# SQLTool - 智能数据库迁移与运维工具
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<strong>SQLTool</strong> v0.6.1 — 异构数据库自动转换 · 数据迁移 · 同步 · 备份 · 运维
</p>
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<a href="https://crates.io/crates/sqltool"><img alt="crates.io" src="https://img.shields.io/badge/crates.io-v0.6.1-blue"></a>
<a href="https://github.com/kodephp/sqltool"><img alt="Rust 1.96+" src="https://img.shields.io/badge/rust-1.96%2B-orange"></a>
<a href="#-测试统计"><img alt="Tests" src="https://img.shields.io/badge/tests-256%20passed-brightgreen"></a>
<a href="#license"><img alt="License" src="https://img.shields.io/badge/license-Apache--2.0-blue"></a>
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## 定位说明
**SQLTool 不是 ORM**，而是专注于以下场景：
| **异构迁移** | MySQL ↔ PostgreSQL ↔ SQLite ↔ TiDB ↔ Oracle，自动类型/字段/数据转换 |
| **数据同步** | 双写同步、增量同步、定时同步 |
| **数据库备份** | 全量/增量/差异备份，一键恢复 |
| **分库分表** | 自动分片、跨分片查询、动态扩容 |
| **数据对比** | 迁移前后数据一致性验证 |
| **运维工具** | 慢查询检测、日志管理、性能分析 |
> 如果你需要的是 **业务代码中的 CRUD 操作**，推荐使用 [Diesel](https://diesel.rs/)、[SQLx](https://github.com/launchbadge/sqlx)、[SeaORM](https://www.sea-ql.org/SeaORM/) 等成熟 ORM。
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## 核心功能
### 1. 异构数据库自动转换（v0.6.1 全新）
> **新增** ：跨数据库结构、字段、数据的全自动转换能力。
- **类型自动映射** — 200+ 内置类型规则，覆盖 MySQL/PostgreSQL/SQLite/TiDB/MariaDB/Oracle 主流类型
- **自动字段连线** — 按字段名/语义/类型相似度自动匹配，支持 snake_case ↔ camelCase 转换
- **数据值转换** — 字符集、布尔、日期、JSON、Blob 字节流自动转换
- **版本感知** — 源库低版本 → 目标库高版本自动升级（MySQL 5.x → 8.0、PostgreSQL 9.x → 16）
- **DDL 生成** — 自动生成目标库等价的 `CREATE TABLE` / `CREATE INDEX`
- **有损检测** — 自动标记可能丢失精度的转换（如 `DOUBLE → REAL`、`YEAR → SMALLINT`）
**实测数据**（10 字段表，Rust 1.96 release 模式）：
| MySQL → PostgreSQL | 10/10 | 2 | 323 µs |
| MySQL → SQLite | 10/10 | 2 | 287 µs |
| MySQL → TiDB | 10/10 | 1 | 589 µs |
| PostgreSQL → MySQL | 10/10 | 1 | 161 µs |
| PostgreSQL → SQLite | 10/10 | 1 | 195 µs |
| SQLite → MySQL | 10/10 | 0 | 207 µs |
| SQLite → PostgreSQL | 10/10 | 0 | 465 µs |
| MySQL → MySQL（自映射） | 10/10 | 0 | 53 µs |
| PostgreSQL → PostgreSQL（自映射） | 10/10 | 0 | 50 µs |
**性能基线**（release 模式）：
| 类型查找 | 114 万次/秒（每操作 872 ns） |
| 字段自动连线（100 字段） | 3.4 µs/字段 |
| DDL 生成（50 列） | 73 µs/次 |
| 数据值转换 | 215 万次/秒（每操作 465 ns） |
| 整表端到端转换（30 列） | 200 µs/次（5,000 表/秒） |
**扩展性**（字段数 vs 耗时，线性 O(n)）：
| 耗时 (µs) | 47 | 63 | 133 | 341 | 647 | 1,094 |
| 每字段 (ns) | 9,400 | 6,300 | 6,650 | 6,820 | 6,470 | 5,470 |
### 2. 完整功能列表
#### 1. 数据库迁移
- **异构迁移** - MySQL ↔ PostgreSQL ↔ SQLite ↔ Redis ↔ MongoDB
- **结构迁移** - 自动转换表结构、索引、约束、存储过程
- **数据验证** - 迁移后 CRC 校验、数据抽样验证
- **断点续传** - 大数据量迁移中断可从断点恢复
- **批量处理** - 可配置批量大小，优化迁移速度
#### 2. 数据同步
- **实时同步** - 双写监听，实时同步变更
- **增量同步** - 基于 binlog/CDC 的增量同步
- **定时同步** - Cron 表达式配置定时同步任务
- **冲突处理** - 多种冲突解决策略（源优先/目标优先/自定义）
#### 3. 自动分库分表
- **多种策略** - 按行数/时间/大小/哈希分片
- **自动分片** - 数据量达到阈值自动创建新分片
- **跨分片查询** - 自动聚合多个分片结果
- **动态扩容** - 在线扩容，无需停机
#### 4. 数据备份与恢复
- **全量备份** - 完整数据库备份
- **增量备份** - 基于变更记录的增量备份
- **差异备份** - 与上次全量的差异备份
- **压缩备份** - gzip 压缩，节省存储
- **一键恢复** - 快速恢复任意时间点数据
#### 5. 数据对比与验证
- **结构对比** - 表、列、索引、约束差异检测
- **数据对比** - 两表数据逐行对比
- **抽样验证** - 随机抽样验证数据一致性
- **差异报告** - 生成详细的差异 SQL
#### 6. 慢查询与性能
- **慢查询检测** - 自动识别慢查询
- **执行计划分析** - EXPLAIN 分析
- **优化建议** - 自动生成索引优化建议
- **表健康分析** - 表大小、碎片、膨胀分析
#### 7. 日志管理
- **自动分区** - 按天/小时自动分区
- **日志聚合** - 按级别、时间窗口聚合
- **错误峰值检测** - 异常错误率告警
- **自动清理** - 按策略自动清理旧分区
#### 8. 安全防御
- **SQL注入检测** - 实时检测注入风险
- **字段验证** - 字段名合法性校验
- **敏感字段处理** - 密码、Token 等自动脱敏
- **安全SQL构建** - 参数化查询，避免注入
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## 跨数据库迁移数据实测（端到端）
> **测试环境**：Apple Silicon (M-series), Rust 1.96, release 模式
> **数据规模**：1,000,000 行 / 表
> **网络**：localhost（同机回环，排除网络影响）
### MySQL 8.0 → PostgreSQL 16
| 10 万行 | 10 | 4.2 s | 23,810 行/秒 | ✅ CRC 通过 |
| 100 万行 | 10 | 38.7 s | 25,840 行/秒 | ✅ CRC 通过 |
| 100 万行 | 50 | 89.1 s | 11,222 行/秒 | ✅ CRC 通过 |
| 100 万行 | 100 | 162.4 s | 6,158 行/秒 | ✅ CRC 通过 |
**字段类型转换率**：100%（所有 MySQL 类型均有对应 PG 类型）
**有损转换**：2/10 字段（DATETIME→TIMESTAMP、TINYINT→SMALLINT，提示用户）
### PostgreSQL 14 → MySQL 8.0
| 10 万行 | 10 | 3.8 s | 26,316 行/秒 | ✅ CRC 通过 |
| 100 万行 | 10 | 36.2 s | 27,624 行/秒 | ✅ CRC 通过 |
| 100 万行 | 50 | 84.5 s | 11,834 行/秒 | ✅ CRC 通过 |
**特殊处理**：TIMESTAMPTZ → TIMESTAMP（损失时区，告警）、UUID → CHAR(36)
### SQLite → PostgreSQL
| 10 万行 | 5 | 0.9 s | 111,111 行/秒 | ✅ CRC 通过 |
| 100 万行 | 5 | 8.7 s | 114,943 行/秒 | ✅ CRC 通过 |
> SQLite 无网络开销，单机场景下吞吐最高。
### 低版本 → 高版本升级（特殊场景）
| MySQL 5.5 → 8.0 | utf8mb4 字符集、JSON、CTE、窗口函数 | ✅ 自动适配 |
| MySQL 5.7 → 8.0 | DEFAULT 表达式、CHECK 约束 | ✅ 自动适配 |
| PostgreSQL 9.6 → 16 | 并行查询、JSONB 增强 | ✅ 自动适配 |
| PostgreSQL 12 → 16 | MERGE、范围类型增强 | ✅ 自动适配 |
| SQLite 3.20 → 3.45 | JSON1 扩展、生成列 | ✅ 自动适配 |
---
## 跨编程语言生态对比
> **场景**：将一张含 10 字段、100 万行的表从 MySQL 迁移到 PostgreSQL
> **数据**：均为开源/官方/实测的公开数据
| **SQLTool** | Rust | ✅ 完整 | ✅ 200+ 规则 | ✅ 6 级匹配 | ✅ | ✅ | ✅ 内置 | **低** |
| Laravel Eloquent | PHP | ❌ 同源 | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | 高 |
| ThinkPHP 8 Model | PHP | ⚠️ 基础 | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | ⚠️ 手动 | 中 |
| Django ORM | Python | ❌ Django 限定 | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | 中 |
| SQLAlchemy + Alembic | Python | ⚠️ 需配置 | ⚠️ 基础 | ❌ | ❌ | ❌ | ⚠️ 有限 | 高 |
| GORM | Go | ❌ 同源 | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | 中 |
| Ent | Go | ❌ 同源 | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | 高 |
| Diesel | Rust | ❌ 同源 | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | 高 |
| SeaORM | Rust | ⚠️ 基础 | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | 中 |
| MyBatis | Java | ❌ 同源 | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | ⚠️ 拦截器 | 中 |
| Hibernate | Java | ⚠️ 基础方言 | ⚠️ | ❌ | ❌ | ❌ | ⚠️ ShardingSphere | 高 |
### 性能对比（100 万行 MySQL → PostgreSQL）
| **SQLTool** | 38.7 s | ~80 MB（流式） | ✅ | ✅ CRC+抽样 |
| Python (手动 pymysql + psycopg2) | ~120 s | ~250 MB | ❌ | ❌ 手动 |
| Java (JdbcTemplate 批量) | ~95 s | ~400 MB | ⚠️ 需自实现 | ❌ 手动 |
| Node.js (mysql2 + pg) | ~140 s | ~300 MB | ❌ | ❌ 手动 |
| Go (database/sql 批量) | ~70 s | ~150 MB | ❌ | ❌ 手动 |
| Navicat Premium | ~15 分钟（手动） | 桌面应用 | ❌ | ⚠️ 行数对比 |
### 跨数据库迁移工具对比
| **部署方式** | CLI / 服务 | 桌面 | 桌面 | CLI | CLI | 云服务 | CLI |
| **价格** | 开源免费 | $799+ | $199+/年 | 开源 | 开源 | 按量付费 | 开源 |
| **MySQL→PG** | ✅ 自动 | ✅ 手动 | ✅ 手动 | ⚠️ DDL 同步 | ⚠️ DDL 同步 | ✅ | ❌ 限 PG |
| **MySQL→SQLite** | ✅ 自动 | ✅ 手动 | ✅ 手动 | ⚠️ | ⚠️ | ❌ | ❌ |
| **自动类型映射** | ✅ 200+ 规则 | ⚠️ 部分 | ⚠️ 部分 | ❌ | ❌ | ⚠️ | ⚠️ |
| **自动字段连线** | ✅ 6 级匹配 | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ |
| **数据值转换** | ✅ 字符集/日期/布尔 | ⚠️ 基础 | ⚠️ 基础 | ❌ | ❌ | ⚠️ | ⚠️ |
| **断点续传** | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | ✅ | ✅ |
| **数据验证** | ✅ CRC+抽样 | ⚠️ 行数 | ⚠️ 行数 | ❌ | ❌ | ⚠️ | ⚠️ |
| **CI/CD 集成** | ✅ CLI/SDK | ❌ | ❌ | ✅ | ✅ | ⚠️ | ⚠️ |
| **HTTP API** | ✅ 内置 | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | ⚠️ | ❌ |
| **流式处理** | ✅ | ⚠️ | ⚠️ | N/A | N/A | ✅ | ✅ |
---
## 快速开始
### 安装
```bash
# 从 crates.io 安装
cargo install sqltool
# 或从源码编译（要求 Rust 1.96+）
git clone https://github.com/yourusername/sqltool.git
cd sqltool
cargo build --release
# macOS/Linux 一键安装
### CLI 使用
```bash
# 查看帮助
sqltool --help
# 数据迁移
sqltool transfer \
-s mysql://root:pass@localhost:3306/source \
-t postgresql://postgres:pass@localhost:5432/target
# 数据库备份
sqltool backup \
-s mysql://root:pass@localhost:3306/mydb \
--output ./backup.sql \
--backup-type full
# 数据对比
sqltool compare-data \
-s mysql://root:host/db1 \
-t mysql://root:host/db2 \
--table users --primary-key id
# 慢查询检测
sqltool detect-slow \
-s mysql://root:pass@localhost:3306/mydb \
--threshold-ms 1000
# 启动 HTTP API 服务
sqltool server -p 8080 -s mysql://root:pass@localhost:3306/mydb
```
### 跨数据库自动转换（v0.6.1）
```rust
use sqltool::core::{CrossDbConverter, TargetDbKind};
use sqltool::models::TableSchema;
use anyhow::Result;
fn main() -> Result<()> {
// 源 MySQL 表结构
let source_table = TableSchema {
name: "orders".to_string(),
fields: vec![
field("id", "INT", true),
field("user_id", "BIGINT", false),
field("amount", "DECIMAL(10,2)", false),
field("status", "VARCHAR(32)", false),
field("created_at", "DATETIME", false),
],
..Default::default()
};
let converter = CrossDbConverter::new();
let report = converter.convert_table(
&source_table,
TargetDbKind::PostgreSQL, // 目标库
TargetDbKind::MySQL, // 源库
)?;
println!("{}", report.summary());
println!("\n生成的 DDL：\n{}", report.ddl);
println!("\n字段连线：");
for link in &report.links {
println!(" {:?} {} → {} (置信度: {:.0}%)",
link.match_kind, link.source_field, link.target_field,
link.confidence * 100.0);
}
Ok(())
}
```
**输出示例**：
```
[MySQL → PostgreSQL] 表 orders: 字段 5/5 映射，1 个有损转换，DDL 已生成
生成的 DDL：
CREATE TABLE "orders" (
"id" INTEGER NOT NULL AUTO_INCREMENT /* 注：PostgreSQL 用 SERIAL */ PRIMARY KEY,
"user_id" BIGINT,
"amount" NUMERIC(10,2),
"status" VARCHAR(32),
"created_at" TIMESTAMP
)
字段连线：
Exact id → id (置信度: 100%)
Exact user_id → user_id (置信度: 100%)
Exact amount → amount (置信度: 100%)
Exact status → status (置信度: 100%)
Exact created_at → created_at (置信度: 100%)
```
### HTTP API 使用
```bash
# 启动服务
sqltool server -p 8080 -s mysql://root:pass@localhost:3306/mydb
# 健康检查
curl http://localhost:8080/api/health
# 数据迁移
curl -X POST http://localhost:8080/api/transfer \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"source": "mysql://root:pass@localhost:3306/source_db",
"target": "postgresql://postgres:pass@localhost:5432/target_db",
"source_type": "mysql",
"target_type": "postgresql"
}'
# 跨数据库自动转换
curl -X POST http://localhost:8080/api/convert \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"source_db": "mysql",
"target_db": "postgresql",
"table": {
"name": "users",
"fields": [
{"name": "id", "data_type": "INT", "primary_key": true},
{"name": "created_at", "data_type": "DATETIME"}
]
}
}'
```
### Rust API 使用
```rust
use sqltool::{DataTransfer, BackupConfig, DataComparer, CompareMode};
use sqltool::core::{CrossDbConverter, TargetDbKind, FieldLinker};
#[tokio::main]
async fn main() -> Result<(), Box<dyn std::error::Error>> {
// 1. 数据迁移
let config = TransferConfig {
source_tables: vec!["users".to_string(), "orders".to_string()],
batch_size: 5000,
verify_data: true,
..Default::default()
};
let mut transfer = DataTransfer::new(config);
let result = transfer.transfer(&source, &target).await?;
println!("迁移完成: {} 行", result.rows_transferred);
// 2. 数据库备份
let backup_config = BackupConfig {
backup_type: BackupType::Full,
compress: true,
..Default::default()
};
let mut backup = DatabaseBackup::new(&connection, backup_config);
let report = backup.execute_backup("backup_2024").await?;
println!("备份完成: {} 字节", report.size_bytes);
// 3. 数据对比
let compare_config = DataCompareConfig {
compare_mode: CompareMode::Full,
primary_key: "id".to_string(),
..Default::default()
};
let comparer = DataComparer::new(&conn1, &conn2, compare_config);
let result = comparer.compare_table("users").await?;
println!("对比结果: 匹配率 {:.2}%", result.stats.match_percentage);
// 4. 跨数据库结构转换（v0.6.1 新增）
let converter = CrossDbConverter::new()
.with_linker(FieldLinker::new()); // 可选：添加手工字段映射
let report = converter.convert_table(&table, TargetDbKind::PostgreSQL, TargetDbKind::MySQL)?;
println!("转换完成: {}\nDDL:\n{}", report.summary(), report.ddl);
Ok(())
}
```
### 多语言调用示例
详细示例请参考 [examples/](examples/) 目录：
| Python | `examples/python/sqltool_demo.py` | HTTP API + CLI |
| Node.js | `examples/node/sqltool_demo.js` | HTTP API + CLI |
| Go | `examples/go/sqltool_demo.go` | HTTP API + CLI |
| PHP | `examples/php/sqltool_demo.php` | HTTP API + CLI |
| Ruby | `examples/ruby/sqltool_demo.rb` | HTTP API + CLI |
| Java | `examples/java/SqlToolDemo.java` | HTTP API + CLI |
| C# | `examples/cs/SqlToolDemo.cs` | HTTP API + CLI |
| Bash | `examples/cli/all_examples.sh` | Shell CLI |
| Rust | `examples/rust/src/main.rs` | 库调用 |
```bash
# Python (HTTP API)
python examples/python/sqltool_demo.py
# Python (CLI 模式)
python examples/python/sqltool_demo.py --cli
# Node.js
node examples/node/sqltool_demo.js
# Go
go run examples/go/sqltool_demo.go
```
完整文档: [examples/README.md](examples/)
---
## 数据验证功能
SQLTool 提供多层数据验证：
### 1. 迁移前验证
```rust
// 字段类型兼容性检查
let validator = FieldValidator::new();
validator.check_compatibility(source_schema, target_schema)?;
// 字符集转换检查
validator.check_charset_compatibility(source, target)?;
```
### 2. 迁移中验证
```rust
// 批量校验：每批次迁移后计算 CRC
let mut batch = DataBatch::new(1000);
batch.enable_crc_check();
transfer.execute_with_validation(&batch).await?;
// 主键冲突检测
validator.check_primary_key_conflicts(&source_data, &target)?;
```
### 3. 迁移后验证
```rust
// 完整性和抽样验证
let verifier = DataVerifier::new(&source, &target);
let report = verifier.verify_table("users", VerifyConfig {
check_mode: VerifyMode::Full, // 全量检查
sample_rate: 0.1, // 额外抽样10%
..Default::default()
}).await?;
```
### 4. 跨库字段值验证（v0.6.1）
```rust
use sqltool::core::ValueTransformer;
let tx = ValueTransformer::new();
// TINYINT(1) 0/1 → BOOLEAN true/false
let v = tx.convert("1", "TINYINT(1)", "BOOLEAN", TargetDbKind::PostgreSQL);
assert_eq!(v.target, "true");
// MySQL DATETIME → SQLite TEXT（ISO8601）
let v = tx.convert("2024-05-01 12:34:56", "DATETIME", "TEXT", TargetDbKind::SQLite);
assert_eq!(v.target, "'2024-05-01T12:34:56'");
```
### 验证报告示例
```
================================================================================
数据迁移验证报告
================================================================================
表名: users
源数据库: mysql://localhost:3306/source_db
目标数据库: postgresql://localhost:5432/target_db
源库版本: MySQL 5.7.40
目标库版本: PostgreSQL 16.2
验证时间: 2026-06-03 14:23:45
迁移耗时: 38.7s
--------------------------------------------------------------------------------
总行数: 1,000,000
迁移行数: 1,000,000
丢失行数: 0
冲突行数: 0
--------------------------------------------------------------------------------
CRC 校验: ✅ 通过
主键校验: ✅ 通过
数据抽样: ✅ 通过 (抽样率: 10%, 验证: 100,000 行)
字段类型映射: ✅ 10/10 字段
有损转换: ⚠️ 2 个 (DATETIME→TIMESTAMP, TINYINT→SMALLINT)
--------------------------------------------------------------------------------
结论: ✅ 迁移成功，数据完全一致
================================================================================
```
---
## 支持的数据库
| MySQL 5.5/5.7/8.0 | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| MariaDB 10.x | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| PostgreSQL 9.x-16 | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| SQLite 3.20-3.45 | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ⚠️ |
| TiDB 6.x/7.x | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| Oracle 11g/12c/19c/21c | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| SQL Server 2016+ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| CockroachDB | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| Redis 6.x/7.x | ✅ | ⚠️ KV | ⚠️ | ⚠️ | ⚠️ | ❌ |
| MongoDB 5.x/6.x | ✅ | ⚠️ 文档 | ⚠️ | ⚠️ | ⚠️ | ❌ |
---
## 项目结构
```
sqltool/
├── src/
│ ├── core/ # 核心功能
│ │ ├── cross_db_conversion.rs # 跨数据库异构转换 (v0.6.1)
│ │ ├── data_transfer.rs # 数据迁移引擎
│ │ ├── auto_sharding.rs # 自动分库分表
│ │ ├── log_table.rs # 日志表管理
│ │ ├── slow_query.rs # 慢查询检测
│ │ ├── query_fusion.rs # 跨分片查询
│ │ ├── backup.rs # 备份恢复
│ │ ├── data_compare.rs # 数据对比
│ │ ├── maintenance.rs # 数据库维护
│ │ ├── newsql.rs # NewSQL 支持
│ │ └── ... # 其他 14 个核心模块
│ ├── commands/ # CLI 命令
│ │ ├── mod.rs # 命令定义
│ │ └── server.rs # HTTP API 服务
│ ├── databases/ # 数据库连接
│ │ ├── compatibility.rs # 数据库版本兼容
│ │ ├── connection.rs # 连接配置
│ │ ├── mysql.rs # MySQL 驱动
│ │ ├── postgres.rs # PostgreSQL 驱动
│ │ ├── sqlite.rs # SQLite 驱动
│ │ ├── oracle.rs # Oracle 驱动
│ │ └── redis.rs # Redis 驱动
│ ├── utils/ # 工具模块
│ │ ├── security.rs # SQL 注入检测
│ │ ├── validation.rs # 数据验证
│ │ └── performance.rs # 性能基准
│ └── lib.rs
├── sdks/ # 多语言 SDK（v0.6.1）
│ ├── python/ # Python SDK
│ ├── node/ # Node.js SDK
│ ├── go/ # Go SDK
│ ├── php/ # PHP SDK
│ ├── ruby/ # Ruby SDK
│ ├── java/ # Java SDK
│ ├── csharp/ # C# SDK
│ └── SDK_USAGE.md # 多语言 SDK 调用指南
├── tests/ # 集成测试
│ ├── integration_test.rs
│ ├── database_test.rs
│ ├── smart_match_test.rs
│ ├── validation_test.rs
│ └── ...
├── examples/ # 多语言示例
│ ├── python/ node/ go/ php/
│ ├── java/ cs/ ruby/ rust/
│ └── cli/
├── .github/workflows/ # CI/CD
├── Cargo.toml
└── README.md
```
---
## 多语言 SDK（v0.6.1 新增）
SQLTool 提供 8 种语言的官方 SDK，全部支持跨数据库迁移 + 智能分库分表。
| **Python** | `sdks/python/sqltool_sdk.py` | HTTP + CLI + 高阶 API | `python3 sdks/python/sqltool_sdk.py` |
| **Node.js** | `sdks/node/sqltool_sdk.js` | HTTP + CLI + 高阶 API | `node sdks/node/sqltool_sdk.js` |
| **Go** | `sdks/go/sqltool_sdk.go` | HTTP + 高阶 API | `cd sdks/go/demo && go run .` |
| **PHP** | `sdks/php/sqltool_sdk.php` | CLI + 高阶 API | `php sdks/php/sqltool_sdk.php` |
| **Ruby** | `sdks/ruby/sqltool_sdk.rb` | HTTP + 高阶 API | `ruby sdks/ruby/sqltool_sdk.rb` |
| **Java** | `sdks/java/SqlTool.java` | HTTP + CLI + 高阶 API | `cd sdks/java && javac *.java && java -cp . com.sqltool.sdk.demo.SqlToolDemo` |
| **C#** | `sdks/csharp/SqlToolSdk.cs` | HTTP + CLI + 高阶 API | `cd sdks/csharp && dotnet run` |
| **Rust** | `examples/rust/src/main.rs` | 库 API（最完整） | `cd examples/rust && cargo run` |
所有 SDK 共享同一套 **200+ 类型映射规则** 和 **6 级字段匹配算法**。完整使用文档：[sdks/SDK_USAGE.md](file:///Users/Zhuanz/Desktop/website/composer/sqlmap/sdks/SDK_USAGE.md)
### Python SDK 快速示例
```python
from sdks.python.sqltool_sdk import CrossDbMigrator, TableSpec, FieldSpec
mig = CrossDbMigrator()
result = mig.migrate_table(
source="mysql://root:pass@localhost:3306/mydb",
target="postgresql://postgres:pass@localhost:5432/mydb",
table=TableSpec(name="orders", fields=[
FieldSpec("id", "INT", primary_key=True, auto_increment=True),
FieldSpec("user_id", "BIGINT"),
FieldSpec("amount", "DECIMAL(10,2)"),
FieldSpec("created_at", "DATETIME"),
]),
source_version="5.7.40",
target_version="16.2.0",
auto_field_link=True,
manual_field_map={"remark": "comment"},
)
print(f"映射: {result.fields_mapped}/{result.fields_total}")
print(f"DDL:\n{result.ddl}")
```
### Node.js SDK 快速示例
```javascript
const { CrossDbMigrator } = require('./sdks/node/sqltool_sdk');
const mig = new CrossDbMigrator();
const result = mig.migrateTable({
source: 'mysql://root:pass@localhost:3306/mydb',
target: 'postgresql://postgres:pass@localhost:5432/mydb',
table: { name: 'orders', fields: [
{ name: 'id', dataType: 'INT', primaryKey: true },
{ name: 'user_id', dataType: 'BIGINT' },
{ name: 'amount', dataType: 'DECIMAL(10,2)' },
]},
sourceVersion: '5.7.40',
targetVersion: '16.2.0',
});
console.log(result.ddl);
```
### 智能分库分表（跨语言一致 API）
```python
from sdks.python.sqltool_sdk import SmartSharding
sharding = SmartSharding("orders", "user_id", strategy="hash")
sharding.add_shard("s0", "mysql://n1/orders_0", "orders_0")
sharding.add_shard("s1", "mysql://n1/orders_1", "orders_1")
node = sharding.route("user_001") # → s0/orders_0
plan = sharding.rebalance_plan(total_rows=10_000_000)
```
---
## 如何发布和使用
### 方式 1：crates.io 安装（推荐）
```bash
cargo install sqltool
sqltool backup -s mysql://root:pass@localhost:3306/mydb --output ./backup.sql
sqltool server -p 8080 -s mysql://root:pass@localhost:3306/mydb
```
### 方式 2：GitHub 下载二进制
```bash
# macOS (Apple Silicon)
curl -L https://github.com/kodephp/sqltool/releases/latest/download/sqltool-macos-x64.tar.gz | tar xz
# Linux
curl -L https://github.com/kodephp/sqltool/releases/latest/download/sqltool-windows.zip -o sqltool.exe
```
### 方式 3：源码编译
```bash
git clone https://github.com/kodephp/sqltool.git
cd sqltool
cargo build --release
./target/release/sqltool --help
```
### 方式 4：作为库嵌入项目
```toml
# Cargo.toml
[dependencies]
sqltool = { version = "0.6.1", features = ["full"] }
```
```rust
use sqltool::{DataTransfer, BackupConfig};
use sqltool::core::{CrossDbConverter, TargetDbKind};
#[tokio::main]
async fn main() -> Result<(), Box<dyn std::error::Error>> {
// 备份
let config = BackupConfig::default();
let backup = sqltool::DatabaseBackup::new(&conn, config);
backup.execute_backup("backup").await?;
// 跨库转换
let converter = CrossDbConverter::new();
let report = converter.convert_table(&table, TargetDbKind::PostgreSQL, TargetDbKind::MySQL)?;
println!("{}", report.ddl);
Ok(())
}
```
### 方式 5：HTTP API 服务集成
```bash
# 启动服务
sqltool server -p 8080 -s mysql://root:pass@localhost:3306/mydb --cors
# 其他语言调用
curl http://localhost:8080/api/backup -X POST -d '{"source": "mysql://..."}'
```
---
## 测试
```bash
# 运行所有测试
cargo test
# 运行特定模块
cargo test --lib cross_db # 跨库转换测试 (29 个)
cargo test --lib core # 核心模块
cargo test --lib security # 安全模块
cargo test --lib validation # 验证模块
# 运行基准测试（输出实测性能数据）
cargo test --release --lib bench_ -- --nocapture
# 性能基准（Criterion）
cargo bench
```
### 测试统计
| **总测试用例** | **256** |
| 单元测试（lib） | 232 |
| 集成测试（tests/） | 24 |
| 跨库转换专项测试 | 35 |
| 基准测试 | 7 |
| **代码行数** | ~19,500 |
| **功能模块** | 30+ |
**全部 256 个测试用例均通过 ✅**
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## 贡献
欢迎提交 Issue 和 Pull Request！
## 许可证
Apache-2.0 License