MySQL项目迁移华为GaussDB PG模式指南

文章目录

  • 0. 前言
  • 1. 数据库模式选择（B/PG）
  • 2.驱动选择
    • 2.1. 使用postgresql驱动
    • 2.1. 使用opengaussjdbc驱动
  • 3. 其他考虑因素
  • 4. PG模式
    • 4.1 MySQL和OpenGauss不兼容的语法处理建议
    • 4.2 语法差异
  • 6. 高斯数据库 PG模式JDBC 使用示例验证
  • 6. 参考资料

本章节主要介绍MySQL项目迁移华为GaussDB PG模式指南
在这里插入图片描述

0. 前言

本文是关于如何将MySQL项目迁移到华为GaussDB PG模式的详细教程。

背景：在当今的国际形势严峻，很多卡脖子的技术搞得我们国内奋发图强，以华为为代表的国产数据库。在很多国企的系统中已经开始迁移。国产数据库的重要性不言而喻。

本文整理总计了一下从MySQL迁移到华为的GaussDB PG模式。这两种数据库在核心上有很大的不同，因此这个迁移过程可能会遇到一些困难。本文将详细介绍如何进行这种迁移，包括数据迁移，表结构迁移，以及索引、触发器、存储过程和函数的迁移等步骤。无论你是数据库管理员，还是只是想要了解这个过程的人，都可以从本文中获得有用的信息。

1. 数据库模式选择（B/PG）

GaussDB 是华为提供的一种数据库解决方案，它支持多种存储引擎和数据库模式。在 GaussDB 中，B 和 PG 分别是两种不同的数据库模式。

  • B 模式：这通常是基于 GaussDB 自己的原生存储引擎。这种模式可能提供更多的高级特性和优化，特别是针对大规模、高并发的环境。

  • PG 模式：这是基于 PostgreSQL 的模式。如果你的应用或系统已经在使用 PostgreSQL，或者你需要一个与 PostgreSQL 兼容的解决方案，那么这可能是更好的选择。

2.驱动选择

2.1. 使用postgresql驱动

如果使用PG模式，在3.x版本可以直接使用pgSQL的驱动我们项目亲测

org.postgresql postgresql 42.3.1

在代码中创建连接之前任意位置隐含装载：Class.forName(“org.postgresql.Driver”);
在JVM启动时参数传递：java -Djdbc.drivers=org.postgresql.Driver jdbctest
这些文件都是不同版本的OpenGauss JDBC驱动，用于Java应用程序连接到OpenGauss数据库。

2.1. 使用opengaussjdbc驱动

当使用opengaussjdbc.jar时，上面的Driver类名相应修改为“com.huawei.opengauss.jdbc.Driver”。

文件名称说明文件大小最后修改时间
gsjdbc200.jar针对某些版本的Java（如Java 2.0）的OpenGauss JDBC驱动909 kB2023/3/27 00:43:23
gsjdbc4.jar针对Java 4或更高版本的OpenGauss JDBC驱动896 kB2023/3/27 00:43:23
opengaussjdbc.jar通用的OpenGauss JDBC驱动909 kB2023/3/27 00:43:23

3. 其他考虑因素

  1. 兼容性：如果你需要与 PostgreSQL 兼容，那么 PG 模式可能是更好的选择。

  2. 性能需求：对于特定的高性能或大规模需求，B 模式可能提供更多的优化选项。

  3. 特性需求：某些高级功能可能只在特定的模式下可用。

  4. 团队经验：如果你的团队有更多的 PostgreSQL 经验，那么 PG 模式可能更适合；反之亦然。

  5. 迁移和集成：考虑到数据迁移和系统集成的复杂性和成本，选择一个与现有系统更兼容的模式。

  6. 成本：不同的模式可能有不同的成本结构，包括授权费用和运维成本。

项目迁移数据库类型可是一个大工程，在迁移之初一定要做好充分的调研。建议在确定模式之前，进行性能和兼容性测试，以确保你的选择能满足业务和技术需求。
在 GaussDB 的 PG 模式下，虽然它已经做出了很大的努力来实现对 PostgreSQL 的兼容，但仍然可能存在一些与 MySQL 不兼容的情况。如果你在迁移过程中遇到了这样的问题，以下是一些处理建议：

  1. 了解两种数据库的差异：首先，你需要理解 MySQL 和 OpenGauss（GaussDB 的 PG 模式）在 SQL 语法、数据类型、函数、存储过程等方面的差异。这将帮助你更好地理解迁移过程中可能出现的问题。

  2. 使用数据库迁移工具：对于大规模的数据库迁移，手动修改 SQL 语句可能并不现实。你可以考虑使用数据库迁移工具，如 AWS DMS（Database Migration Service）或 Azure Database Migration Service，这些工具可以自动处理一些常见的不兼容问题。

  3. 手动修改 SQL 语句：对于一些特定的不兼容问题，你可能需要手动修改你的 SQL 语句。例如，MySQL 使用 AUTO_INCREMENT 在表定义中创建自增字段，而 OpenGauss 使用 SERIAL 数据类型。对于这样的差异，你需要手动修改你的表定义。

  4. 修改应用代码：在某些情况下，你可能需要修改你的应用代码来适应新的数据库。例如，如果你的应用依赖于 MySQL 的特定功能（如全文搜索或地理空间查询），你可能需要重新实现这些功能以使用 OpenGauss 的等价功能。

4. PG模式

4.1 MySQL和OpenGauss不兼容的语法处理建议

以下是在GaussDB PG（OpenGauss）和MySQL之间的一些主要的SQL语法不兼容性。这个列表包含了一些主要的不同之处，但并不是全部的不兼容性。在进行迁移之前，建议深入对比和测试以确保兼容性。

MySQLOpenGauss备注
AUTO_INCREMENTSERIAL序列生成器
SHOW TABLES\dt查看所有表
SHOW DATABASES\l查看所有数据库
LIMIT n OFFSET mLIMIT n OFFSET m 或 FETCH FIRST n ROWS ONLY OFFSET m分页查询
DESCRIBE table or DESC table\d table描述表结构
CONCAT(str1, str2, ...)`str1
SUBSTRING(str, pos, len)SUBSTRING(str FROM pos FOR len)子字符串
LENGTH(str)LENGTH(str)或CHAR_LENGTH(str)字符串长度
CURDATE()CURRENT_DATE当前日期
NOW()CURRENT_TIMESTAMP当前时间
RAND()RANDOM()生成随机数
IFNULL(exp, replace_exp)COALESCE(exp, replace_exp)判断表达式是否为空
ISNULL(exp)exp IS NULL判断表达式是否为空
` 作为标识符引用符" 作为标识符引用符标识符引用符
存储过程使用 BEGIN 和 END存储过程使用 $$存储过程定义
TRUNCATE TABLE 不可在事务中TRUNCATE TABLE 可在事务中清空表数据
REPLACE INTOINSERT ... ON CONFLICT DO UPDATE插入冲突更新
REGEXP~正则表达式搜索
CREATE DATABASE 不支持所有者CREATE DATABASE 支持所有者创建数据库
ENUM 类型无对应，可用 CHECK 约束代替类型不一致
SET 类型无对应，可用 ARRAY 类型代替类型不一致
YEAR 类型无对应，可用 INTERVAL YEAR 或 DATE 类型代替类型不一致
UNSIGNED 类型无对应，需注意数值范围类型不一致
ZEROFILL 类型无对应，需在应用层处理类型不一致
SHOW CREATE TABLEpg_dump -t table -s查看表创建语句
ENGINE = InnoDB无对应存储引擎
CHARSET = utf8mb4ENCODING = UTF8字符集
COLLATE = utf8mb4_binCOLLATE "C"排序规则
分区表分区表分区定义语法不同
CREATE USERCREATE ROLE创建用户
REVOKE ALL PRIVILEGESREVOKE ALL撤销权限
GRANT SELECT ON *.*GRANT SELECT ON ALL TABLES IN SCHEMA授予权限
/*!50003 CREATE*/CREATE OR REPLACE创建或替换
LOCK TABLESLOCK TABLE锁表
UNLOCK TABLESCOMMIT解锁
KILL QUERYCANCEL取消查询
SHOW PROCESSLISTSELECT * FROM pg_stat_activity查看进程列表
LOAD DATA INFILECOPY数据导入
SELECT INTO OUTFILECOPY TO数据导出
RENAME COLUMNALTER COLUMN RENAME重命名列
RENAME INDEXALTER INDEX RENAME重命名索引
RENAME DATABASE无对应重命名数据库
ALTER DATABASE 不支持修改所有者ALTER DATABASE 支持修改所有者修改数据库所有者
ALTER DATABASE 支持修改字符集和排序规则ALTER DATABASE 不支持修改字符集和排序规则修改数据库字符集和排序规则
ALTER TABLE 支持一次修改多个列ALTER TABLE 一次只能修改一个列修改表列
ALTER TABLE 支持一次添加多个索引ALTER TABLE 一次只能添加一个索引添加表索引
ALTER TABLE 支持一次删除多个索引ALTER TABLE 一次只能删除一个索引删除表索引
ALTER TABLE 支持修改存储引擎ALTER TABLE 不支持修改存储引擎修改表存储引擎
ALTER TABLE 支持修改字符集和排序规则ALTER TABLE 不支持修改字符集和排序规则修改表字符集和排序规则
ALTER TABLE 支持修改自增值ALTER TABLE 不支持修改自增值修改表自增值

4.2 语法差异

序号描述MySQLGaussDB PG
1插入并在存在时更新REPLACE INTO 或 INSERT … ON DUPLICATE KEY UPDATE …INSERT … ON CONFLICT DO UPDATE …
2使用 LIMIT 进行分页查询SELECT … LIMIT offset, countSELECT … LIMIT count OFFSET offset
3单行插入返回插入的 IDINSERT INTO …; SELECT LAST_INSERT_ID();INSERT INTO … RETURNING id;
4单行更新返回更新的行UPDATE …; SELECT …;UPDATE … RETURNING *;
5单行删除返回删除的行DELETE …; SELECT …;DELETE … RETURNING *;
6随机获取一行记录SELECT … ORDER BY RAND() LIMIT 1SELECT … ORDER BY RANDOM() LIMIT 1
7索引字段查询优化SELECT * FROM table USE INDEX(index) WHERE column = valueSET enable_seqscan TO OFF; SELECT * FROM table WHERE column = value; SET enable_seqscan TO ON;
8使用全文索引搜索MATCH(column) AGAINST(‘text’)to_tsvector(column) @@ to_tsquery(‘text’)
9查询特定范围的行SELECT * FROM table LIMIT x, ySELECT * FROM table LIMIT y OFFSET x
10使用存储过程CALL procedure_name()SELECT * FROM procedure_name()
11事务处理START TRANSACTION; COMMIT; ROLLBACK;BEGIN; COMMIT; ROLLBACK;
12创建临时表CREATE TEMPORARY TABLE table_nameCREATE TEMP TABLE table_name
13MySQL使用反引号(``)引用表名和列名SELECT column FROM tableSELECT “column” FROM “table”
14时间和日期函数DATE(), NOW(), YEAR(), MONTH(), DAY(), HOUR(), MINUTE(), SECOND()CURRENT_DATE, CURRENT_TIME, DATE_PART(‘year’, column), DATE_PART(‘month’, column), DATE_PART(‘day’, column), DATE_PART(‘hour’, column), DATE_PART(‘minute’, column), DATE_PART(‘second’, column)
15字符串连接函数CONCAT(column1, column2)column1
16对分组的限制SELECT … FROM … GROUP BY … WITH ROLLUPSELECT … FROM … GROUP BY … ROLLUP(…)
17对NULL的处理SELECT IFNULL(column, 0) FROM tableSELECT COALESCE(column, 0) FROM table
18判断是否为空SELECT column IS NULL FROM tableSELECT column IS NULL FROM table
19日期加减操作SELECT DATE_ADD(date, INTERVAL 1 DAY) FROM tableSELECT date + INTERVAL ‘1 day’ FROM table
20创建自增主键CREATE TABLE table (id INT AUTO_INCREMENT, PRIMARY KEY (id))CREATE TABLE table (id SERIAL PRIMARY KEY)
21使用正则表达式匹配数据SELECT column REGEXP ‘pattern’ FROM tableSELECT column ~ ‘pattern’ FROM table
22计算平均值SELECT AVG(column) FROM tableSELECT AVG(column) FROM table
23计算最大值SELECT MAX(column) FROM tableSELECT MAX(column) FROM table
24计算最小值SELECT MIN(column) FROM tableSELECT MIN(column) FROM table
25计算总和SELECT SUM(column) FROM tableSELECT SUM(column) FROM table
26计算记录数SELECT COUNT(column) FROM tableSELECT COUNT(column) FROM table
27使用内置数学函数SELECT ABS(column), CEIL(column), FLOOR(column), ROUND(column) FROM tableSELECT ABS(column), CEILING(column), FLOOR(column), ROUND(column) FROM table
28使用内置字符串函数SELECT CHAR_LENGTH(column), LOWER(column), UPPER(column), REVERSE(column) FROM tableSELECT LENGTH(column), LOWER(column), UPPER(column), REVERSE(column) FROM table
29使用内置日期函数SELECT CURRENT_DATE(), CURRENT_TIME(), DATE_FORMAT(date, ‘format’) FROM tableSELECT CURRENT_DATE, CURRENT_TIME, TO_CHAR(date, ‘format’) FROM table
30使用内置转换函数SELECT CAST(column AS type) FROM tableSELECT CAST(column AS type) FROM table

在华为GaussDB PG模式迁移MySQL项目中，这个过程可能会涉及到数据、表结构、索引、触发器、存储过程和函数的迁移。以下是一些具体步骤：

准备工作：

  1. 确保MySQL和GaussDB PG版本所支持的功能是兼容的。
  2. 在GaussDB PG创建一个新的数据库来保存迁移过来的数据。
  3. 确保你的MySQL数据已经被备份。

步骤1: 数据迁移

  1. 使用mysqldump工具导出MySQL数据库的数据。例如：mysqldump -u [username] -p [password] [database_name] > [dump_file.sql]
  2. 使用pgloader工具将MySQL数据导入到GaussDB PG中。例如：pgloader mysql://[username]:[password]@localhost/[database_name] postgresql:///new_database

步骤2: 表结构迁移

  1. 使用MySQL 客户端等工具查看MySQL的表结构。
  2. 根据MySQL的表结构，在GaussDB PG中创建相应的表结构，也可以在找找其他工具是否可以批量同步生成。
  3. 请注意，MySQL和GaussDB PG中的数据类型可能是不一样的，所以在创建表结构时，需要做相应的类型转换。

步骤3: 索引、触发器、存储过程和函数的迁移

  1. 通过SHOW INDEX FROM [table_name]在MySQL中查看索引。
  2. 在GaussDB PG中创建相应的索引。
  3. 通过SHOW TRIGGERS在MySQL中查看触发器。
  4. 在GaussDB PG中创建相应的触发器。
  5. 使用SHOW PROCEDURE STATUS和SHOW FUNCTION STATUS在MySQL中查看存储过程和函数。
  6. 在GaussDB PG中创建相应的存储过程和函数。

注意：这些步骤可能需要一些SQL知识，并且在迁移过程中可能会遇到一些问题，比如数据类型不匹配、编码问题等，需要根据实际情况进行调整。

6. 高斯数据库 PG模式JDBC 使用示例验证

高斯数据库（GaussDB）。对于PG模式，可以使用PostgreSQL JDBC驱动来连接。

添加PostgreSQL JDBC驱动的Maven依赖：

<dependencies>
  <!-- PostgreSQL JDBC driver -->
  <dependency>
    <groupId>org.postgresql</groupId>
    <artifactId>postgresql</artifactId>
    <version>42.3.1</version>  <!-- 这里的版本号根据实际情况更改 -->
  </dependency>
</dependencies>

可以使用以下Java代码来连接到GaussDB并执行查询。如果是使用持久化框架，比如MyBatis 或者MP 或者JPA hbernate 等就不需要手动创建连接。只需要换一下配置中的jdbc连接串

import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.Statement;

public class Main {
  public static void main(String[] args) {
    try {
      // 加载驱动
      Class.forName("org.postgresql.Driver");

      // 连接数据库，注意URL的格式，包括服务器地址、端口、数据库名、SSL和其他参数
      String url = "jdbc:postgresql://your_server:your_port/your_database?ssl=true&"
          + "sslfactory=org.postgresql.ssl.NonValidatingFactory";
      Connection conn = DriverManager.getConnection(url, "your_user", "your_password");

      // 创建一个Statement对象并执行SQL查询
      Statement stmt = conn.createStatement();
      ResultSet rs = stmt.executeQuery("SELECT * FROM your_table");

      // 处理查询结果
      while (rs.next()) {
        System.out.println(rs.getString("your_column"));
      }

      // 关闭连接
      rs.close();
      stmt.close();
      conn.close();
    } catch (Exception e) {
      e.printStackTrace();
    }
  }
}

6. 参考资料

  1. GaussDB官方文档：https://support.huaweicloud.com/intl/zh-cn/opengauss/index.html
  2. PostgreSQL JDBC驱动的官方文档：https://www.postgresql.org/

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