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SQL Server到PostgreSQL数据库迁移完整指南：三步实现跨平台数据转换

【免费下载链接】sqlserver2pgsqlsqlserver2pgsql是一个基于Python的工具，用于将SQL Server数据库中的数据迁移到PostgreSQL数据库中。它可以帮助开发者快速地将SQL Server数据库中的数据和结构迁移到PostgreSQL数据库中，实现数据的快速迁移和转换。项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sq/sqlserver2pgsql

在企业数字化转型过程中，数据库迁移已成为技术团队面临的重要挑战。特别是从SQL Server到PostgreSQL的跨平台迁移，不仅涉及语法差异，还需处理数据类型映射、约束转换等复杂问题。sqlserver2pgsql是一款专为解决此类难题设计的异构数据库转换工具，通过自动化流程和灵活配置，帮助技术团队实现高效数据迁移。

为什么选择sqlserver2pgsql？

解决三大核心迁移痛点

痛点一：语法与数据类型差异SQL Server与PostgreSQL在数据类型定义、约束语法等方面存在显著差异。例如SQL Server的nvarchar需要转换为varchar，datetimeoffset需映射为timestamp with time zone。手动处理这些转换不仅耗时，还容易出现疏漏。

痛点二：全量数据迁移性能挑战传统迁移工具常因数据量大导致迁移时间过长，而增量数据迁移则需要复杂的变更捕获机制。

痛点三：迁移后应用兼容性问题应用程序可能因SQL方言差异无法正常运行，如SQL Server的ISNULL函数需要替换为COALESCE。

重要提示：该工具不负责迁移存储过程，因为两种数据库的过程语言差异过大，需要手动重构。

核心功能特性

1. 智能结构转换引擎

• 数据类型自动映射：将SQL Server的int、nvarchar、datetime等类型转换为PostgreSQL兼容类型
• 约束与索引转换：保留主键、外键关系，自动调整索引语法
• 视图与函数转换：将SQL Server视图定义转换为PostgreSQL语法

2. 数据迁移框架

通过集成Pentaho Data Integrator（Kettle）ETL工具，实现：

• 全量数据迁移：生成针对每张表的Kettle转换任务
• 增量同步机制：基于时间戳或主键范围的增量数据捕获
• 数据一致性校验：迁移后自动生成差异报告

3. 灵活配置选项

• 大小写敏感处理：通过-i参数生成大小写不敏感的schema
• 模式重映射：支持将SQL Server的dbo模式重命名为PostgreSQL的public模式
• 数据类型优化：通过-num参数将numeric(4,0)等类型转换为更高效的int或bigint

快速开始：三步迁移法

第一步：环境准备与工具获取

获取工具源码：

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/sq/sqlserver2pgsql cd sqlserver2pgsql

安装依赖：

• Perl运行环境（Linux通常已预装）
• Kettle ETL工具
• SQL Server JDBC驱动

第二步：生成SQL Server数据库脚本

在SQL Server Management Studio中：

1. 右键数据库，选择「任务」→「生成脚本」
2. 勾选需要迁移的表、视图等对象
3. 设置「脚本索引」为True，「文件编码」选择Unicode
4. 生成脚本文件并传输到迁移服务器

第三步：执行迁移转换

基本schema转换：

./sqlserver2pgsql.pl -f sql_server_schema.sql \ -b output_before.sql \ -a output_after.sql \ -u output_unsure.sql

带数据迁移配置：

./sqlserver2pgsql.pl -f sql_server_schema.sql \ -b before.sql -a after.sql -u unsure.sql \ -k ./kettle_jobs \ -sd source_db -sh 192.168.1.100 -sp 1433 -su sa -sw P@ssw0rd \ -pd target_db -ph localhost -pp 5432 -pu postgres -pw dbpass

输出文件说明

工具处理SQL Server原始dump后生成三个关键脚本：

before.sql：包含数据导入所需的类型、表和列定义after.sql：包含索引、约束等后续对象unsure.sql：包含尝试迁移但无法保证的对象，如视图

数据迁移执行流程

1. 创建PostgreSQL数据库结构

psql -U postgres -d target_db -f before.sql

2. 运行Kettle数据迁移任务

cd /opt/kettle ./kitchen.sh -file=/path/to/kettle_jobs/migration.kjb -level=detailed

3. 创建索引与约束

psql -U postgres -d target_db -f after.sql

高级配置选项

大小写敏感处理

使用-i参数生成大小写不敏感的schema，使用citext类型模拟SQL Server的排序规则。

模式重映射

通过-relabel_schemas选项自定义模式映射关系：

./sqlserver2pgsql.pl -f schema.sql -b before.sql -a after.sql -u unsure.sql \ -relabel_schemas 'dbo=>public;sales=>marketing'

数据类型优化

# 将numeric(4,0)转换为int类型 ./sqlserver2pgsql.pl -f schema.sql -b before.sql -a after.sql -u unsure.sql -num

常见问题解决方案

内存溢出处理

症状：Kettle迁移大表时抛出Java OutOfMemoryError

解决方案：

# 调整Kettle的Java堆内存 export JAVAXMX=4096m # 减小排序块大小 ./sqlserver2pgsql.pl ... -sort_size=10000

外键约束冲突

症状：执行after.sql时出现外键引用错误

解决方案：

# 先创建未验证的外键，迁移后再验证 ./sqlserver2pgsql.pl -f schema.sql -b before.sql -a after.sql -u unsure.sql \ -validate_constraints=after

性能优化建议

1. 并行处理：使用-po参数设置PostgreSQL写入并行度，默认为8
2. 内存配置：根据数据量调整Java堆内存设置
3. 索引策略：迁移后分析索引使用情况，优化不必要索引

迁移成功的关键要素

• 充分测试：在生产迁移前，在同等规模测试环境验证流程
• 增量验证：分阶段迁移并验证数据
• 性能监控：迁移过程中密切关注源库性能
• 回滚预案：制定详细的数据恢复流程

sqlserver2pgsql通过自动化处理大部分迁移工作，让技术团队能够将更多精力放在数据模型优化和应用适配等更高价值的任务上。无论是云环境切换、跨平台开发还是性能优化，选择合适的迁移工具和方法论，将是决定项目成败的关键因素。

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