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MySQL建表语句转PostgreSQL建表语句全纪录

个人习惯用MySQL workbench EER数据建模,然后生成SQL语句到数据库中执行,这样表之间的关系比较直观。

像下面这样:

  • 画图

    MySQL workbench-1

  • 正向工程,生成DDL语句:

    MySQL workbench-2

  • 忽略生成外键,以及外键索引啥的:

    MySQL workbench-3

  • 生成的DDL语句:

    MySQL workbench-4

  • 到数据库执行。

踩坑了

最近团队微调,我被调整到另一个小团队。前两天接了个新需求,于是我依然使用MySQL workbench EER建模,结果好不容易建模完成了,却被告知这个项目用的数据库是PostgreSQL!

于是就面临如下几种选择:

  • 重新找个支持导出PostgreSQL DDL语句的建模软件,再弄一遍。据我所知,macOS平台里没啥好的数据建模软件…
    • PowerDesigner用不了(除非装虚拟机,或者Wine);
    • Navicat太难用了(居然有人说Navicat是最好的数据库客户端,我只能给一个大写的服,在我看来,这货连IDEA自带数据库管理都比不上……这观点可能有点偏激,但现状是我做个查询,Navicat把查询按钮藏得很深);
    • IDEA宣布会开发类似功能,但一直没有动静;
    • 开源的PDMan,体验挺不错,但也得连个数据库控制版本。
  • 依然用MySQL workbench导出DDL,然后自己将MySQL DDL转换成PostgreSQL DDL。

我选择了自己转换SQL语句。

开源的DDL转换工具

既然要转换SQL语句,我心想,业界肯定有相关的工具啊。于是上万能的GayHub搜了下,还真有,列出来:

然而试用后,内心是崩溃的……生成出来的DDL要么有误,要么没有注释。

自己开发工具

考虑到我的诉求其实非常简单,只是个DDL语句转换而已,自己开发一个也不难。而且之前研读Mybatis通用Mapper源码时,知道Java世界里有个jsqlparser 的工具。

花了10分钟简单了解了下jsqlparser 后,就开撸开发工具了……花了20分钟,初版写完了,然后和该项目的同事又花了20分钟验证了下,最终确定了如下的版本。代码贴出来:

加依赖:

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

写代码:

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public class MysqlDdl2PgDdlUtil {
public static void main(String[] args) throws IOException, JSQLParserException {
// 你的MySQL DDL路径
String mysqlDDLPath = "/Users/reno/Downloads/mysql.sql";
String dDLs = FileUtils.readFileToString(new File(mysqlDDLPath));

System.out.println(dDLs);
System.out.println("++++++++++开始转换SQL语句+++++++++++++");

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\"\\)", "");

// 如果存在表注释
if (createSQL.contains("COMMENT")) {
createSQL = createSQL.substring(0, createSQL.indexOf("COMMENT"));
}
System.out.println(createSQL + ";");

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

/**
* 获得注释的下标
*
* @param columnSpecStrings columnSpecStrings
* @return 下标
*/
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语句
*
* @param table 表名
* @param column 字段名
* @param commentValue 描述文字
* @return COMMENT语句
*/
private static String genCommentSql(String table, String column, String commentValue) {
return String.format("COMMENT ON COLUMN %s.%s IS %s", table, column, commentValue);
}
}

如代码所示,目前是借助jsqlparser 的SQL解析能力配合字符串替换的方式生成PostgreSQL的。

效果演示

转换前的DDL:

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-- Table `user`
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CREATE TABLE IF NOT EXISTS `user` (
`id` INT NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 'id',
`username` VARCHAR(16) NOT NULL COMMENT '用户名',
`email` VARCHAR(255) NULL COMMENT '邮件',
`password` VARCHAR(32) NOT NULL COMMENT '密码',
`create_time` TIMESTAMP NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
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 '名称',
`user_id` INT NOT NULL COMMENT 'user.id',
PRIMARY KEY (`id`))
COMMENT = '电影表';

转换后的DDL:

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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 '用户名';
COMMENT ON COLUMN "user"."email" IS '邮件';
COMMENT ON COLUMN "user"."password" IS '密码';
COMMENT ON COLUMN "user"."create_time" IS '创建时间';
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 '名称';
COMMENT ON COLUMN "movie"."user_id" IS 'user.id';

效果还是不错的,基本达到了我的要求。

不足

目前工具代码比较屎,如果想要改进,应该是要让工具理解MySQL DDL的词法,然后构建成例如Table、Column、Comment、Constraint、Index等对象例如:

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class Table {
private String name;
private Column column;
}
class Column {
private String name;
private String type;
// 约束,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,...;
}

然后抽象一个方言枚举,并为不同的方言制作一个DDL Generator Handler,然后根据不同的方言生成不同数据库平台的DDL语句。

为什么不改进?因为没有时间,工具是为工作服务的,目前能达到我的目的,就没动力修改了,未来有需求再改进吧。

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