技能介绍

跨数据库迁移的真实痛点

在 PostgreSQL、MySQL、Supabase、PlanetScale 与 MongoDB 之间迁移 schema、数据和逻辑时，工程师常面临三类问题：方言差异（如 PostgreSQL 的 JSONB 与 MySQL 的 JSON 类型映射）、依赖顺序（外键循环依赖导致 DDL 执行失败）、功能缺失（PlanetScale 不支持数据库级外键，MongoDB 需要文档扁平化）。传统迁移工具往往只做简单类型转换，忽略触发器、存储过程、序列等对象，导致上线后数据不一致或应用报错。

核心能力与工作流程

该技能通过结构化迁移流程解决上述问题：

Schema 发现与类型映射

自动提取关系型、MongoDB、Supabase、PlanetScale 源库的表结构、约束、索引、触发器、函数等元数据，并通过 references/type-mapping.md 中的类型映射表（如 PostgreSQL SERIAL → MySQL AUTO_INCREMENT）生成目标端兼容的 DDL 脚本。

对象转换与脚本生成

- 通过拓扑排序解决外键循环依赖，生成符合目标库依赖顺序的 CREATE TABLE 语句。
- 转换序列、触发器、存储过程和视图，例如将 PostgreSQL 的 BEFORE INSERT 触发器重写为 MySQL 的 BEFORE INSERT 语法。
- 支持 references/edge-cases.md 中的边缘场景，如大表分批迁移、MongoDB 文档扁平化、PlanetScale 外键绕过策略。

数据迁移与验证

生成导出、转换、导入命令（如 pg_dump + mysql 导入），并生成验证计划：行数校验、checksum 比对、外键完整性检查、索引创建验证，确保数据迁移后的一致性。

回滚与停机规划

生成反向 DROP 脚本、备份/恢复命令，并提供分阶段停机估算（如“预计停机 2 小时，通过蓝绿部署可缩短至 30 分钟”），降低迁移风险。

适用边界与注意事项

适合场景：生产库跨供应商迁移（如自建 PostgreSQL → 云上 PlanetScale）、多云灾备 schema 复制、关系型与文档型数据库模型转换。
不适合场景：实时复制或 CDC（该技能生成静态脚本，非流式管道）、纯 schema 设计（推荐 database-schema-designer）、少量列修改（直接写 ALTER 语句更高效）。
安全边界：默认不执行任何命令，仅生成参考脚本；涉及外部写入（如发布、部署）需用户明确确认；凭据仅用于指定服务，不回显或存储。