MySQL建表語句轉PostgreSQL建表語句全紀錄

時間 2019-12-06

標籤 mysql 表語 postgresql 紀錄欄目 MySQL 简体版

原文原文鏈接

我的習慣用MySQL workbench EER數據建模，而後生成SQL語句到數據庫中執行，這樣表之間的關係比較直觀。mysql

像下面這樣：git

畫圖github
正向工程，生成DDL語句：sql
忽略生成外鍵，以及外鍵索引啥的：數據庫
生成的DDL語句：app
到數據庫執行。工具

踩坑了

最近團隊微調，我被調整到另外一個小團隊。前兩天接了個新需求，因而我依然使用MySQL workbench EER建模，結果好不容易建模完成了，卻被告知這個項目用的數據庫是PostgreSQL！post

因而就面臨以下幾種選擇：開發工具

從新找個支持導出PostgreSQL DDL語句的建模軟件，再弄一遍。據我所知，macOS平臺裏沒啥好的數據建模軟件…
- PowerDesigner用不了（除非裝虛擬機，或者Wine）；
- Navicat太難用了（竟然有人說Navicat是最好的數據庫客戶端，我只能給一個大寫的服，在我看來，這貨連IDEA自帶數據庫管理都比不上……這觀點可能有點偏激，但現狀是我作個查詢，Navicat把查詢按鈕藏得很深）；
- IDEA宣佈會開發相似功能，但一直沒有動靜；
- 開源的PDMan，體驗挺不錯，但也得連個數據庫控制版本。
依然用MySQL workbench導出DDL，而後本身將MySQL DDL轉換成PostgreSQL DDL。

我選擇了本身轉換SQL語句。postgresql

開源的DDL轉換工具

既然要轉換SQL語句，我心想，業界確定有相關的工具啊。因而上萬能的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，心裏是崩潰的……生成出來的DDL要麼有誤，要麼沒有註釋。

本身開發工具

考慮到個人訴求其實很是簡單，只是個DDL語句轉換而已，本身開發一個也不難。並且以前研讀Mybatis通用Mapper源碼時，知道Java世界裏有個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，第一版寫完了，而後和該項目的同事又花了20分鐘驗證了下，最終肯定了以下的版本。代碼貼出來：

加依賴：

<dependency>
    <groupId>com.github.jsqlparser</groupId>
    <artifactId>jsqlparser</artifactId>
    <version>1.2</version>
</dependency>

寫代碼：

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\"\\)", "");

            // 若是存在表註釋
            if (createSQL.contains("COMMENT")) {
                createSQL = createSQL.substring(0, createSQL.indexOf("COMMENT"));
            }
            System.out.println(createSQL + ";");

            comments.forEach(t -> System.out.println(t.replaceAll("`", "\"") + ";"));
        });
    }

    /**
     * 得到註釋的下標
     *
     * @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       字段名
     * @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);
    }
}

如代碼所示，目前是藉助jsqlparser 的SQL解析能力配合字符串替換的方式生成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 '用戶名',
  `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 '用戶名';
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';

效果仍是不錯的，基本達到了個人要求。

不足

目前工具代碼比較屎，若是想要改進，應該是要讓工具理解MySQL DDL的詞法，而後構建成例如Table、Column、Comment、Constraint、Index等對象例如：

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,...;
}

而後抽象一個方言枚舉，併爲不一樣的方言製做一個DDL Generator Handler，而後根據不一樣的方言生成不一樣數據庫平臺的DDL語句。

爲何不改進？由於沒有時間，工具是爲工做服務的，目前能達到個人目的，就沒動力修改了，將來有需求再改進吧。