从SqlServer/MySQL迁移到达梦8数据库的完整指南

一、迁移前评估与规划

1.1 数据库兼容性分析

达梦8数据库与SqlServer/MySQL在语法、数据类型、存储过程等方面存在差异。需重点评估：

• 数据类型映射：如SqlServer的NVARCHAR对应达梦的VARCHAR，但需注意长度限制差异（达梦8最大支持32767字节）
• 函数兼容性：MySQL的CONCAT_WS()函数在达梦中需替换为CONCAT(SEPARATOR=)语法
• 存储过程差异：达梦不支持SqlServer的TRY...CATCH块，需改用BEGIN EXCEPTION WHEN...THEN结构

1.2 迁移工具选择

工具类型	推荐工具	适用场景
官方工具	达梦数据迁移服务(DTS)	全量迁移，支持结构+数据同步
第三方工具	Kettle/Pentaho	复杂ETL流程，支持自定义转换逻辑
脚本迁移	Python+SQLAlchemy/PyMySQL	小规模迁移或需要精细控制的场景

二、结构迁移实施要点

2.1 表结构转换规范

• 主键约束：达梦8要求主键列必须非空，需检查源库是否存在可为空的主键列

• 自增字段处理：

  -- SqlServer自增字段
  CREATE TABLE users (id INT IDENTITY(1,1) PRIMARY KEY);
  -- 达梦8等效实现
  CREATE TABLE users (id INT GENERATED ALWAYS AS IDENTITY PRIMARY KEY);

• 索引优化：达梦8对复合索引的顺序敏感，建议将高频查询条件放在索引前列

2.2 存储过程重构技巧

• 变量声明差异：

  -- MySQL风格
  DECLARE var1 INT DEFAULT 0;
  -- 达梦8风格
  var1 INT := 0;

• 游标处理改进：达梦8支持FOR循环简化游标操作

  -- 传统游标写法
  DECLARE cur CURSOR FOR SELECT * FROM table;
  OPEN cur;
  FETCH cur INTO v_row;
  WHILE SQL%FOUND LOOP
    -- 处理逻辑
    FETCH cur INTO v_row;
  END LOOP;
  CLOSE cur;
  -- 达梦8简化写法
  FOR v_row IN (SELECT * FROM table) LOOP
    -- 处理逻辑
  END LOOP;

三、数据迁移关键步骤

3.1 全量数据迁移方法

1. 使用DTS工具：

   • 配置源库连接（SqlServer/MySQL JDBC驱动）
   • 设置目标库达梦8连接参数
   • 选择迁移对象（表/视图/存储过程）
   • 配置并行度（建议根据服务器CPU核心数设置）

2. 批量插入优化：

   -- 达梦8支持INSERT ALL语法提高效率
   INSERT ALL
     INTO table1 VALUES (1, 'A')
     INTO table1 VALUES (2, 'B')
     INTO table2 VALUES (3, 'C')
   SELECT * FROM dual;

3.2 增量数据同步方案

• 基于时间戳的同步：

  -- 在源表添加last_update字段
  ALTER TABLE orders ADD COLUMN last_update TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP;
  -- 增量查询SQL
  SELECT * FROM orders WHERE last_update > :last_sync_time;

• 使用触发器捕获变更：达梦8支持AFTER INSERT/UPDATE/DELETE触发器记录变更到日志表

四、迁移后验证与优化

4.1 数据一致性校验

• 记录数比对：SELECT COUNT(*) FROM source_table vs SELECT COUNT(*) FROM dm_table
• 抽样校验：使用MD5校验列数据一致性

  -- 生成校验值
  SELECT MD5(CONCAT(col1, '|', col2)) FROM table ORDER BY RAND() LIMIT 100;

4.2 性能优化建议

1. 参数调优：

   • BUFFER_POOL_SIZE：建议设置为物理内存的50-70%
   • SORT_AREA_SIZE：根据排序操作频率调整（默认1MB）

2. SQL重写：

   -- MySQL的LIKE优化
   SELECT * FROM users WHERE name LIKE '张%';
   -- 达梦8建议改用函数索引
   CREATE INDEX idx_name ON users(SUBSTR(name,1,1));
   SELECT * FROM users WHERE SUBSTR(name,1,1) = '张';

五、常见问题解决方案

5.1 字符集问题处理

• 源库UTF-8迁移到达梦GBK：

  -- 使用CONVERT函数转换
  INSERT INTO dm_table(col1) 
  SELECT CONVERT(col1 USING GBK) FROM mysql_table;

• 乱码排查步骤：
  1. 检查客户端字符集设置（SHOW VARIABLES LIKE 'character_set%'）
  2. 验证表级字符集（SELECT * FROM V$TABLESPACE WHERE NAME='表名'）

5.2 事务隔离级别差异

隔离级别	SqlServer默认	MySQL默认	达梦8默认
读未提交	不支持	不支持	不支持
读已提交	支持	支持	支持
可重复读	支持	支持	支持
串行化	支持	支持	支持

建议统一设置为READ COMMITTED以避免并发问题。

六、迁移最佳实践

1. 分阶段迁移策略：

   • 第一阶段：迁移历史数据（按时间分区）
   • 第二阶段：同步增量数据
   • 第三阶段：切换读写流量

2. 回滚方案设计：

   • 保留源库3-7天
   • 准备反向迁移脚本
   • 监控关键业务指标（错误率、响应时间）

3. 自动化验证脚本：

   # Python验证示例
   import pymysql
   import dmPython
   def verify_data():
       src_conn = pymysql.connect(...)
       dm_conn = dmPython.connect(...)
       with src_conn.cursor() as src_cur, dm_conn.cursor() as dm_cur:
           src_cur.execute("SELECT COUNT(*) FROM orders")
           dm_cur.execute("SELECT COUNT(*) FROM orders")
           if src_cur.fetchone()[0] != dm_cur.fetchone()[0]:
               raise Exception("记录数不匹配")

通过系统化的迁移规划和严谨的实施步骤，可显著降低从SqlServer/MySQL迁移到达梦8数据库的风险。建议在实际迁移前进行至少两次完整测试，并准备详细的回滚方案。达梦数据库的技术支持团队也可提供专业迁移咨询服务，确保迁移过程平稳顺利。