mysql表结构以及数据导入postgresql常见问题
2024-04-24 23:01:44
表结构
先将mysql的表结构转换成postgresql的表结构。（这里使用的是Navicat工具）
步骤以及图示如下：单表的话选择需要转换的表，单击表名右键–》逆向表到模型–》在新生成的窗口中点击文件–》选择转换模型为–》选择目标数据库以及版本–》再次点击文件选择导出sql，将sql脚本放到对应的数据库执行即可生成对应的表。
点击确实以后会生成一个新的模型窗口，右下角的mysql 5.7会变成postgresql 9.5，在新窗口点击文件选择导出sql
选择导出文件位置以及要导出的表和视图，该sql脚本是表或者视图的生成语句，将该sql脚本拿到对应的数据库执行即可生成对应的表或者视图。
多表可以在对象中选中多张表右键逆向表到模型，后续操作都一样。
也可以直接逆向数据库到模型，这样可以生成更多的表结构进行选择，后续操作也是一样的。
导入数据
建表以后需将mysql的数据导出，在对象处选择导出向导，选择导出的格式为sql脚本。并点击下一步，选择要导出的表以及文件存放的位置。
在存储脚本的位置找到对应的sql脚本，该脚本基本为insert语句，注意在pgsql中不能直接执行该脚本，因为该脚本的insert语句为mysql的语法，与pgsql的语法存在一定的差异。
#导出的sql会在每个字段以及表名上面加上反引号``，pgsql中不支持，需要全部去掉后再执行，否则报错
mysql：INSERT INTO `qrtz_cron_triggers`(`sched_name`, `trigger_name`, `trigger_group`, `cron_expression`, `time_zone_id`) VALUES ('RuoyiScheduler', 'TASK_CLASS_NAME1', 'DEFAULT', '0/10 * * * * ?', 'Asia/Shanghai');
pgsql：INSERT INTO qrtz_cron_triggers(sched_name, trigger_name, trigger_group, cron_expression, time_zone_id) VALUES ('RuoyiScheduler', 'TASK_CLASS_NAME1', 'DEFAULT', '0/10 * * * * ?', 'Asia/Shanghai');
下面这个是转义的问题
#下面这个sql的字符串中存在转义字符换行符\n以及''的转义字符\'\'，'*'转义为\'*\',mysql对这种转义无需其他处理，但是pgsql需要在前面加个E，比如正常的字符串是"aaa: 'b'",mysql插入时为'aaa:\'*\''，而pgsql则为E'aaa:\'*\'',有一种说法是pgsql9以后才需要加E，之前的版本不需要，这个有待考证，没实践过，当前使用的是guass的数据库，底层不知道用的是pgsql的什么版本，但是是需要加E才有用。
mysql：INSERT INTO config_info(id, data_id, group_id, content, md5, gmt_create, gmt_modified, src_user, src_ip, app_name, tenant_id, c_desc, c_use, effect, type, c_schema) VALUES (1, 'application-dev.yml', 'DEFAULT_GROUP', 'spring:\n main:\n allow-bean-definition-overriding: true\n autoconfigure:\n exclude: com.alibaba.druid.spring.boot.autoconfigure.DruidDataSourceAutoConfigure\n\n#请求处理的超时时间\nribbon:\n ReadTimeout: 10000\n ConnectTimeout: 10000\n\n# feign 配置\nfeign:\n sentinel:\n enabled: true\n okhttp:\n enabled: true\n httpclient:\n enabled: false\n client:\n config:\n default:\n connectTimeout: 10000\n readTimeout: 10000\n compression:\n request:\n enabled: true\n response:\n enabled: true\n\n# 暴露监控端点\nmanagement:\n endpoints:\n web:\n exposure:\n include: \'*\'\n\n\n', 'd1689e5c7be453905a73fb07445aa034', '2019-11-29 16:31:20', '2021-11-03 02:19:04', 'nacos', '172.20.16.6', '', '', '通用配置', 'null', 'null', 'yaml', 'null');
pgsql: INSERT INTO config_info(id, data_id, group_id, content, md5, gmt_create, gmt_modified, src_user, src_ip, app_name, tenant_id, c_desc, c_use, effect, type, c_schema) VALUES (1, 'application-dev.yml', 'DEFAULT_GROUP', E'spring:\n main:\n allow-bean-definition-overriding: true\n autoconfigure:\n exclude: com.alibaba.druid.spring.boot.autoconfigure.DruidDataSourceAutoConfigure\n\n#请求处理的超时时间\nribbon:\n ReadTimeout: 10000\n ConnectTimeout: 10000\n\n# feign 配置\nfeign:\n sentinel:\n enabled: true\n okhttp:\n enabled: true\n httpclient:\n enabled: false\n client:\n config:\n default:\n connectTimeout: 10000\n readTimeout: 10000\n compression:\n request:\n enabled: true\n response:\n enabled: true\n\n# 暴露监控端点\nmanagement:\n endpoints:\n web:\n exposure:\n include: \'*\'\n\n\n', 'd1689e5c7be453905a73fb07445aa034', '2019-11-29 16:31:20', '2021-11-03 02:19:04', 'nacos', '172.20.16.6', '', '', '通用配置', 'null', 'null', 'yaml', 'null');
mysql的blob类型数据插入postgresql的bytea类型的问题，mysql中的blob数据类型对应的是pgsql中的bytea数据类型，但是二者的数据格式在插入时存在一定的差异。
#下面这是导出的数据插入语句，job_data字段是blob类型，该数据的前缀为0x开头，使用pgsql时该语句会报错，需要将该数据用单引号引起来，并且将0x的0换成\\，并在单引号外面加上E进行转换这样即可达到效果。该原理有待研究，是经过测试得出来的。
mysql: INSERT INTO qrtz_job_details(sched_name, job_name, job_group, description, job_class_name, is_durable, is_nonconcurrent, is_update_data, requests_recovery, job_data) VALUES ('RuoyiScheduler', 'TASK_CLASS_NAME3', 'DEFAULT', NULL, 'com.ruoyi.job.util.QuartzDisallowConcurrentExecution', '0', '1', '0', '0', 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
pgsql: INSERT INTO qrtz_job_details(sched_name, job_name, job_group, description, job_class_name, is_durable, is_nonconcurrent, is_update_data, requests_recovery, job_data) VALUES ('RuoyiScheduler', 'TASK_CLASS_NAME3', 'DEFAULT', NULL, 'com.ruoyi.job.util.QuartzDisallowConcurrentExecution', '0', '1', '0', '0', E'\\xACED0005737200156F72672E71756172747A2E4A6F62446174614D61709FB083E8BFA9B0CB020000787200266F72672E71756172747A2E7574696C732E537472696E674B65794469727479466C61674D61708208E8C3FBC55D280200015A0013616C6C6F77735472616E7369656E74446174617872001D6F72672E71756172747A2E7574696C732E4469727479466C61674D617013E62EAD28760ACE0200025A000564697274794C00036D617074000F4C6A6176612F7574696C2F4D61703B787001737200116A6176612E7574696C2E486173684D61700507DAC1C31660D103000246000A6C6F6164466163746F724900097468726573686F6C6478703F4000000000000C7708000000100000000174000F5441534B5F50524F504552544945537372001B636F6D2E72756F79692E6A6F622E646F6D61696E2E5379734A6F6200000000000000010200084C000A636F6E63757272656E747400124C6A6176612F6C616E672F537472696E673B4C000E63726F6E45787072657373696F6E71007E00094C000C696E766F6B6554617267657471007E00094C00086A6F6247726F757071007E00094C00056A6F6249647400104C6A6176612F6C616E672F4C6F6E673B4C00076A6F624E616D6571007E00094C000D6D697366697265506F6C69637971007E00094C000673746174757371007E00097872002B636F6D2E72756F79692E636F6D6D6F6E2E636F72652E7765622E646F6D61696E2E42617365456E7469747900000000000000010200074C0008637265617465427971007E00094C000A63726561746554696D657400104C6A6176612F7574696C2F446174653B4C0006706172616D7371007E00034C000672656D61726B71007E00094C000B73656172636856616C756571007E00094C0008757064617465427971007E00094C000A75706461746554696D6571007E000C787074000561646D696E7372000E6A6176612E7574696C2E44617465686A81014B597419030000787077080000017C9BBE915078707400007070707400013174000E302F3230202A202A202A202A203F74003872795461736B2E72794D756C7469706C65506172616D7328277279272C20747275652C20323030304C2C203331362E3530442C203130302974000744454641554C547372000E6A6176612E6C616E672E4C6F6E673B8BE490CC8F23DF0200014A000576616C7565787200106A6176612E6C616E672E4E756D62657286AC951D0B94E08B02000078700000000000000003740018E7B3BBE7BB9FE9BB98E8AEA4EFBC88E5A49AE58F82EFBC8974000133740001317800');
后续问题持续更进！！！
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