||||
|
||||
for (const p of possiblePaths) {
|
||||
if (p === 'disql' || fs.existsSync(p)) {
|
||||
return p;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
throw new Error('未找到disql工具，请确认达梦数据库已安装');
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 检测SQL文件中的schema
|
||||
*/
|
||||
detectSchema(sqlContent) {
|
||||
const match = sqlContent.match(/"([^"]+)"\./);
|
||||
return match ? match[1] : null;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 获取schema对应的端口
|
||||
*/
|
||||
getPort(schema) {
|
||||
if (!schema) return this.config.defaultPort;
|
||||
const mapping = this.config.schemaMappings[schema];
|
||||
return mapping ? mapping.port : this.config.defaultPort;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 使用disql执行SQL文件
|
||||
*/
|
||||
async executeSQL(sqlFile) {
|
||||
const sqlContent = fs.readFileSync(sqlFile, 'utf8');
|
||||
const schema = this.detectSchema(sqlContent);
|
||||
const port = this.getPort(schema);
|
||||
const { host, user, password } = this.config.defaultConnection;
|
||||
|
||||
console.log(`\n${'='.repeat(70)}`);
|
||||
console.log(`📂 执行: ${path.basename(sqlFile)}`);
|
||||
console.log(`📋 Schema: ${schema || '(未检测到)'}`);
|
||||
console.log(`🎯 端口: ${port}`);
|
||||
console.log('='.repeat(70));
|
||||
|
||||
const startTime = Date.now();
|
||||
|
||||
return new Promise((resolve) => {
|
||||
const absoluteSqlFile = path.resolve(sqlFile);
|
||||
|
||||
console.log(`🔗 连接信息: ${user}@${host}:${port}`);
|
||||
console.log(`📄 SQL文件: ${absoluteSqlFile}`);
|
||||
console.log(`⏳ 执行中...`);
|
||||
|
||||
// 使用交互式方式，通过stdin传递密码，避免命令行参数中@符号的解析问题
|
||||
const connectionString = `${user}@${host}:${port}`;
|
||||
|
||||
console.log(`📝 连接参数: ${connectionString}`);
|
||||
|
||||
// 启动disql，通过stdin传递密码和SQL命令
|
||||
const disql = spawn(this.disqlPath, [connectionString], {
|
||||
shell: true,
|
||||
stdio: ['pipe', 'pipe', 'pipe'] // 启用stdin以传递密码
|
||||
});
|
||||
|
||||
// 直接读取SQL文件内容并通过stdin执行
|
||||
// 避免@file.sql路径解析问题
|
||||
const sqlCommands = sqlContent;
|
||||
|
||||
// 构建完整的命令序列
|
||||
const commands = `${password}\nSET TIMING ON;\nSET FEEDBACK ON;\n${sqlCommands}\nEXIT\n`;
|
||||
|
||||
console.log(`📤 发送SQL内容: ${sqlCommands.split('\n').length} 行`);
|
||||
console.log(`📋 SQL大小: ${(commands.length / 1024).toFixed(2)} KB`);
|
||||
|
||||
// 写入命令到stdin
|
||||
disql.stdin.write(commands, 'utf8', (err) => {
|
||||
if (err) {
|
||||
console.error('❌ 写入stdin失败:', err);
|
||||
}
|
||||
});
|
||||
disql.stdin.end();
|
||||
|
||||
let stdout = '';
|
||||
let stderr = '';
|
||||
let lastOutput = Date.now();
|
||||
|
||||
// 心跳检测 - 每秒显示一个点
|
||||
const heartbeat = setInterval(() => {
|
||||
process.stdout.write('.');
|
||||
}, 1000);
|
||||
|
||||
// 超时检测 - 5分钟无输出则认为超时
|
||||
const timeout = setTimeout(() => {
|
||||
clearInterval(heartbeat);
|
||||
disql.kill();
|
||||
console.log('\n❌ 超时：5分钟无响应');
|
||||
}, 300000);
|
||||
|
||||
disql.stdout.on('data', (data) => {
|
||||
// 将GBK编码转换为UTF-8
|
||||
const text = iconv.decode(data, 'gbk');
|
||||
stdout += text;
|
||||
lastOutput = Date.now();
|
||||
|
||||
// 实时显示关键信息
|
||||
const keywords = ['执行成功', '执行失败', '行受影响', '影响行数', 'CREATE TABLE', 'CREATE INDEX', 'ALTER TABLE', '已用时间'];
|
||||
if (keywords.some(keyword => text.includes(keyword))) {
|
||||
// 显示包含关键字的行
|
||||
const lines = text.split('\n').filter(line =>
|
||||
keywords.some(keyword => line.includes(keyword))
|
||||
);
|
||||
lines.forEach(line => {
|
||||
if (line.trim()) {
|
||||
process.stdout.write(`\n ${line.trim().substring(0, 120)}`);
|
||||
}
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
});
|
||||
|
||||
disql.stderr.on('data', (data) => {
|
||||
// 将GBK编码转换为UTF-8
|
||||
const text = iconv.decode(data, 'gbk');
|
||||
stderr += text;
|
||||
// 显示错误（过滤掉正常的密码提示）
|
||||
if (text.trim() && !text.includes('密码:')) {
|
||||
process.stdout.write(`\n⚠ ${text.trim().substring(0, 150)}`);
|
||||
}
|
||||
});
|
||||
|
||||
disql.on('close', (code) => {
|
||||
clearInterval(heartbeat);
|
||||
clearTimeout(timeout);
|
||||
|
||||
const duration = ((Date.now() - startTime) / 1000).toFixed(2);
|
||||
console.log('\n');
|
||||
|
||||
const result = {
|
||||
file: path.basename(sqlFile),
|
||||
schema: schema,
|
||||
port: port,
|
||||
duration: duration,
|
||||
success: code === 0,
|
||||
exitCode: code,
|
||||
output: stdout,
|
||||
error: stderr
|
||||
};
|
||||
|
||||
this.stats.push(result);
|
||||
this.printResult(result);
|
||||
resolve(result);
|
||||
});
|
||||
|
||||
disql.on('error', (error) => {
|
||||
clearInterval(heartbeat);
|
||||
clearTimeout(timeout);
|
||||
|
||||
const result = {
|
||||
file: path.basename(sqlFile),
|
||||
schema: schema,
|
||||
port: port,
|
||||
duration: 0,
|
||||
success: false,
|
||||
error: error.message
|
||||
};
|
||||
this.stats.push(result);
|
||||
resolve(result);
|
||||
});
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 批量执行SQL文件
|
||||
*/
|
||||
async executeBatch(sqlFiles) {
|
||||
console.log('\n' + '='.repeat(70));
|
||||
console.log('🚀 达梦数据库批量执行器');
|
||||
console.log('='.repeat(70));
|
||||
console.log(`📂 文件数: ${sqlFiles.length}`);
|
||||
console.log(`🌐 服务器: ${this.config.defaultConnection.host}`);
|
||||
console.log(`🔧 工具: ${this.disqlPath}`);
|
||||
console.log('='.repeat(70));
|
||||
|
||||
const overallStart = Date.now();
|
||||
|
||||
for (let i = 0; i < sqlFiles.length; i++) {
|
||||
console.log(`\n[${i + 1}/${sqlFiles.length}]`);
|
||||
await this.executeSQL(sqlFiles[i]);
|
||||
}
|
||||
|
||||
const overallDuration = ((Date.now() - overallStart) / 1000).toFixed(2);
|
||||
this.printSummary(overallDuration);
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 打印单个文件执行结果
|
||||
*/
|
||||
printResult(result) {
|
||||
console.log('-'.repeat(70));
|
||||
if (result.success) {
|
||||
console.log(`✅ ${result.file} 执行成功`);
|
||||
} else {
|
||||
console.log(`❌ ${result.file} 执行失败`);
|
||||
if (result.error) {
|
||||
console.log(`错误: ${result.error.substring(0, 200)}`);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
console.log(`端口: ${result.port} | 耗时: ${result.duration}秒`);
|
||||
console.log('-'.repeat(70));
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 打印总体统计
|
||||
*/
|
||||
printSummary(duration) {
|
||||
console.log('\n' + '='.repeat(70));
|
||||
console.log('📊 执行统计');
|
||||
console.log('='.repeat(70));
|
||||
|
||||
const total = this.stats.length;
|
||||
const success = this.stats.filter(s => s.success).length;
|
||||
const failed = total - success;
|
||||
|
||||
console.log(`总文件数: ${total}`);
|
||||
console.log(`✅ 成功: ${success}`);
|
||||
console.log(`❌ 失败: ${failed}`);
|
||||
console.log(`⏱ 总耗时: ${duration}秒`);
|
||||
|
||||
// 按端口分组
|
||||
const portStats = {};
|
||||
this.stats.forEach(s => {
|
||||
if (!portStats[s.port]) {
|
||||
portStats[s.port] = { total: 0, success: 0, failed: 0 };
|
||||
}
|
||||
portStats[s.port].total++;
|
||||
if (s.success) portStats[s.port].success++;
|
||||
else portStats[s.port].failed++;
|
||||
});
|
||||
|
||||
console.log('\n按端口统计:');
|
||||
Object.keys(portStats).sort().forEach(port => {
|
||||
const stat = portStats[port];
|
||||
console.log(` 端口 ${port}: ${stat.total}个文件 (✅${stat.success} ❌${stat.failed})`);
|
||||
});
|
||||
|
||||
// 显示失败的文件
|
||||
const failedFiles = this.stats.filter(s => !s.success);
|
||||
if (failedFiles.length > 0) {
|
||||
console.log('\n失败的文件:');
|
||||
failedFiles.forEach(f => {
|
||||
console.log(` ❌ ${f.file} - ${f.error || '执行失败'}`);
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 保存报告
|
||||
this.saveReport();
|
||||
|
||||
console.log('='.repeat(70));
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 保存执行报告
|
||||
*/
|
||||
saveReport() {
|
||||
const reportFile = path.join('./output', `execution_report_${Date.now()}.json`);
|
||||
|
||||
const report = {
|
||||
timestamp: new Date().toISOString(),
|
||||
tool: 'disql',
|
||||
server: this.config.defaultConnection.host,
|
||||
summary: {
|
||||
total: this.stats.length,
|
||||
success: this.stats.filter(s => s.success).length,
|
||||
failed: this.stats.filter(s => !s.success).length
|
||||
},
|
||||
details: this.stats
|
||||
};
|
||||
|
||||
fs.writeFileSync(reportFile, JSON.stringify(report, null, 2), 'utf8');
|
||||
console.log(`\n📄 详细报告: ${reportFile}`);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 主函数
|
||||
*/
|
||||
async function main() {
|
||||
const args = process.argv.slice(2);
|
||||
|
||||
if (args.length === 0) {
|
||||
console.log(`
|
||||
达梦数据库SQL执行器
|
||||
======================================
|
||||
|
||||
基于disql命令行工具，零额外依赖
|
||||
|
||||
使用方法:
|
||||
node dm-executor.js <sql-files>
|
||||
|
||||
示例:
|
||||
# 执行单个文件
|
||||
node dm-executor.js output/schema_dm.sql
|
||||
|
||||
# 批量执行
|
||||
node dm-executor.js output/*_dm.sql
|
||||
|
||||
# 执行所有文件
|
||||
node dm-executor.js output/*.sql
|
||||
|
||||
前提条件:
|
||||
- 达梦数据库已安装
|
||||
- disql工具可用
|
||||
- db-mapping.json已配置
|
||||
|
||||
配置文件:
|
||||
db-mapping.json - 数据库连接和schema映射配置
|
||||
`);
|
||||
process.exit(0);
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 解析SQL文件列表
|
||||
const sqlFiles = [];
|
||||
args.forEach(arg => {
|
||||
if (arg.includes('*')) {
|
||||
// 通配符展开
|
||||
const dir = path.dirname(arg);
|
||||
const pattern = path.basename(arg).replace(/\*/g, '.*');
|
||||
const regex = new RegExp(`^${pattern}$`);
|
||||
|
||||
if (fs.existsSync(dir)) {
|
||||
const files = fs.readdirSync(dir)
|
||||
.filter(f => regex.test(f) && f.endsWith('.sql'))
|
||||
.map(f => path.join(dir, f));
|
||||
sqlFiles.push(...files);
|
||||
}
|
||||
} else if (fs.existsSync(arg)) {
|
||||
sqlFiles.push(arg);
|
||||
} else {
|
||||
console.error(`❌ 文件不存在: ${arg}`);
|
||||
}
|
||||
});
|
||||
|
||||
if (sqlFiles.length === 0) {
|
||||
console.error('❌ 未找到SQL文件');
|
||||
process.exit(1);
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 执行
|
||||
try {
|
||||
const executor = new DMExecutor();
|
||||
await executor.executeBatch(sqlFiles);
|
||||
|
||||
const failed = executor.stats.filter(s => !s.success).length;
|
||||
process.exit(failed > 0 ? 1 : 0);
|
||||
} catch (error) {
|
||||
console.error('\n❌ 执行失败:', error.message);
|
||||
console.error(error.stack);
|
||||
process.exit(1);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
if (require.main === module) {
|
||||
main();
|
||||
}
|
||||
|
||||
module.exports = DMExecutor;
|
||||
25
package-lock.json
generated
25
package-lock.json
generated
@ -9,7 +9,8 @@
|
||||
"version": "1.0.0",
|
||||
"license": "MIT",
|
||||
"dependencies": {
|
||||
"chalk": "^4.1.2"
|
||||
"chalk": "^4.1.2",
|
||||
"iconv-lite": "^0.7.0"
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"node_modules/ansi-styles": {
|
||||
@ -70,6 +71,28 @@
|
||||
"node": ">=8"
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"node_modules/iconv-lite": {
|
||||
"version": "0.7.0",
|
||||
"resolved": "https://registry.npmmirror.com/iconv-lite/-/iconv-lite-0.7.0.tgz",
|
||||
"integrity": "sha512-cf6L2Ds3h57VVmkZe+Pn+5APsT7FpqJtEhhieDCvrE2MK5Qk9MyffgQyuxQTm6BChfeZNtcOLHp9IcWRVcIcBQ==",
|
||||
"license": "MIT",
|
||||
"dependencies": {
|
||||
"safer-buffer": ">= 2.1.2 < 3.0.0"
|
||||
},
|
||||
"engines": {
|
||||
"node": ">=0.10.0"
|
||||
},
|
||||
"funding": {
|
||||
"type": "opencollective",
|
||||
"url": "https://opencollective.com/express"
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"node_modules/safer-buffer": {
|
||||
"version": "2.1.2",
|
||||
"resolved": "https://registry.npmmirror.com/safer-buffer/-/safer-buffer-2.1.2.tgz",
|
||||
"integrity": "sha512-YZo3K82SD7Riyi0E1EQPojLz7kpepnSQI9IyPbHHg1XXXevb5dJI7tpyN2ADxGcQbHG7vcyRHk0cbwqcQriUtg==",
|
||||
"license": "MIT"
|
||||
},
|
||||
"node_modules/supports-color": {
|
||||
"version": "7.2.0",
|
||||
"resolved": "https://registry.npmmirror.com/supports-color/-/supports-color-7.2.0.tgz",
|
||||
|
||||
@ -5,7 +5,10 @@
|
||||
"main": "converter.js",
|
||||
"scripts": {
|
||||
"start": "node converter.js",
|
||||
"convert": "node converter.js"
|
||||
"convert": "node converter.js",
|
||||
"execute": "node dm-executor.js output/*_dm.sql",
|
||||
"execute:single": "node dm-executor.js",
|
||||
"all": "node converter.js && node dm-executor.js output/*_dm.sql"
|
||||
},
|
||||
"keywords": [
|
||||
"postgresql",
|
||||
@ -17,6 +20,7 @@
|
||||
"author": "",
|
||||
"license": "MIT",
|
||||
"dependencies": {
|
||||
"chalk": "^4.1.2"
|
||||
"chalk": "^4.1.2",
|
||||
"iconv-lite": "^0.7.0"
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
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