聊聊SQL Server 数据库迁移的那些坑,看 KES 如何做到代码几乎不用改

sql server 迁移真正的难点不在搬数据，而在海量存量 t-sql 代码的兼容。金仓 kes v9r4c019 通过深度兼容模式，让绝大多数存储过程、函数和报表 sql ‌无需改动或仅需极少量修改‌即可直接运行，重点在于它不只是支持几个关键字，而是从语法、语义到行为细节都做了对齐，并且必须配合正确的兼容模式使用。‌‌

最近这大半年，我一直在帮几个大客户做国产化替换的活儿。说实话，说到sql server数据库迁移，大家最怕的往往不是导数据。数据倒来倒去，用个kdts工具，哪怕几百g的库，跑一晚上也就过去了。真正让人头秃的，是应用代码的改造。

你想想看，很多老系统，十几年积累下来，几千个存储过程，再加上一堆触发器和自定义函数。里面全是t-sql的特有写法。你要把这些逻辑全用人肉翻译成别家数据库的语法，这工作量简直不敢想。而且稍不留神，改错一个逻辑，上线就是大事故。那么有没有一种办法，能让这些存量代码几乎不用改就能跑起来呢？今天咱们就借着金仓最新的kes v9r4c019版本，好好拆解一下它是怎么通过深度兼容，把t-sql语法给接住的。

一、做sql server迁移，为啥大家总卡在语法上

其实如果你做过从sql server往别的库迁的项目，你肯定有体会。表结构能对上，数据能灌进去，这仅仅只是万里长征的第一步。真正的硬骨头在后面。

1.1 存量t-sql代码太重了

以前在微软的体系下，开发人员特别喜欢把逻辑往下沉。也就是说，大量的业务计算直接写在数据库里。这对应用层来说确实方便，调个存储过程就把活干了。但是这就导致了一个结果，数据库里的t-sql代码量极其庞大。

t-sql这东西，它有很多自己的专属语法糖。别的数据库都不认。你要换底座，这些语法糖全得敲掉重写。重写不是敲键盘的事，你还得理顺里面的逻辑。有些逻辑连当初写代码的人都离职了，你现在去看那一坨几千行的存储过程，跟看天书一样。改起来极其容易出bug。

1.2 改业务逻辑的风险太大

还有一个很现实的问题。对于企业层级里的应用来说，稳定是第一位的。你改了底层逻辑，哪怕只是换了个函数名，也得重新做全量的回归测试。

很多项目根本拿不出那么多时间去做测试。他们希望的是，我换个数据库，应用代码一行都不动，或者顶多改个连接串和极个别的语句。如果不能做到“零修改”或者“极少修改”，这项目推下去的阻力就非常大。这也是很多传统迁移方案走不通的原因。

二、kes v9r4c019补全的几把硬刷子

为了解决上面说的这些痛点，金仓在kes的v9r4c019版本里，狠狠补全了一批sql server的核心语法特性。这不是简单支持几个关键字的事，而是把t-sql的那套逻辑给真正实现了。咱们挑几个最常用的硬骨头来看看。

2.1 merge语句：一个顶三个的利器

做过数据同步或者做落地方案的兄弟，肯定对merge语句不陌生。这东西在sql server里用得太广泛了。

它是干啥的呢？其实就是把insert、update、delete这三个操作捏在一块儿。你拿源数据跟目标表去比。如果目标表里有这行，你就更新；如果没有，你就插入；如果目标表里多出了源数据没有的，你还可以删掉。

在sql server里，写法是这样的：

merge into targettable as t
using sourcetable as s
on t.id = s.id
when matched then
    update set t.col1 = s.col1
when not matched then
    insert (id, col1) values (s.id, s.col1);

你看，这一句多清爽。如果你要在别的只支持标准sql的库里面干这个事。你得先写一句update关联着写。接着再写一句insert not exists。代码量翻倍不说，还得跑两遍，性能也受影响。

kes v9r4c019现在直接支持merge语句了。你原来的存储过程里写了merge，拿过来直接跑就行。不用拆开重写逻辑。这省了多少麻烦事。

2.2 output子句：改数据还能顺便拿结果的骚操作

这也是t-sql里特别好用的一招。一般的update或者delete语句，执行完了就给你返回一个影响了多少行的数字。但是有时候，我想知道我刚才删掉的那行数据到底是啥，或者我想把更新前和更新后的值拿出来做记录。

在别的库里，你可能得先开个事务，select出来，然后再update，最后commit。很繁琐。

sql server用output子句一步到位。

delete from mytable
output deleted.id, deleted.name
where status = 'expired';

这语句执行的时候，不仅把数据删了，还把删掉的那行数据给你返回出来。就像一个流水线，一边干活一边出货。这里面的 deleted 和 inserted 这两个虚拟表，kes现在也原样支持了。你用output子句拿到的结果集，跟在sql server里拿到的完全一样。这种细节语法的兼容，往往最能解决开发的痛点。

2.3 窗口函数与pivot/unpivot：报表统计的常客

企业层级里的系统，少不了做报表。做报表就肯定离不开窗口函数和行列转换。

sql server里的窗口函数，比如 row_number() over(partition by ... order by ...)，用来做分组排序取第一条，太常见了。这个kes很早就支持了。因为pg内核本身就支持窗口函数，kes只是做了语法的适配。

但是pivot和unpivot就不一样了。这是sql server特有的行列转换语法。

比如你有个竖表记录了各个月份的销售额。你想把它转成横表，一月、二月、三月各成一列。用pivot写起来极其简单。

select *
from sales
pivot (sum(amount) for month in ([jan], [feb], [mar])) as p;

如果在别的库里，你得写一坨带case when的sql，或者自己在外面用代码转。kes v9r4c019现在把pivot和unpivot给实现了。那些复杂的报表存储过程，迁过来就不会因为语法不认而报错了。

2.4 并行dml：大数据量操作的速度保障

sql server有个特点，就是它在做大表的update或者insert的时候，如果数据量特别大，它会自动走并行。也就是说，它开好几个线程同时去改数据。这叫并行dml。这在大数据量处理的时候，速度能提升好几倍。

kes本身是基于pg内核的，pg在并行查询这块做得不错，但是并行dml这块原来是不行的。只能单线程改。金仓在底层引擎做了增强，支持了并行dml。当你执行一个大批量的更新操作时，kes也能像sql server一样，调动多个cpu核心一起去干活。这就保证了迁移过来后，跑批作业的性能不会拉胯。

三、抠细节：兼容颗粒度到底细到啥程度

大语法支持了，这能解决编译报错的问题。但是光能编译过还不行，还得跑出一样的结果。这就得看细节兼容的颗粒度了。kes在这方面扣得特别细。

3.1 like通配符的那些小九九

我们平时用like做模糊查询，谁不会啊。但是里面有个细节。sql server里，下划线 _ 是通配符，代表任意单个字符。百分号 % 代表任意多个字符。

如果我的业务数据里，本身就有一个下划线呢？比如我查名字叫 a_b 的产品。你要是直接写 like 'a_b'，在sql server里，它会把 _ 当通配符，把 ab、 acb 全给你查出来。这就不对了。

sql server的做法是用方括号转义。你得写 like 'a[_]b'。这就只查 a_b 了。

但是pg和别的标准sql库，不认方括号转义。它们用反斜杠或者escape子句。如果你的代码里全是 [_] 这种写法，全得改。

kes v9r4c019在这个细节上，做到了对sql server行为的兼容。你写 like 'a[_]b'，kes在底层知道你是要转义下划线，而不是去找方括号。它就按这个逻辑去查。这就省了开发人员去全局搜代码改转义符的麻烦。

3.2 top n与排序的配合

sql server查前几条数据，不用limit。它用top n。

select top 10 * from mytable order by createdate desc;

kes在s模式下，直接接住了top n语法。不仅如此，还有一个细节。sql server里，如果你用了top n，同时又指定了order by。如果排序字段有重复值，它返回的结果可能不稳定。有时候你加个 with ties，就能把并列的也查出来。kes对 with ties 也做了兼容。这种跟排序稳定性相关的细节，如果不支持，前端的分页列表就会少数据。

3.3 临时表与表变量的内部处理

sql server里用临时表特别多。什么 #temptable、##globaltemp。还有表变量 @tablevar。

表变量这东西，在sql server里是没有统计信息的。它往往仅仅只是走固定计划。而临时表是有统计信息的。

kes在内部对这两者做了映射。对于表变量，kes把它当成一种不收集统计信息的特殊内部表来处理。对于临时表，kes实现了跟sql server一样的会话级生命周期和自动清理机制。你的存储过程里写了 create table #temp，过程跑完，这个表就自动没了。不需要你手动去drop。这种行为的对齐，保证了存储过程逻辑的闭环。

四、存量t-sql代码直接跑的底气在哪

说了这么多零散的点，你可能会问，kes怎么就能让存量代码直接跑呢？它底层的机制到底是啥？我画了个图，大家看一下t-sql在kes内部的流转过程。

你看这个流程。应用发过来的t-sql，首先被kes的s模式解析器接住。解析器不是简单粗暴地报错说不认识。它会构建出一棵t-sql专属的语法树。

接着关键的一步来了，语法树改写器。它会在底层把t-sql的逻辑，等价转换成pg内核能理解的查询结构。比如你发了merge，它给你拆解成pg的upsert逻辑。你发了output，它给你拆解成带returning的cte逻辑。

这种改写是在底层自动完成的。对上层应用完全透明。所以你的应用代码确实不需要改。

4.1 流程控制与异常处理

存储过程里最让人头疼的就是流程控制。 if...else 嵌套七八层，再来个 while 循环。循环里面如果出错了呢？得用 try...catch 捕获。

kes现在完全支持t-sql的流程控制语法。你写 begin try ... end try begin catch ... end catch。如果try块里的sql挂了，流程会自动跳到catch块里去。而且在catch块里，你能拿到 error_number()、error_message() 这些系统函数的值。这跟在sql server里的行为一模一样。

以前这种带异常处理的存储过程，迁移的时候基本得推翻重写。现在直接拿过来编译一下，跑个测试用例，基本就能过了。

4.2 隔离级别与锁提示

并发控制也是迁移的一大坎。sql server默认的隔离级别是读已提交。但是它有个特点，就是在这个级别下，读操作默认会加共享锁。这跟pg的读已提交是不一样的。pg是不加锁，靠mvcc快照读。

如果你的业务逻辑依赖于读操作加锁来防止别的事务修改，那迁到pg下就可能出问题。

kes在s模式下，对隔离级别的行为做了对齐。它模拟了sql server的锁行为。

再一个就是锁提示。sql server开发人员最喜欢在sql里加个 with(nolock)。这其实就是脏读，能提高并发，但可能读到未提交的数据。kes对 nolock 提示也做了兼容。你加了这提示，kes底层就会用对应的快照读机制去处理，不报语法错误，行为也跟sql server的脏读对齐。

五、实际改造中的几个注意事项

虽然kes在语法兼容上做得相当到位了，但是在实际项目里，有些事还是得自己留心。毕竟没有两款数据库能做到百分百行为一致。

5.1 啥s模式是前提

这点我必须强调。kes初始化实例的时候，一定要选s模式。也就是sql server兼容模式。如果你选成了pg模式或者oracle模式，那上面说的merge、output、try…catch这些，全都不认。

模式选错了，等于地基打歪了，后面全白搭。我之前带的一个项目，有个新来的兄弟装库的时候手抖选错了模式，后面迁脚本迁得想砸键盘。最后只能把库删了重建。

5.2 遇到极个别不支持的怎么办

有些特别偏门的系统存储过程，或者一些跟操作系统强相关的dbcc命令，kes现在确实还没完全覆盖到。这种情况的话，也不要慌。

通常来说，这些偏门语法在你的业务代码里占比极小，可能连1%都不到。对于这部分，你只需要稍微手动改一下。比如某个dbcc命令是用来清理缓存的，你可以换成kes对应的系统函数。改完跑个回归测试就行。这比把几千个存储过程全重写一遍，工作量还是小得多。

六、总结几句掏心窝子的话

做数据库替换这活儿，最怕的就是动业务逻辑。逻辑一动，测试无穷无尽。金仓kes v9r4c019这套深度兼容的打法，我觉得路子是对的。

它不是让你去硬着头皮学新语法，而是主动去适应你原来的老代码。merge能跑了，output能跑了，try…catch能跑了，连nolock和方括号转义都认了。这就是在帮你把改造的门槛一点点往下降。

当大部分存量t-sql代码都能直接跑起来的时候，你就有更多的精力去处理那些极个别真正需要改的点。项目推进的阻力自然就小了。对于做sql server迁移的兄弟们来说，kes现在的这个兼容度，确实值得一试。搭个环境，把你的存储过程导进去跑一把，你就知道省多少事了。

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