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個人習慣用MySQL workbench EER數據建模,然后生成SQL語句到數據庫中執行,這樣表之間的關系比較直觀。
像下面這樣:
畫圖
正向工程,生成DDL語句:
忽略生成外鍵,以及外鍵索引啥的:
生成的DDL語句:
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,于是我依然使用MySQL workbench EER建模,結果好不容易建模完成了,卻被告知這個項目用的數據庫是PostgreSQL!
于是就面臨如下幾種選擇:
我選擇了自己轉換SQL語句。
既然要轉換SQL語句,我心想,業界肯定有相關的工具啊。于是上萬能的GayHub搜了下,還真有,列出來:
然而試用后,內心是崩潰的……生成出來的DDL要么有誤,要么沒有注釋。
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源碼時,知道Java世界里有個jsqlparser
的工具。
花了10分鐘簡單了解了下jsqlparser
后,就開擼開發工具了……花了20分鐘,初版寫完了,然后和該項目的同事又花了20分鐘驗證了下,最終確定了如下的版本。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\"\\)", "");
// 如果存在表注釋
if (createSQL.contains("COMMENT")) {
createSQL = createSQL.substring(0, createSQL.indexOf("COMMENT"));
}
System.out.println(createSQL + ";");
comments.forEach(t -> System.out.println(t.replaceAll("`", "\"") + ";"));
});
}
/**
* 獲得注釋的下標
*
* @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,目前是借助jsqlparser
的SQL解析能力配合字符串替換的方式生成PostgreSQL的。
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 '創建時間',
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';
轉換后的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 '創建時間';
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。
目前工具代碼比較屎,如果想要改進,應該是要讓工具理解MySQL DDL的詞法,然后構建成例如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,...;
}
然后抽象一個方言枚舉,并為不同的方言制作一個DDL Generator Handler,然后根據不同的方言生成不同數據庫平臺的DDL語句。
為什么不改進?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。
http://www.itmuch.com/work/mysql-ddl-2-pgsql-ddl/ ,轉載請說明出處。
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