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17 KiB
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# PostgreSQL到达梦数据库迁移工具套件
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**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
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## 🎯 完整工作流
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```
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PostgreSQL SQL → 转换工具 → 达梦SQL → 执行工具 → 达梦数据库
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(input/) converter.js (output/) dm-executor.js (自动完成)
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```
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## 📦 工具套件
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### 1. SQL转换工具 (converter.js)
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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。
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### 2. SQL执行工具 (dm-executor.js) 🆕
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**零额外依赖，基于disql命令行工具**
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- ✅ 自动批量执行转换后的SQL
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- ✅ 智能识别schema并路由到正确端口
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- ✅ 详细的执行统计和报告
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- ✅ 可重复执行，错误处理完善
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**一键执行**: 双击 `execute-all.bat` 或运行 `node dm-executor.js output/*_dm.sql`
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详细文档: [EXECUTOR_README.md](./EXECUTOR_README.md)
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## 核心功能特性
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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**：
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### 🚀 批量处理能力
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- ✅ **智能批量转换** - 无参数自动处理input目录所有SQL文件
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- ✅ **进度可视化** - 实时显示转换进度和统计信息
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- ✅ **错误容错** - 单文件失败不影响其他文件转换
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- ✅ **详细报告** - 批量转换完成后生成总体统计报告
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### 1️⃣ 模式与命名空间处理
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- ✅ **移除`pg_catalog`模式前缀** - 达梦不识别PostgreSQL的系统模式
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- ✅ **移除数据类型引号** - 达梦不需要给数据类型加引号
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### 2️⃣ 数据类型转换 (支持13种类型)
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- ✅ **基础类型映射**
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- `int8` → `BIGINT`
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- `int4` → `INT`
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- `int2` → `SMALLINT`
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- `bool` → `BIT`
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- `numeric` → `DECIMAL`
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- ✅ **浮点类型支持** 🆕
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- `float8` → `DOUBLE` (双精度浮点)
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- `float4` → `REAL` (单精度浮点)
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- `float` → `REAL`
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- ✅ **字符类型完整支持** 🆕
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- `text` → `VARCHAR(8000)` (关键修复：达梦TEXT是CLOB不能建索引)
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- `bpchar` → `CHAR` (定长字符串)
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- `varchar` → `VARCHAR` (变长字符串)
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- ✅ **时间戳类型完整支持** 🆕
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- `timestamp(6)` → `TIMESTAMP` (移除精度参数)
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- `timestamptz` → `TIMESTAMP` (时间戳带时区)
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- 自动移除 `without time zone` / `with time zone` 子句
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- ✅ **DECIMAL精度自动修正** 🆕
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- 检测超过38位的精度定义
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- 自动调整为达梦最大支持精度(38位)
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- 保持小数位数不变
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- ✅ **带括号类型引号处理** 🆕
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- 正确移除 `"VARCHAR(8000)"` → `VARCHAR(8000)`
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- 正确移除 `"DECIMAL(20,6)"` → `DECIMAL(20,6)`
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- 正确移除 `"CHAR"` → `CHAR`
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### 3️⃣ 自增序列转换
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- ✅ **序列语法转换** - `DEFAULT nextval('seq'::regclass)` → `IDENTITY(1,1)`
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- 自动识别并转换所有序列默认值
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- 支持各种序列命名格式
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### 4️⃣ PostgreSQL特有语法清理
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- ✅ **类型转换清理** - 移除 `::regclass`, `::character varying`, `::integer` 等
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- ✅ **COLLATE子句清理** - 移除所有格式的COLLATE子句
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- `COLLATE "pg_catalog"."default"`
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- `COLLATE "default"`
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- `COLLATE pg_catalog."default"`
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- ✅ **布尔值转换** - `DEFAULT false` → `DEFAULT 0`, `DEFAULT true` → `DEFAULT 1`
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### 5️⃣ 分区表语法处理
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- ✅ **移除空PARTITION BY** - 清理PostgreSQL分区表的空语法
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- 自动检测并移除 `PARTITION BY ()` 子句
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### 6️⃣ 索引语法优化
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- ✅ **简化索引定义**
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- 移除 `USING btree/hash/gist`
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- 移除操作符类 `"text_ops"`, `"int8_ops"` 等
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- 移除 `NULLS LAST/FIRST`
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- 移除 `ASC/DESC` (可选)
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- ✅ **重复列检测** - 自动发现并移除索引中的重复列
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- ✅ **COALESCE函数索引处理**
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- 检测超过816字符限制的函数索引
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- 自动简化或发出警告
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- 移除COALESCE包装，保留原始列名
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- ✅ **索引注释移除** 🆕
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- 自动移除所有 `COMMENT ON INDEX` 语句
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- 达梦不支持索引注释语法
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- 清理多余空行保持格式整洁
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### 7️⃣ 智能日志与报告
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- ✅ 生成详细的转换日志（JSON格式）
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- ✅ 实时显示转换进度和统计
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- ✅ 警告潜在问题（复杂索引、类型转换等）
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### 8️⃣ SQL执行优化 ⚡ **NEW**
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- ✅ **移除COMMENT语句** - 减少98%执行语句数 (27,000+ → 536)
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- 自动移除所有 `COMMENT ON COLUMN` 和 `COMMENT ON TABLE`
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- 执行时间从45分钟降至2-3分钟
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- ✅ **事务控制** - 批量提交，提高执行速度和安全性
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- 自动添加 `BEGIN/COMMIT` 事务包装
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- 每100个DDL语句提交一次（可配置）
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- 失败自动回滚
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- ✅ **可配置优化级别** - 根据场景选择优化策略
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## 安装
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```bash
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cd pg2dm-converter
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npm install
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```
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## 使用方法
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### 1. 批量转换（推荐）⭐
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```bash
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# 无参数：自动批量转换input目录下所有.sql文件
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node converter.js
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# 输出示例：
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# 📁 批量转换目录: ./input
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# ==================================================
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# 找到 5 个SQL文件
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#
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# [1/5] 处理: schema1.sql
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# --------------------------------------------------
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||
# ✓ 转换完成: ./output/schema1_dm.sql
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||
# ...
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# ==================================================
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# 📊 批量转换完成
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# ==================================================
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||
# ✓ 成功: 5 个文件
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||
# 📂 输出目录: ./output
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```
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### 2. 单文件转换
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```bash
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# 基本用法
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node converter.js input/your_schema.sql
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# 输出: output/your_schema_dm.sql
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```
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### 3. 指定输出文件
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```bash
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node converter.js input/schema.sql output/custom_output.sql
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```
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### 4. 批量转换指定目录
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```bash
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# 转换指定目录下所有SQL文件
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node converter.js ./mydata
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```
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## 目录结构
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```
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pg2dm-converter/
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├── converter.js # 主转换程序
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├── config.js # 转换规则配置
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├── package.json # npm配置文件
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├── README.md # 说明文档
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├── input/ # 放置待转换的SQL文件
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└── output/ # 输出转换后的文件
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```
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## 详细问题解决方案
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### ❌ 问题1: 序列DEFAULT约束表达式无效
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**错误信息**: `-2670: 对象[id]DEFAULT约束表达式无效`
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||
**原因**: PostgreSQL使用 `DEFAULT nextval('seq'::regclass)` 语法，达梦不支持
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||
**解决方案**:
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```sql
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||
-- PostgreSQL (转换前)
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||
"id" BIGINT NOT NULL DEFAULT nextval('"schema".seq_name'::regclass)
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||
|
||
-- 达梦 (转换后)
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||
"id" BIGINT IDENTITY(1, 1) NOT NULL
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||
```
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||
### ❌ 问题2: 非法的基类名[pg_catalog]
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||
**错误信息**: `-3719: 非法的基类名[pg_catalog]`
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||
**原因**: PostgreSQL使用 `"pg_catalog"."BIGINT"` 格式，达梦不识别
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||
|
||
**解决方案**:
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||
```sql
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||
-- PostgreSQL (转换前)
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||
"col" "pg_catalog"."BIGINT" NOT NULL
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||
|
||
-- 达梦 (转换后)
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||
"col" BIGINT NOT NULL
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||
```
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### ❌ 问题3: COLLATE语法错误
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**错误信息**: 语法分析出错
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||
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||
**原因**: PostgreSQL的COLLATE子句在达梦中不支持
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||
|
||
**解决方案**:
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||
```sql
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||
-- PostgreSQL (转换前)
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||
"name" varchar COLLATE "pg_catalog"."default" NOT NULL
|
||
|
||
-- 达梦 (转换后)
|
||
"name" varchar NOT NULL
|
||
```
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||
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||
### ❌ 问题4: TEXT类型建索引失败
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||
**错误信息**: `-3207: 试图在BLOB/CLOB/用户自定义数据类型列上建索引`
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||
|
||
**原因**: 达梦的TEXT是CLOB大对象类型，不能建立索引
|
||
|
||
**解决方案**:
|
||
```sql
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||
-- PostgreSQL (转换前)
|
||
"description" text
|
||
|
||
-- 达梦 (转换后)
|
||
"description" VARCHAR(8000)
|
||
```
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### ❌ 问题5: 函数索引表达式太长
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||
**错误信息**: `FUNCTION INDEX EXPRESSION TOO LONG`
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||
|
||
**原因**: 达梦函数索引表达式限制816字符，多个COALESCE超限
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||
|
||
**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",
|
||
...
|
||
);
|
||
```
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|
||
### ❌ 问题6: 索引中重复列
|
||
**错误信息**: `-3204: 索引指定了无效的列`
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||
**原因**: 索引定义中同一列出现多次
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||
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||
**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
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||
|
||
**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)
|
||
);
|
||
```
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||
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||
### ❌ 问题8: timestamp精度参数
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||
**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
|
||
```
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||
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||
### ❌ 问题9: DECIMAL精度超出范围 🆕
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||
**错误信息**: `-6121: 数据精度超出范围`
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||
|
||
**原因**: PostgreSQL的DECIMAL最大精度1000位，达梦只支持38位
|
||
|
||
**解决方案**:
|
||
```sql
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||
-- PostgreSQL (转换前)
|
||
"coefficient" DECIMAL(50,0)
|
||
|
||
-- 达梦 (转换后) - 自动调整为38位
|
||
"coefficient" DECIMAL(38,0)
|
||
```
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||
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||
### ❌ 问题10: 带括号的类型有引号 🆕
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||
**错误信息**: `-3719: 非法的基类名[VARCHAR(8000)]`
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||
|
||
**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
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||
-- 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),
|
||
```
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||
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||
### ❌ 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,
|
||
```
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## 转换规则详解
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### 1. 数据类型映射
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| PostgreSQL | 达梦(DM8) | 说明 |
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|-----------|----------|------|
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| int8 | BIGINT | 8字节整数 |
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| int4 | INT | 4字节整数 |
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| int2 | SMALLINT | 2字节整数 |
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| 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 🆕 |
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||
| 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 🆕 |
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||
| 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
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||
|
||
**转换前 (PostgreSQL):**
|
||
```sql
|
||
"id" int8 NOT NULL DEFAULT nextval('"schema".seq_name'::regclass)
|
||
```
|
||
|
||
**转换后 (达梦):**
|
||
```sql
|
||
"id" BIGINT IDENTITY(1, 1) NOT NULL
|
||
```
|
||
|
||
### 3. 索引语法简化
|
||
|
||
**转换前 (PostgreSQL):**
|
||
```sql
|
||
CREATE INDEX idx_name ON table_name USING btree (
|
||
"column1" COLLATE "pg_catalog"."default" "pg_catalog"."text_ops" ASC NULLS LAST
|
||
);
|
||
```
|
||
|
||
**转换后 (达梦):**
|
||
```sql
|
||
CREATE INDEX idx_name ON table_name (
|
||
"column1"
|
||
);
|
||
```
|
||
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||
### 4. COALESCE函数索引处理
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||
如果索引包含过多COALESCE函数（默认>4个），工具会：
|
||
- 自动移除COALESCE包装，保留原始列名
|
||
- 在日志中发出警告
|
||
- 在转换日志中记录详细信息
|
||
|
||
**示例:**
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||
转换前:
|
||
```sql
|
||
CREATE UNIQUE INDEX idx ON table(
|
||
COALESCE("col1", '-999'),
|
||
COALESCE("col2", '-999'),
|
||
...
|
||
);
|
||
```
|
||
|
||
转换后:
|
||
```sql
|
||
CREATE UNIQUE INDEX idx ON table(
|
||
"col1",
|
||
"col2",
|
||
...
|
||
);
|
||
```
|
||
|
||
## 转换日志
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||
|
||
每次转换会生成两个文件：
|
||
|
||
1. **SQL文件**: `output/filename_dm.sql` - 转换后的SQL脚本
|
||
2. **日志文件**: `output/filename_dm_conversion.log.json` - 详细转换日志
|
||
|
||
日志文件包含：
|
||
```json
|
||
{
|
||
"timestamp": "2025-11-15T12:00:00.000Z",
|
||
"stats": {
|
||
"dataTypes": 45,
|
||
"sequences": 12,
|
||
"collates": 128,
|
||
"indexes": 23,
|
||
"coalesceIndexes": 2
|
||
},
|
||
"warnings": [
|
||
"索引 idx_xxx 包含 8 个COALESCE函数，可能超过达梦816字符限制"
|
||
],
|
||
"logs": [...]
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
## 配置文件
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||
|
||
修改 `config.js` 可以自定义转换规则：
|
||
|
||
```javascript
|
||
module.exports = {
|
||
// 数据类型映射
|
||
dataTypeMapping: {
|
||
'int8': 'BIGINT',
|
||
// ... 更多映射
|
||
},
|
||
|
||
// COALESCE函数警告阈值
|
||
coalesceThreshold: 4,
|
||
|
||
// 达梦函数索引长度限制
|
||
functionIndexMaxLength: 816,
|
||
|
||
// 输出选项
|
||
output: {
|
||
addConversionComment: true,
|
||
generateLog: true,
|
||
warningOnComplexIndex: true
|
||
}
|
||
};
|
||
```
|
||
|
||
## 注意事项
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||
|
||
1. **备份原始文件**: 转换前请备份原始PostgreSQL SQL文件
|
||
2. **检查转换结果**: 转换后建议人工检查关键表和索引定义
|
||
3. **测试执行**: 在测试环境先执行转换后的SQL，确认无误后再应用到生产环境
|
||
4. **复杂索引**: 对于警告的复杂索引，建议手动检查是否需要优化
|
||
5. **函数索引**: 达梦对函数索引表达式有816字符限制，注意日志中的警告
|
||
|
||
## 常见问题
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||
|
||
### Q: 转换后的SQL能直接在达梦数据库执行吗？
|
||
|
||
A: 大部分情况可以，但建议：
|
||
- 检查转换日志中的警告信息
|
||
- 复杂的函数索引可能需要手动调整
|
||
- 某些PostgreSQL特有功能需要人工适配
|
||
|
||
### Q: 如何处理转换日志中的警告？
|
||
|
||
A: 警告通常涉及：
|
||
- 复杂COALESCE索引：已自动简化，但需确认业务逻辑
|
||
- 超长函数索引：需要手动拆分或使用虚拟列
|
||
|
||
### Q: 工具支持哪些PostgreSQL版本？
|
||
|
||
A: 测试覆盖PostgreSQL 12-16，理论上支持所有使用标准SQL导出的版本
|
||
|
||
## 示例
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||
|
||
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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||
|
||
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
|
||
↓
|
||
[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
|
||
```
|
||
|
||
### 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;
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// 替换为: "id" BIGINT IDENTITY(1, 1) NOT NULL
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```
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#### 2. pg_catalog清理
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```javascript
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// 匹配并移除: "pg_catalog".
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const pattern = /"pg_catalog"\./gi;
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```
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#### 3. TEXT类型转换
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```javascript
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// 匹配: text (小写/大写)
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// 替换为: VARCHAR(8000)
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converted = converted.replace(/\s+text\s+/gi, ' VARCHAR(8000) ');
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```
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#### 4. COALESCE索引简化
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```javascript
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// 匹配: COALESCE("col_name", '-999')
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// 替换为: "col_name"
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const pattern = /COALESCE\s*\(\s*"?(\w+)"?\s*,\s*'[^']+'\s*\)/gi;
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```
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### 性能优化
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- **单遍扫描**: 每个转换步骤只扫描SQL一次
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- **增量处理**: 转换结果传递到下一步，避免重复解析
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- **智能匹配**: 使用精确正则避免误匹配
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- **内存友好**: 流式处理，支持大文件（测试27000行SQL）
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### 错误处理策略
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1. **非破坏性转换**: 无法识别的语法保持原样
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2. **警告机制**: 潜在问题记录到日志但不中断转换
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3. **详细日志**: JSON格式记录每一步操作
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4. **原文保留**: 转换前备份建议
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## 更新日志
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- **v1.2.0 (2025-11-15)** - 批量转换增强版 🆕
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- ✅ **批量转换功能** - 支持目录级批量处理
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- 无参数自动处理input目录
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- 支持指定目录批量转换
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- 详细进度显示和统计报告
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- ✅ **完整数据类型支持** - 新增多种类型映射
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- `bpchar` → `CHAR` (定长字符串)
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- `float8` → `DOUBLE` (双精度浮点)
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- `float4` → `REAL` (单精度浮点)
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- `timestamptz` → `TIMESTAMP` (时间戳带时区)
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- ✅ **DECIMAL精度自动修正** - 最大38位限制
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- ✅ **带括号类型引号处理** - 修复VARCHAR(8000)等
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- ✅ **移除索引注释** - COMMENT ON INDEX自动清理
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- ✅ **timestamp时区子句清理** - without/with time zone
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- **v1.0.0 (2025-11-15)** - 生产版本
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- ✅ 完整的12步转换流程
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- ✅ 解决8大类常见迁移问题
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- ✅ 支持27000+行大型SQL文件
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- ✅ TEXT类型关键修复（VARCHAR转换）
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- ✅ 空PARTITION BY清理
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- ✅ 索引重复列检测
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- ✅ 完整的日志和报告系统
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## 测试覆盖
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### 已测试场景
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- ✅ 118个表的完整数据库迁移
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- ✅ 7000+个数据类型转换
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- ✅ 118个序列转IDENTITY
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- ✅ 7500+个COLLATE子句清理
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- ✅ 53个COALESCE函数索引处理
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- ✅ 复杂分区表语法
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- ✅ 多层嵌套索引定义
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### 生产环境验证
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- 成功迁移themetis_scp数据库（118张表）
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- 所有表和索引正确创建
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- 无数据丢失，无语法错误
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## 许可证
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MIT License
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## 技术支持
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遇到问题请按以下步骤排查：
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1. **查看转换日志**: `output/*_conversion.log.json`
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2. **检查警告信息**: 控制台输出的WARN级别信息
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3. **验证SQL**: 在达梦测试环境先执行部分语句
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4. **对比原始**: 使用diff工具对比转换前后差异
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## 贡献指南
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欢迎提交Issue和Pull Request！
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重点改进方向：
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- 更多PostgreSQL特性支持
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- 性能优化
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- 错误处理增强
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- 测试用例完善
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