在PG数据库中将字段设置为null

<think>好的，用户想在Spring Cloud Gateway中将动态路由配置保存到PostgreSQL数据库。我需要先回忆一下Spring Cloud Gateway的默认配置方式。通常，路由配置是通过yml文件定义的，但用户需要动态存储到数据库，这意味着要自定义路由的存储和加载逻辑。 首先，动态路由一般需要实现RouteDefinitionRepository接口，这个接口负责获取路由定义。默认的实现是InMemoryRouteDefinitionRepository，所以需要自定义一个使用PostgreSQL的版本。需要创建JdbcRouteDefinitionRepository类，并重写getRouteDefinitions方法，从数据库查询数据并转换为RouteDefinition对象。 接下来，数据库表结构的设计。用户需要用PostgreSQL，所以得设计一张表，比如gateway_routes，包含id、路由的JSON配置、创建时间等字段。可能需要将路由的各个属性如uri、predicates、filters等存储为JSON格式，方便转换。 然后是数据访问层，可以使用Spring Data JPA或者JdbcTemplate来操作数据库。这里需要注入数据源，并编写查询语句，将数据库中的记录转换为RouteDefinition列表。需要注意的是，JSON字段的转换可能需要使用Jackson库来反序列化。 另外，动态路由的更新问题。当数据库中的路由配置变化时，如何通知Gateway刷新？可能需要结合Spring Cloud Bus，通过发布事件来触发路由刷新。例如，使用@RefreshScope或者自定义事件监听器，当检测到数据库变更时，调用RefreshRoutesEvent事件。 还要考虑事务管理和异常处理，比如在保存路由到数据库时出现错误，是否需要回滚。同时，配置重试机制可能有用，比如使用Spring Retry来增加可靠性。不过用户的问题中没有提到重试，但引用[2]提到了Spring Retry的配置，或许可以作为一个优化点。 最后，测试环节，确保路由能够正确从数据库加载，并且在数据变更时能动态更新。可能需要编写单元测试和集成测试，验证整个流程的正确性。 总结步骤：1. 实现自定义RouteDefinitionRepository；2. 设计数据库表结构；3. 使用JPA或JdbcTemplate进行数据操作；4. 处理路由刷新机制；5. 配置数据源和JSON转换；6. 测试验证。</think>要实现Spring Cloud Gateway动态路由配置存储到PostgreSQL数据库，需通过以下步骤实现： ### 一、实现动态路由存储 1. **创建数据库表** ```sql CREATE TABLE gateway_routes ( id VARCHAR(36) PRIMARY KEY, route_config JSONB NOT NULL, created_time TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ); ``` 2. **自定义路由仓库** ```java @Repository public class JdbcRouteDefinitionRepository implements RouteDefinitionRepository { private final JdbcTemplate jdbcTemplate; public Flux<RouteDefinition> getRouteDefinitions() { return Flux.fromIterable(jdbcTemplate.query( "SELECT route_config FROM gateway_routes", (rs, rowNum) -> { String json = rs.getString("route_config"); return JSON.parseObject(json, RouteDefinition.class); })); } // 实现save和delete方法 } ``` ### 二、配置数据源 ```yaml spring: datasource: url: jdbc:postgresql://localhost:5432/gateway username: postgres password: 123456 driver-class-name: org.postgresql.Driver ``` ### 三、动态路由更新通知 当数据库路由变更时，需要发布路由刷新事件： ```java @Autowired private ApplicationEventPublisher publisher; public void refreshRoutes() { publisher.publishEvent(new RefreshRoutesEvent(this)); } ``` 建议配合Spring Cloud Bus实现分布式配置更新通知[^1]，通过消息代理广播配置变更事件。 ### 四、路由配置示例 数据库JSON字段应包含标准路由配置元素： ```json { "id": "user_service", "uri": "lb://USER-SERVICE", "predicates": [{ "name": "Path", "args": {"_genkey_0":"/user/**"} }], "filters": [{ "name": "StripPrefix", "args": {"_genkey_0":"1"} }] } ``` ### 五、优化建议 1. 增加版本号字段实现配置版本控制 2. 添加@Retryable注解实现数据库操作重试机制[^2] 3. 集成Spring Security保护路由配置接口

<think>嗯，用户需要我帮忙用Java实现从PG数据库迁移数据到AP数据库，还涉及到MyBatis的配置和必要的函数。首先，我需要仔细看一下两个数据库的表结构有什么不同。 首先看AP数据库的software_dict表，主键是process_name，字段有software_name、process_name、software_type、os_type、active、create_time、update_time。而PG数据库的同名表多了一个id字段作为主键，还有recent_usage字段，update_time的默认值也不同，AP是now()，PG是NULL。 那数据迁移的时候，需要注意几点：PG里的id字段在AP里没有，所以迁移的时候要忽略掉。另外，PG的recent_usage字段在AP表里不存在，所以这个字段的数据也不能迁移过去。然后AP的update_time默认是now()，但PG的是NULL，可能需要处理一下这个字段的值。如果PG中的update_time为NULL，可能需要在迁移时设置为当前时间，或者保留原值？ 接下来，用户要求使用Java和MyBatis，所以可能需要写Mapper接口，定义查询和插入的方法。PG作为源数据库，AP作为目标数据库，所以需要配置两个数据源，或者两个SqlSessionFactory，分别连接两个库。 步骤应该是这样的：首先从PG数据库读取数据，然后转换数据，排除不需要的字段，处理可能的默认值问题，然后写入到AP数据库中。需要注意的是，AP表的主键是process_name，所以在插入的时候可能会遇到主键冲突的情况，比如重复的process_name。这时候可能需要处理冲突，比如覆盖已有记录或者跳过，用户没说，可能需要默认覆盖，或者根据业务需求处理。 所以，首先需要配置两个数据源，PG和AP各自的配置。然后在MyBatis的Mapper里，分别定义查询PG数据和插入AP数据的方法。可能需要一个Service类来协调数据迁移的过程，比如分页查询，避免一次性加载过多数据，特别是数据量大的时候。 在转换数据对象的时候，PG对应的实体类会有id和recent_usage字段，而AP的实体类没有这些字段。所以可能需要两个不同的实体类，或者在同一个实体类中忽略这些字段。或者在查询的时候，SQL语句中不选择这些字段，但用户提供的建表语句显示PG的表有这些字段，所以可能需要排除掉。 例如，查询PG的时候，SQL语句应该是SELECT software_name, process_name, software_type, os_type, active, create_time, update_time FROM vd.software_dict，这样不选择id和recent_usage。或者实体类中包含这些字段，但在插入AP的时候忽略它们。 可能还需要处理字段的映射问题，比如字段名是否一致，但看起来两个表的字段除了id和recent_usage，其他都一样，所以可以直接映射。 然后，MyBatis的插入语句需要对应AP的表结构，排除id和recent_usage，同时处理update_time。如果PG中的update_time是NULL，那么在插入AP的时候，可能使用当前时间，或者保留原NULL，但AP表的update_time默认是now()，所以如果插入时没有提供该字段，会自动设置为当前时间。但根据AP的建表语句，update_time的默认是now()，所以在插入的时候，如果PG中的update_time有值，就使用它，否则使用默认值。这时候在插入语句中是否需要显式设置update_time呢？ 比如，如果PG中的update_time是NULL，那么在插入AP时，不设置该字段，让数据库自动填充now()。但如果PG中的update_time有值，则需要使用该值。因此，在插入语句中，应该包含update_time字段，并且使用从PG中获取的值，如果为NULL，则可能由数据库处理，或者设置为当前时间。需要看AP的字段是否允许NULL，根据建表语句，AP的update_time的默认是now()，但字段是否允许NULL？原建表语句中没有NOT NULL约束，所以可能允许NULL。但根据DEFAULT now()，当插入时不指定该字段时，会用默认值。所以，如果从PG中取出的update_time是NULL，那么在插入AP时，不设置该字段，让数据库自动填充当前时间。或者显式地设置为当前时间？ 这里可能需要明确处理：在数据迁移时，如果PG的update_time为NULL，则在插入AP时，不设置该字段，让数据库使用默认值now()。如果PG的update_time有值，则使用该值。 所以在转换的时候，需要将PG的update_time值传递给AP的插入语句，如果存在的话。否则，不传递，让数据库处理。 接下来，关于MyBatis的配置，需要两个不同的数据源，每个Mapper接口对应不同的数据库。例如，PgSoftwareDictMapper和ApSoftwareDictMapper，分别使用不同的SqlSessionFactory。 然后，数据迁移的服务类中，可能需要分页查询PG的数据，逐批处理，避免内存溢出。比如，每次查询1000条，处理完再查下一页。 另外，需要考虑事务的问题，比如在插入AP的时候，是否要批量提交，或者在出错时回滚。根据需求，可能需要保证数据迁移的原子性，但如果是大数据量，可能采用分批提交的方式。 现在，关于具体的实现步骤： 1. 配置两个数据源，PG和AP，使用Spring Boot的配置属性。 2. 创建两个配置类，分别生成对应的SqlSessionFactory和DataSource，使用@Configuration和@MapperScan指定不同的包路径或具体的Mapper接口。 3. 定义实体类SoftwareDict，可能包含所有字段，或者在两个不同的实体类中处理。不过为了简化，可能使用一个类，但忽略不需要的字段，比如在插入的时候。 不过，由于PG和AP的表结构不同，可能需要两个不同的实体类，或者在查询时排除某些字段。例如，PgSoftwareDict包含id和recent_usage，而ApSoftwareDict不包含这些字段。 或者，在查询PG的时候，SQL语句中不选择id和recent_usage，这样返回的实体类可以不包含这两个字段。例如： 在PgSoftwareDictMapper.xml中，写查询语句： SELECT software_name, process_name, software_type, os_type, active, create_time, update_time FROM vd.software_dict 这样，结果映射到ApSoftwareDict的实体类，或者共用的实体类，其中没有id和recent_usage字段。 但这样的话，可能需要两个不同的实体类，或者在查询时使用别名或者忽略某些字段。或者，在实体类中保留这两个字段，但在插入AP时忽略它们。 假设使用同一个实体类，包含所有字段，但在插入AP时，忽略id和recent_usage。 所以，在插入AP的SQL语句中，不包含这两个字段，这样即使实体类中有这些字段的值，插入时也不会被使用。 例如，插入语句： INSERT INTO vd.software_dict (software_name, process_name, software_type, os_type, active, create_time, update_time) VALUES (#{softwareName}, #{processName}, #{softwareType}, #{osType}, #{active}, #{createTime}, #{updateTime}) 这样，即使实体类中有id和recent_usage，也不会被插入到AP的表中。 所以，可能可以共用一个实体类，或者为两个不同的表使用不同的实体类。 接下来，具体的代码实现： - 实体类SoftwareDict，包含所有字段，包括id和recent_usage，但在AP的插入中不处理这些字段。 或者，创建两个实体类，如PgSoftwareDict和ApSoftwareDict，后者没有id和recent_usage字段。这样更清晰，但需要转换。 在数据迁移时，从PG查询得到PgSoftwareDict对象，转换为ApSoftwareDict对象，排除id和recent_usage，然后插入到AP。 转换过程可以在Service层处理，遍历每个PgSoftwareDict对象，创建对应的ApSoftwareDict对象，复制相应的字段值。 这样更安全，避免字段污染，特别是在字段名或类型不同的情况下。 所以，可能需要两个实体类： public class PgSoftwareDict { private Integer id; private String softwareName; private String processName; private Integer softwareType; private Integer osType; private Integer active; private Integer recentUsage; // PG特有 private Date createTime; private Date updateTime; // getters and setters } public class ApSoftwareDict { private String softwareName; private String processName; private Integer softwareType; private Integer osType; private Integer active; private Date createTime; private Date updateTime; // getters and setters } 然后在Service中将PgSoftwareDict转换为ApSoftwareDict，复制对应的字段，忽略id和recentUsage。 接下来，MyBatis的Mapper接口： 对于PG： @Mapper public interface PgSoftwareDictMapper { List<PgSoftwareDict> selectAll(); // 或者分页查询，比如使用RowBounds或者参数传递offset和limit List<PgSoftwareDict> selectPage(@Param("offset") int offset, @Param("limit") int limit); } 对于AP： @Mapper public interface ApSoftwareDictMapper { void insert(ApSoftwareDict softwareDict); // 或者批量插入 void batchInsert(List<ApSoftwareDict> list); } 然后，在Service中，实现迁移逻辑： @Service @RequiredArgsConstructor public class DataMigrationService { private final PgSoftwareDictMapper pgMapper; private final ApSoftwareDictMapper apMapper; @Transactional // 可能需要事务管理，根据需求决定 public void migrate() { int pageSize = 1000; int offset = 0; List<PgSoftwareDict> pgList; do { pgList = pgMapper.selectPage(offset, pageSize); if (pgList.isEmpty()) { break; } List<ApSoftwareDict> apList = pgList.stream() .map(this::convertToAp) .collect(Collectors.toList()); apMapper.batchInsert(apList); offset += pageSize; } while (!pgList.isEmpty()); } private ApSoftwareDict convertToAp(PgSoftwareDict pg) { ApSoftwareDict ap = new ApSoftwareDict(); ap.setSoftwareName(pg.getSoftwareName()); ap.setProcessName(pg.getProcessName()); ap.setSoftwareType(pg.getSoftwareType()); ap.setOsType(pg.getOsType()); ap.setActive(pg.getActive()); ap.setCreateTime(pg.getCreateTime()); ap.setUpdateTime(pg.getUpdateTime()); // 如果pg的update_time为null，插入时AP的update_time会用默认值now()吗？ return ap; } } 这里需要注意的是，当pg的update_time为null时，插入到AP的update_time字段是否会触发默认值。根据AP的建表语句，update_time的默认是now()，但只有在插入时没有提供该字段的值时才会生效。如果在插入时显式地设置为null，那么AP的该字段会存储null，而不是默认值。所以需要处理这种情况。 因此，在转换时，如果pg.getUpdateTime()为null，可能需要不设置该字段，让AP使用默认值。但在MyBatis中，如果实体类的updateTime为null，插入语句中的update_time字段会被设置为null，导致AP表中的该字段为null，而不是默认值。因此，需要调整插入的SQL语句，只在update_time有值的时候才插入，否则让数据库使用默认值。 修改插入语句，使用动态SQL。例如，在ApSoftwareDictMapper.xml中： <insert id="insert" parameterType="ApSoftwareDict"> INSERT INTO vd.software_dict ( software_name, process_name, software_type, os_type, active, create_time, <if test="updateTime != null"> update_time </if> ) VALUES ( #{softwareName}, #{processName}, #{softwareType}, #{osType}, #{active}, #{createTime}, <if test="updateTime != null"> #{updateTime} </if> ) </insert> 不过，这样的写法在字段数量变化时可能有问题，因为当updateTime为null时，INSERT语句中的列和值的数量不一致。因此，可能需要另一种方式，比如使用COALESCE或者设置默认值，或者在插入时不指定update_time字段，这样数据库会自动填充默认值。 所以，正确的做法是，在插入时不指定update_time字段，当pg中的update_time存在时，才插入该值，否则让数据库处理。但如何实现呢？ 或者，在插入语句中，总是包含update_time字段，但如果pg中的值为null，则不设置，使用数据库的默认值。但MyBatis中如何做到这一点？ 例如，在插入语句中，使用： INSERT INTO vd.software_dict (software_name, process_name, ..., update_time) VALUES (#{softwareName}, ..., #{updateTime,jdbcType=TIMESTAMP}) 在这种情况下，如果updateTime为null，AP数据库的update_time字段会被设置为null，而不是默认值。因此，这不符合需求。 因此，正确的处理方式是在转换时，如果pg的updateTime为null，则不设置update_time字段，让数据库使用默认值。但如何在MyBatis中实现动态插入？ 可以使用动态SQL，当updateTime为null时，不插入该字段，这样数据库就会应用默认值。例如： <insert id="insert" parameterType="ApSoftwareDict"> INSERT INTO vd.software_dict ( software_name, process_name, software_type, os_type, active, create_time <if test="updateTime != null"> ,update_time </if> ) VALUES ( #{softwareName}, #{processName}, #{softwareType}, #{osType}, #{active}, #{createTime} <if test="updateTime != null"> ,#{updateTime} </if> ) </insert> 这样，当updateTime不为null时，插入该值；否则，不插入该字段，此时AP数据库会用默认值now()填充。这应该可以达到预期效果。 因此，在convertToAp方法中，即使pg的updateTime为null，也会传递给ApSoftwareDict，但在插入时，MyBatis的动态SQL会判断是否为null，从而决定是否包含该字段。 或者，在convertToAp方法中，当pg的updateTime为null时，不设置ApSoftwareDict的updateTime，这样在插入时，该字段为null，动态SQL就会忽略该字段，让数据库使用默认值。不过，如果实体类的updateTime字段为null，动态SQL中的判断会生效，从而不插入该字段，对吗？ 是的。例如，如果pg.getUpdateTime()是null，那么转换后的ApSoftwareDict的updateTime也是null。在插入时，MyBatis的<if test="updateTime != null">条件不成立，因此update_time字段不会被包含在INSERT语句中，这样数据库会自动填充默认值now()。这正是我们需要的。 所以，这样的处理是可行的。 接下来，关于主键冲突的问题。AP表的主键是process_name，而PG表的主键是id，所以可能出现多个PG记录具有相同的process_name，这样在插入AP时会发生主键冲突，导致失败。因此，需要处理这种情况，例如，在插入时使用ON CONFLICT (process_name) DO UPDATE，或者在迁移前清空AP表，或者跳过重复记录。 用户的需求中没有说明如何处理冲突，但根据常规做法，可能需要根据业务需求决定。例如，是否覆盖已有记录，或者跳过。如果用户希望AP表中的数据是最新的，可能需要使用MERGE或UPSERT操作。 因此，在插入AP时，可以使用ON CONFLICT处理冲突。例如，在AP的插入语句中，添加冲突处理： INSERT INTO vd.software_dict (...) VALUES (...) ON CONFLICT (process_name) DO UPDATE SET software_name=EXCLUDED.software_name, ... ; 不过，这会增加SQL的复杂度，并且需要根据业务需求来决定是否更新现有记录。或者，如果确定数据迁移是一次性的，可以在迁移前清空AP表，或者在迁移过程中使用TRUNCATE或DELETE，但用户可能希望保留AP表中的现有数据，只做增量迁移。 如果用户希望覆盖重复的process_name记录，那么需要在插入时使用ON CONFLICT DO UPDATE。如果希望跳过，则使用ON CONFLICT DO NOTHING。 假设用户希望覆盖已有记录，那么修改插入语句： 在ApSoftwareDictMapper.xml中： <insert id="insert" parameterType="ApSoftwareDict"> INSERT INTO vd.software_dict ( software_name, process_name, software_type, os_type, active, create_time <if test="updateTime != null"> ,update_time </if> ) VALUES ( #{softwareName}, #{processName}, #{softwareType}, #{osType}, #{active}, #{createTime} <if test="updateTime != null"> ,#{updateTime} </if> ) ON CONFLICT (process_name) DO UPDATE SET software_name = EXCLUDED.software_name, software_type = EXCLUDED.software_type, os_type = EXCLUDED.os_type, active = EXCLUDED.active, create_time = EXCLUDED.create_time, update_time = EXCLUDED.update_time </insert> 这样，当有冲突时，会更新其他字段的值。但需要注意，如果业务上是否需要保留原create_time？例如，可能create_time应该保留第一次插入的时间，而update_time设置为当前时间。但根据AP表的定义，create_time没有默认值，所以在冲突时是否需要更新它？这需要根据业务逻辑决定。例如，可能冲突时不应该更新create_time，只更新其他字段和update_time。 在这种情况下，可能需要调整ON CONFLICT的SET部分，例如： ON CONFLICT (process_name) DO UPDATE SET software_name = EXCLUDED.software_name, software_type = EXCLUDED.software_type, os_type = EXCLUDED.os_type, active = EXCLUDED.active, update_time = NOW() 这里，将update_time设置为当前时间，而保留原来的create_time。但原AP表的update_time默认是now()，但这里在冲突时显式设置为NOW()，覆盖原有的update_time。 这样的处理可能更符合业务需求，即在数据迁移时，如果记录已存在，则更新其他字段，并将update_time设置为当前时间。 但具体如何处理需要根据用户需求调整，这里可能需要与用户确认。但根据问题描述，用户没有特别说明，所以可能需要默认使用覆盖的方式，或者在迁移前清空目标表。 如果迁移是全量迁移，并且希望AP表的数据完全替换为PG的数据，可能更简单的方式是先清空AP表，然后再插入所有数据。但用户的任务描述中是否允许这样做？如果AP表在迁移时可能有其他数据，就不能这样做。如果允许清空，可以在迁移前执行TRUNCATE。 例如，在DataMigrationService中，添加一个truncate方法： 在ApSoftwareDictMapper中： @Mapper public interface ApSoftwareDictMapper { void truncate(); // 其他方法 } 对应的XML： <delete id="truncate"> TRUNCATE TABLE vd.software_dict </delete> 然后在migrate方法中调用truncate()，确保插入前表是空的，避免主键冲突。但如果AP表中已经有数据需要保留，则不能这样做。所以需要用户明确这一点。如果用户需要增量迁移，并处理冲突，就需要使用ON CONFLICT语句。 假设用户希望全量迁移，每次迁移前清空AP表，那么代码可以修改为： 在migrate方法中： apMapper.truncate(); 然后进行数据迁移。这样可以避免主键冲突的问题。 但用户的需求中没有说明这一点，所以需要假设如何处理。这里可能需要提供一个可配置的选项，或者根据情况选择。但作为示例代码，可能更倾向于使用清空表的方式，或者使用ON CONFLICT来更新。 总结步骤： 1. 配置双数据源，使用MyBatis分别连接PG和AP数据库。 2. 定义对应的实体类和Mapper接口，处理字段差异。 3. 在Service中实现分页查询和批量插入，处理字段转换和冲突问题。 现在，关于MyBatis的配置文件，需要分别为两个数据源配置不同的mapper locations和datasource。 例如，在Spring Boot的application.yml中： spring: datasource: pg: jdbc-url: jdbc:postgresql://localhost:5432/pg_db username: user password: pass driver-class-name: org.postgresql.Driver ap: jdbc-url: jdbc:postgresql://localhost:5432/ap_db username: user password: pass driver-class-name: org.postgresql.Driver 然后，使用@Configuration类来配置两个数据源和对应的SqlSessionFactory。 例如： @Configuration @MapperScan(basePackages = "com.example.mapper.pg", sqlSessionFactoryRef = "pgSqlSessionFactory") public class PgDataSourceConfig { @Bean @ConfigurationProperties("spring.datasource.pg") public DataSource pgDataSource() { return DataSourceBuilder.create().build(); } @Bean public SqlSessionFactory pgSqlSessionFactory(@Qualifier("pgDataSource") DataSource dataSource) throws Exception { SqlSessionFactoryBean sessionFactory = new SqlSessionFactoryBean(); sessionFactory.setDataSource(dataSource); sessionFactory.setMapperLocations(new PathMatchingResourcePatternResolver().getResources("classpath:mapper/pg/*.xml")); return sessionFactory.getObject(); } @Bean public PlatformTransactionManager pgTransactionManager(@Qualifier("pgDataSource") DataSource dataSource) { return new DataSourceTransactionManager(dataSource); } } 同样的，再配置AP的数据源： @Configuration @MapperScan(basePackages = "com.example.mapper.ap", sqlSessionFactoryRef = "apSqlSessionFactory") public class ApDataSourceConfig { @Bean @ConfigurationProperties("spring.datasource.ap") public DataSource apDataSource() { return DataSourceBuilder.create().build(); } @Bean public SqlSessionFactory apSqlSessionFactory(@Qualifier("apDataSource") DataSource dataSource) throws Exception { SqlSessionFactoryBean sessionFactory = new SqlSessionFactoryBean(); sessionFactory.setDataSource(dataSource); sessionFactory.setMapperLocations(new PathMatchingResourcePatternResolver().getResources("classpath:mapper/ap/*.xml")); return sessionFactory.getObject(); } @Bean public PlatformTransactionManager apTransactionManager(@Qualifier("apDataSource") DataSource dataSource) { return new DataSourceTransactionManager(dataSource); } } 这样，两个数据源的Mapper接口分别位于不同的包（com.example.mapper.pg和com.example.mapper.ap），对应的XML文件也放在不同的目录（src/main/resources/mapper/pg和src/main/resources/mapper/ap）。 然后，在Service中注入两个Mapper，分别处理PG和AP的操作。 最后，测试代码，确保数据能够正确迁移，处理字段差异和冲突。 可能还需要处理数据库连接池的配置，比如使用HikariCP，设置最大连接数等，以防止资源不足。 总结：整个方案包括双数据源配置、实体类转换、分页查询、批量插入、动态SQL处理update_time字段，以及主键冲突的处理（通过清空表或ON CONFLICT语句）。</think>### 数据迁移实现方案（PG → AP） #### 一、结构差异分析 1. **字段差异** - PG表多出`id`和`recent_usage`字段 - AP表主键为`process_name`，PG表主键为`id` 2. **默认值差异** - AP的`update_time`默认值为`now()`，PG允许为`NULL` #### 二、技术实现步骤 ##### 1. 双数据源配置 ```java // application.yml spring: datasource: pg: url: jdbc:postgresql://localhost:5432/pg_db username: user password: pass ap: url: jdbc:postgresql://localhost:5432/ap_db username: user password: pass ``` ##### 2. 实体类定义 ```java // PG实体（含全部字段） @Data public class PgSoftwareDict { private Integer id; private String softwareName; private String processName; private Integer softwareType; private Integer osType; private Integer active; private Integer recentUsage; private Date createTime; private Date updateTime; } // AP实体（排除id和recent_usage） @Data public class ApSoftwareDict { private String softwareName; private String processName; private Integer softwareType; private Integer osType; private Integer active; private Date createTime; private Date updateTime; } ``` ##### 3. MyBatis Mapper配置 **PG查询Mapper** ```xml <!-- PgSoftwareDictMapper.xml --> <mapper namespace="com.example.mapper.PgSoftwareDictMapper"> <select id="selectPage" resultType="PgSoftwareDict"> SELECT software_name, process_name, software_type, os_type, active, create_time, update_time FROM vd.software_dict ORDER BY process_name LIMIT #{limit} OFFSET #{offset} </select> </mapper> ``` **AP插入Mapper** ```xml <!-- ApSoftwareDictMapper.xml --> <mapper namespace="com.example.mapper.ApSoftwareDictMapper"> <insert id="batchInsert" parameterType="list"> INSERT INTO vd.software_dict ( software_name, process_name, software_type, os_type, active, create_time <if test="item.updateTime != null"> , update_time </if> ) VALUES <foreach collection="list" item="item" separator=","> ( #{item.softwareName}, #{item.processName}, #{item.softwareType}, #{item.osType}, #{item.active}, #{item.createTime} <if test="item.updateTime != null"> , #{item.updateTime} </if> ) </foreach> ON CONFLICT (process_name) DO UPDATE SET software_name = EXCLUDED.software_name, software_type = EXCLUDED.software_type, os_type = EXCLUDED.os_type, active = EXCLUDED.active, update_time = EXCLUDED.update_time </insert> </mapper> ``` ##### 4. 数据迁移服务 ```java @Service @RequiredArgsConstructor public class DataMigrationService { private final PgSoftwareDictMapper pgMapper; private final ApSoftwareDictMapper apMapper; public void migrateData() { int pageSize = 1000; int offset = 0; while (true) { List<PgSoftwareDict> pgList = pgMapper.selectPage(offset, pageSize); if (pgList.isEmpty()) break; List<ApSoftwareDict> apList = pgList.stream() .map(this::convertToAp) .collect(Collectors.toList()); apMapper.batchInsert(apList); offset += pageSize; } } private ApSoftwareDict convertToAp(PgSoftwareDict pg) { ApSoftwareDict ap = new ApSoftwareDict(); ap.setSoftwareName(pg.getSoftwareName()); ap.setProcessName(pg.getProcessName()); ap.setSoftwareType(pg.getSoftwareType()); ap.setOsType(pg.getOsType()); ap.setActive(pg.getActive()); ap.setCreateTime(pg.getCreateTime()); ap.setUpdateTime(pg.getUpdateTime()); return ap; } } ``` #### 三、关键处理逻辑 1. **字段过滤** - 通过SQL查询排除`id`和`recent_usage` 2. **动态插入** - 使用`<if>`标签动态处理`update_time`字段 3. **冲突处理** - 使用`ON CONFLICT`实现UPSERT逻辑 4. **分页查询** - 防止内存溢出，每次处理1000条数据 #### 四、部署建议 1. 在低峰时段执行迁移任务 2. 添加日志监控迁移进度 3. 增加重试机制处理网络波动 4. 验证数据完整性（记录数比对、关键字段校验） > 提示：根据实际数据量调整分页大小，建议在测试环境验证后上线。