MySQL建表語句轉PostgreSQL建表語句全紀錄
阿新 • • 發佈：2019-01-02
個人習慣用MySQL workbench EER資料建模，然後生成SQL語句到資料庫中執行，這樣表之間的關係比較直觀。
像下面這樣：
-
畫圖
-
正向工程，生成DDL語句：
-
忽略生成外來鍵，以及外來鍵索引啥的：
-
生成的DDL語句：
- 到資料庫執行。
踩坑了
最近團隊微調，我被調整到另一個小團隊。前兩天接了個新需求，於是我依然使用MySQL workbench EER建模，結果好不容易建模完成了，卻被告知這個專案用的資料庫是PostgreSQL！
於是就面臨如下幾種選擇：
- 重新找個支援匯出PostgreSQL DDL語句的建模軟體，再弄一遍。據我所知，macOS平臺裡沒啥好的資料建模軟體…
- PowerDesigner用不了（除非裝虛擬機器，或者Wine）；
- Navicat太難用了（居然有人說Navicat是最好的資料庫客戶端，我只能給一個大寫的服，在我看來，這貨連IDEA自帶資料庫管理都比不上……這觀點可能有點偏激，但現狀是我做個查詢，Navicat把查詢按鈕藏得很深）；
- IDEA宣佈會開發類似功能，但一直沒有動靜；
- 開源的PDMan，體驗挺不錯，但也得連個資料庫控制版本。
- 依然用MySQL workbench匯出DDL，然後自己將MySQL DDL轉換成PostgreSQL DDL。
我選擇了自己轉換SQL語句。
開源的DDL轉換工具
既然要轉換SQL語句，我心想，業界肯定有相關的工具啊。於是上萬能的GayHub搜了下，還真有，列出來：
- mysql-to-postgres：<https://github.com/maxlapshin/mysql2postgres>;
- mysql-postgresql-converter：<https://github.com/lanyrd/mysql-postgresql-converter>;
- 多款工具配合使用：<https://yq.aliyun.com/articles/241>; （不得不佩服這兄弟真有耐心啊！）
然而試用後，內心是崩潰的……生成出來的DDL要麼有誤，要麼沒有註釋。
自己開發工具
考慮到我的訴求其實非常簡單，只是個DDL語句轉換而已，自己開發一個也不難。而且之前研讀Mybatis通用Mapper原始碼時，知道Java世界裡有個jsqlparser 的工具。
花了10分鐘簡單瞭解了下jsqlparser 後，就開擼開發工具了……花了20分鐘，初版寫完了，然後和該專案的同事又花了20分鐘驗證了下，最終確定瞭如下的版本。程式碼貼出來：
加依賴：
<dependency>
<groupId>com.github.jsqlparser</groupId>
<artifactId>jsqlparser</artifactId>
<version>1.2</version>
</dependency>寫程式碼：
public class MysqlDdl2PgDdlUtil {
public static void main(String[] args) throws IOException, JSQLParserException {
// 你的MySQL DDL路徑
String mysqlDDLPath = "/Users/reno/Downloads/mysql.sql";
String dDLs = FileUtils.readFileToString(new File(mysqlDDLPath));
System.out.println(dDLs);
System.out.println("++++++++++開始轉換SQL語句+++++++++++++");
Statements statements = CCJSqlParserUtil.parseStatements(dDLs);
statements.getStatements()
.stream()
.map(statement -> (CreateTable) statement).forEach(ct -> {
Table table = ct.getTable();
List<ColumnDefinition> columnDefinitions = ct.getColumnDefinitions();
List<String> comments = new ArrayList<>();
List<ColumnDefinition> collect = columnDefinitions.stream()
.peek(columnDefinition -> {
List<String> columnSpecStrings = columnDefinition.getColumnSpecStrings();
int commentIndex = getCommentIndex(columnSpecStrings);
if (commentIndex != -1) {
int commentStringIndex = commentIndex + 1;
String commentString = columnSpecStrings.get(commentStringIndex);
String commentSql = genCommentSql(table.toString(), columnDefinition.getColumnName(), commentString);
comments.add(commentSql);
columnSpecStrings.remove(commentStringIndex);
columnSpecStrings.remove(commentIndex);
}
columnDefinition.setColumnSpecStrings(columnSpecStrings);
}).collect(Collectors.toList());
ct.setColumnDefinitions(collect);
String createSQL = ct.toString()
.replaceAll("`", "\"")
.replaceAll("BIGINT UNIQUE NOT NULL AUTO_INCREMENT", "BIGSERIAL PRIMARY KEY")
.replaceAll("BIGINT NULL AUTO_INCREMENT", "BIGSERIAL PRIMARY KEY")
.replaceAll("BIGINT NOT NULL AUTO_INCREMENT", "BIGSERIAL PRIMARY KEY")
.replaceAll("INT NOT NULL AUTO_INCREMENT", "BIGSERIAL PRIMARY KEY")
.replaceAll("INT NULL AUTO_INCREMENT", "BIGSERIAL PRIMARY KEY")
.replaceAll("IF NOT EXISTS", "")
.replaceAll("TINYINT", "SMALLINT")
.replaceAll("DATETIME", "TIMESTAMP")
.replaceAll(", PRIMARY KEY \\(\"id\"\\)", "");
// 如果存在表註釋
if (createSQL.contains("COMMENT")) {
createSQL = createSQL.substring(0, createSQL.indexOf("COMMENT"));
}
System.out.println(createSQL + ";");
comments.forEach(t -> System.out.println(t.replaceAll("`", "\"") + ";"));
});
}
/**
* 獲得註釋的下標
*
* @param columnSpecStrings columnSpecStrings
* @return 下標
*/
private static int getCommentIndex(List<String> columnSpecStrings) {
for (int i = 0; i < columnSpecStrings.size(); i++) {
if ("COMMENT".equalsIgnoreCase(columnSpecStrings.get(i))) {
return i;
}
}
return -1;
}
/**
* 生成COMMENT語句
*
* @param table 表名
* @param column 欄位名
* @param commentValue 描述文字
* @return COMMENT語句
*/
private static String genCommentSql(String table, String column, String commentValue) {
return String.format("COMMENT ON COLUMN %s.%s IS %s", table, column, commentValue);
}
}如程式碼所示，目前是藉助jsqlparser 的SQL解析能力配合字串替換的方式生成PostgreSQL的。
效果演示
轉換前的DDL：
-- -----------------------------------------------------
-- Table `user`
-- -----------------------------------------------------
CREATE TABLE IF NOT EXISTS `user` (
`id` INT NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 'id',
`username` VARCHAR(16) NOT NULL COMMENT '使用者名稱',
`email` VARCHAR(255) NULL COMMENT '郵件',
`password` VARCHAR(32) NOT NULL COMMENT '密碼',
`create_time` TIMESTAMP NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '建立時間',
PRIMARY KEY (`id`));
-- -----------------------------------------------------
-- Table `movie`
-- -----------------------------------------------------
CREATE TABLE IF NOT EXISTS `movie` (
`id` INT NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 'Id',
`name` VARCHAR(255) NOT NULL COMMENT '名稱',
`user_id` INT NOT NULL COMMENT 'user.id',
PRIMARY KEY (`id`))
COMMENT = '電影表';轉換後的DDL：
CREATE TABLE "user"
(
"id" BIGSERIAL PRIMARY KEY,
"username" VARCHAR(16) NOT NULL,
"email" VARCHAR(255) NULL,
"password" VARCHAR(32) NOT NULL,
"create_time" TIMESTAMP NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);
COMMENT ON COLUMN "user"."id" IS 'id';
COMMENT ON COLUMN "user"."username" IS '使用者名稱';
COMMENT ON COLUMN "user"."email" IS '郵件';
COMMENT ON COLUMN "user"."password" IS '密碼';
COMMENT ON COLUMN "user"."create_time" IS '建立時間';
CREATE TABLE "movie"
(
"id" BIGSERIAL PRIMARY KEY,
"name" VARCHAR(255) NOT NULL,
"user_id" INT NOT NULL
);
COMMENT ON COLUMN "movie"."id" IS 'Id';
COMMENT ON COLUMN "movie"."name" IS '名稱';
COMMENT ON COLUMN "movie"."user_id" IS 'user.id';效果還是不錯的，基本達到了我的要求。
不足
目前工具程式碼比較屎，如果想要改進，應該是要讓工具理解MySQL DDL的詞法，然後構建成例如Table、Column、Comment、Constraint、Index等物件例如：
class Table {
private String name;
private Column column;
}
class Column {
private String name;
private String type;
// 約束，例如非空等
private Set<Constraint> constraints;
// 索引
private Index index;
}
class Index {
private String name;
private String type;
}
enum Constraint {
NOT_NULL,...;
}然後抽象一個方言列舉，併為不同的方言製作一個DDL Generator Handler，然後根據不同的方言生成不同資料庫平臺的DDL語句。
為什麼不改進？因為沒有時間，工具是為工作服務的，目前能達到我的目的，就沒動力修改了，未來有需求再改進吧。
原文
http://www.itmuch.com/work/mysql-ddl-2-pgsql-ddl/ ，轉載請說明出處。
乾貨分享
