在開發(fā)中,選擇合適的數(shù)據(jù)庫是關(guān)鍵一步,而MySQL、PostgreSQL和SQL Server作為當(dāng)下最熱門的三大關(guān)系型數(shù)據(jù)庫,各有其獨(dú)特的優(yōu)勢和適用場景。但它們在SQL語句上的差異,常常讓開發(fā)者在跨數(shù)據(jù)庫開發(fā)時(shí)感到困惑。今天,我們將深入探討這三大數(shù)據(jù)庫的SQL差異,并介紹EasyDapper的最新更新,看看它是如何幫助開發(fā)者更輕松地應(yīng)對(duì)這些差異的。一、數(shù)據(jù)類型差異
(一)整數(shù)類型
MySQL:提供TINYINT
(1字節(jié))、SMALLINT
(2字節(jié))、MEDIUMINT
(3字節(jié))、INT
(4字節(jié))和BIGINT
(8字節(jié)),適合不同范圍的整數(shù)存儲(chǔ)。
PostgreSQL:有SMALLINT
(2字節(jié))、INTEGER
(4字節(jié))和BIGINT
(8字節(jié)),與MySQL類似,但在某些情況下性能表現(xiàn)略有不同。
SQL Server:同樣提供TINYINT
(1字節(jié))、SMALLINT
(2字節(jié))、INT
(4字節(jié))和BIGINT
(8字節(jié)),但在處理大數(shù)據(jù)量時(shí),其優(yōu)化和兼容性表現(xiàn)更側(cè)重于Windows平臺(tái)。
(二)字符串類型
MySQL:VARCHAR
(最大長度65535字節(jié))、CHAR
(固定長度,最大255字節(jié))、TEXT
(用于存儲(chǔ)大量文本)。
PostgreSQL:VARCHAR
(最大長度1GB)、TEXT
(無長度限制),在處理大文本時(shí)更為靈活。
SQL Server:VARCHAR
(最大長度8000字節(jié))、NVARCHAR
(支持Unicode,最大4000字節(jié))、TEXT
(已廢棄,建議使用VARCHAR(MAX)
或NVARCHAR(MAX)
)。
(三)日期和時(shí)間類型
MySQL:DATE
、TIME
、DATETIME
、TIMESTAMP
。
PostgreSQL:DATE
、TIME
、TIMESTAMP
、INTERVAL
(用于表示時(shí)間間隔)。
SQL Server:DATE
、TIME
、DATETIME
、DATETIME2
(更高精度)、SMALLDATETIME
。
二、SQL標(biāo)識(shí)符差異
MySQL:MySQL 使用反引號(hào) `
來界定標(biāo)識(shí)符,無論是關(guān)鍵字還是普通的標(biāo)識(shí)符。
PostgreSQL: PostgreSQL 使用雙引號(hào) "
來界定標(biāo)識(shí)符,即使是關(guān)鍵字也可以在雙引號(hào)中使用。
SQL Server: 使用雙引號(hào) "或者[]
來界定標(biāo)識(shí)符,它用于界定表名、列名、數(shù)據(jù)庫名等標(biāo)識(shí)符.
三、SQL語法常見差異
(一)字符串拼接及分頁查詢的差異
MySQL:
SELECT CONCAT(column1, column2) AS concatenated_column FROM table_name;
PostgreSQL:
SELECT column1 || column2 AS concatenated_column FROM table_name;
SQL Server:
SELECT column1 + column2 AS concatenated_column FROM table_name;
(二)日期格式化
MySQL:
SELECT DATE_FORMAT(column_date, '%Y-%m-%d') AS formatted_date FROM table_name;
PostgreSQL:
SELECT TO_CHAR(column_date, 'YYYY-MM-DD') AS formatted_date FROM table_name;
SQL Server:
SELECT CONVERT(VARCHAR, column_date, 120) AS formatted_date FROM table_name;
四、事務(wù)處理差異
(一)事務(wù)控制語句
START TRANSACTION;
COMMIT;
PostgreSQL:
SQL Server:
BEGIN TRANSACTION;
COMMIT TRANSACTION;
(二)默認(rèn)事務(wù)隔離級(jí)別
MySQL:默認(rèn)為REPEATABLE READ
。
PostgreSQL:默認(rèn)為READ COMMITTED
。
SQL Server:默認(rèn)為READ COMMITTED
。
五、函數(shù)支持差異
(一)聚合函數(shù)
MySQL:COUNT()
、SUM()
、AVG()
、MAX()
、MIN()、IFNULL()
。
PostgreSQL:與MySQL類似,但支持更多高級(jí)聚合功能,如窗口函數(shù)。
SQL Server:與MySQL類似,但提供了更多內(nèi)置函數(shù)和擴(kuò)展功能( ISNULL() )。
(二)條件判斷
六、EasyDapper更新:無縫切換數(shù)據(jù)庫
(一)新增MySQL支持
EasyDapper是一個(gè)基于Dapper的.NET 6 ORM擴(kuò)展,專注于簡化數(shù)據(jù)訪問。它支持鏈?zhǔn)奖磉_(dá)式、批量操作、分頁和事務(wù)等功能。今天,它新增了對(duì)MySQL的支持,未來還會(huì)支持PostgreSQL。
(二)無縫切換數(shù)據(jù)庫
新增的MySQL支持讓開發(fā)者在不同數(shù)據(jù)庫間切換時(shí),代碼邏輯幾乎不用改。以下是使用EasyDapper操作MySQL數(shù)據(jù)庫的示例代碼:
bool exists = context.QuerySet<UserInfo>().ExistTable();
context.CommandSet<UserInfo>().DropTable().Wait();
context.CommandSet<UserInfo>().CreateTable().Wait();
var userInfo = new UserInfo()
{
Email = "xxx@gmail.com",
Password = "111111"
};
context.CommandSet<UserInfo>().Insert(userInfo);
var userInfoList = new List<UserInfo>();
for (int i = 0; i < 10; i++)
{
userInfoList.Add(new UserInfo()
{
Email = $"x{i}@qq.com",
Password = "111111"
});
}
context.Context.CommandSet<UserInfo>().InsertAsyncList(userInfoList).Wait();
context.Context.CommandSet<UserInfo>().BulkCopy(userInfoList, 100);
var users = conn.QuerySet<UserInfo>().ToList();
var list = conn.QuerySet<UserInfo>()
.Where(u => u.CreatedTime < DateTime.Now)
.OrderBy(u => u.UserID)
.Select(u => new UserInfo() { UserID = u.UserID, Email = u.Email + "mail", CreatedTime = DateTime.Now })
.ToList();
var page = conn.QuerySet<UserInfo>()
.Where(u => u.CreatedTime < DateTime.Now)
.OrderBy(u => u.UserID)
.PageList(1, 10);
int count = conn.QuerySet<UserInfo>().Count();
int sum = conn.QuerySet<UserInfo>().Where(u => u.CreatedTime < DateTime.Now).Sum(u => u.UserID);
bool exists = conn.QuerySet<UserInfo>().Where(u => u.Email == "test@test.com").Exists();
var userid = list.First().UserID;
var num = context.CommandSet<UserInfo>()
.Where(n => n.UserID == userid)
.Update(n => new UserInfo() { Email = n.Email + "fffffmail" });
六、總結(jié)
MySQL、PostgreSQL和SQL Server在SQL語句上各有差異,但EasyDapper的更新讓跨數(shù)據(jù)庫開發(fā)變得更簡單。無論你選擇哪種數(shù)據(jù)庫,EasyDapper都能幫你輕松應(yīng)對(duì)。想了解更多?訪問EasyDapper的GitHub倉庫!后續(xù)EasyDapper將新增PostgreSQL的支持。
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該文章在 2025/7/15 10:48:52 編輯過