如何把sqlserver数据转移到MySql里

以下有几款迁移工具的对比，可以参考，比较推荐DB2DB.

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软件易用性主要是指软件在导入前的配置是否容易。由于很多软件设计是面向程序员而非一般的数据库管理人员、甚至是普通的应用程序实施人员，而这一类人员很多时候并没有数据源配置经验。因为一些使用 ODBC 或者 ADO 进行配置的程序往往会让这类用户造成困扰（主要是不知道应该选择什么类型的数据库驱动程序）。下面让我们看看四个工具的设计界面：

1、SQLyog

SQLyog 使用的是古老的 ODBC 连接，但对于新一代的程序来说，这种方式的非常的不熟悉并且不容易使用，并且必须要求本机安装好相应的数据库的 ODBC 驱动程序（SQL Server 一般自带好）。

2、Navicat Premium

NavicatPremium是四个应用工具中设计最不人性化的一个：从上图怎么也想像不到要点按那个小按钮来添加一个新的连接，并且这个连接设置不会保存，每次导入时都必须重新设置。NavicatPremium使用的是比 ODBC 稍先进的 ADO 设置方式（199X年代的产物），但使用上依然是针对老一代的程序员。

3、Mss2sql

Mss2sql 是最容易在百度上搜索出来的工具，原因之一是它出现的时间较早。

Mss2sql由于是很有针对性的从 SQLServer 迁移到 MySQL，因为界面使用了操作向导设计，使用非常容易。同时在设置的过程中，有非常多的选项进行细节调整，可以感觉到软件经过了相当长一段时间的使用渐渐完善出来的。

4、DB2DB

DB2DB 由于是由国人开发，因此无论是界面还是提示信息，都是全程汉字。另外，由于 DB2DB 在功能上很有针对性，因为界面设计一目了然和易使用。和 mss2sql 一样， DB2DB 提供了非常多的选项供用户进行选择和设置。

三、处理速度和内存占用评测

在本评测前，本人的一位资深同事曾经从网上下载了某款迁移软件，把一个大约2500万记录数的数据表转送到阿里云 MySQL，结果经过了三天三夜（好在其中两天是星期六和星期日两个休息日）都未能迁移过来。因此这一次需要对这四个工具的处理速度作一个详细的测试。

考虑到从 SQL Server 迁移到 MySQL 会出现两种不同的场景：

从 SQL Server 迁移到本地 MySQL 进行代码测试和修改；

从 SQL Server 迁移到云端 MySQL 数据库正式上线使用；

以下为测试过程中的截图：

1、SQLyog

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2、Navicat Premium

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注意：我们在测试 Navicat Premium 迁移到  MySQL 时发现，对于 SQL Server 的 Money 类型支持不好（不排除还有其它的数据类型支持不好）。Money 类型字段默认的小数位长度为 255，使得无法创建数据表导致整个测试无法成功，需要我们逐张表进行表结构修改才能完成测试过程。

Navicat Premium 的处理速度属于中等，不算快也不算慢，但 CPU 占用还有内存占用都处于高位水平。不过以现在的电脑硬件水平来说，还是可以接受。但 CPU 占用率太高，将使得数据在导入的过程中，服务器不能用于其它用途。

3、Mss2sql

Mss2sql 并没有提供计时器，因此我们使用人工计时的方法，整个过程处理完毕大于是 726 秒。Mss2sql 的 CPU 占用率相对其它工具来说较高，但仍属于可以接受的范围之内。

4、DB2DB

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DB2DB 同样迁移 300万数据时，仅仅使用了 2 分 44 秒，这个速度相当惊人。不过最后的结果出现一个 BUG，就是提示了转换成功，但后面的进度条却没有走完（在后面的数据完整性评测中，我们验证了数据其实是已经全部处理完毕了）。

怎样将Sqlserver数据库转成mysql数据库

您好，很高兴为您解答。\x0d\x0a\x0d\x0a1、MYSQL的工具使用navicat；\x0d\x0a2、SQL在安装的时候，需要安装SQL native Clent，并且开启服务；\x0d\x0a3、在navicat中创建数据连接，创建一个对应的空数据库\x0d\x0a4、创建数据库后，打开数据库，选择导入向导\x0d\x0a\x0d\x0a5、导入向导里，选择ODBC\x0d\x0a\x0d\x0a6、点下一步，导入里面选择sql native client；\x0d\x0a\x0d\x0a7、下一步，选择使用windows NT 集成安全设置，数据库选择你要转换的数据库，确定\x0d\x0a\x0d\x0a8、如表结构完全一样，那么就全选数据表吧，确定，因我们是新建的数据库，里面是空的，那么默认是创建表，如果是要导入到已经有的表结构里，则在目标表里选择要导入的目标表，然后选字段。注意在第6步的时候，选对表的主键进行设置！\x0d\x0a\x0d\x0a9、如果是添加数据，则选择：添加记录到目标表；如果是需要ID值跟源数据库一致，则选择复制，删除目标全部数据，并从源数据重新导入\x0d\x0a\x0d\x0a注意，导入的时候，如果是已存在表结构，则键位不能空，如果是添加数据，则ID值空着，不要添加主键，在导入过程中如果出现错误，则根据出错提示处理，此方法绝对可以！\x0d\x0a\x0d\x0a如若满意，请点击右侧【采纳答案】，如若还有问题，请点击【追问】\x0d\x0a\x0d\x0a希望我的回答对您有所帮助，望采纳！\x0d\x0a\x0d\x0a ~ O(∩_∩)O~

SQL SERVER中强制类型转换cast和convert的区别

将某种数据类型的表达式显式转换为另一种数据类型。CAST 和 CONVERT 提供相似的功能。 语法

使用 CAST： CAST ( expression AS data_type ) 使用 CONVERT： CONVERT (data_type[(length)], expression [, style]) 参数

expression 是任何有效的 Microsoft SQL Server" 表达式。有关更多信息，请参见表达式。 data_type 目标系统所提供的数据类型，包括 bigint 和 sql_variant。不能使用用户定义的数据类型。有关可用的数据类型的更多信息，请参见数据类型。 length nchar、nvarchar、char、varchar、binary 或 varbinary 数据类型的可选参数。 style 日期格式样式，借以将 datetime 或 smalldatetime 数据转换为字符数据（nchar、nvarchar、char、varchar、nchar 或 nvarchar 数据类型）；或者字符串格式样式，借以将 float、real、money 或 smallmoney 数据转换为字符数据（nchar、nvarchar、char、varchar、nchar 或 nvarchar 数据类型）。

将某种数据类型的表达式显式转换为另一种数据类型。有关可用的数据类型的更多信息，请参见数据类型。日期格式样式，借以将 datetime 或 smalldatetime 数据转换为字符数据（nchar、nvarchar、char、varchar、nchar 或 nvarchar 数据类型）；或者字符串格式样式，借以将 float、real、money 或 smallmoney 数据转换为字符数据（nchar、nvarchar、char、varchar、nchar 或 nvarchar 数据类型）。当转换为字符数据时输出。

隐性转换对于用户是不可见的。

SQL Server 自动将数据从一种数据类型转换成另一种数据类型。例如，如果一个 smallint 变量和一个 int 变量相比较，这个 smallint 变量在比较前即被隐性转换成 int 变量。 显式转换使用 CAST 或 CONVERT 函数。

CAST 和 CONVERT 函数将数值从一个数据类型（局部变量、列或其它表达式）转换到另一个数据类型。例如，下面的 CAST 函数将数值 $157.27 转换成字符串 ''$157.27''：CAST ( $157.27 AS VARCHAR(10) )

CAST 函数基于 SQL-92 标准并且优先于 CONVERT。 当从一个 SQL Server 对象的数据类型向另一个转换时，一些隐性和显式数据类型转换是不支持的。例如，nchar 数值根本就不能被转换成 image 数值。nchar 只能显式地转换成 binary，隐性地转换到 binary 是不支持的。nchar 可以显式地或者隐性地转换成 nvarchar。 当处理 sql_variant 数据类型时，SQL Server 支持将具有其它数据类型的对象隐性转换成 sql_variant 类型。然而，SQL Server 并不支持从 sql_variant 数据隐性地转换到其它数据类型的对象

sqlserver2008 布尔类型强制转换数字类型

--数据库默认布尔类型 是bit类型 bit 0 或者 1 应可支持转换数字类型

--使用 CAST：CAST ( expression AS data_type )

--使用 CONVERT：CONVERT (data_type[(length)], expression [, style])

select convert(int,字段) 或 cast(字段 as int)

希望能帮到你！

以前回答案例，可参考下如：

参考：

1.sqlserver中强制类型转换cast和convert的区别

楼上朋友，摘抄一小段就够了，其他地方说的都是一样的。

使用 CAST：

CAST ( expression AS data_type )

使用 CONVERT：

CONVERT (data_type[(length)], expression [, style])

可以看到，convert比CAST多了一个style，在转化成日期类型时，因为需要格式要求，cast就不合适了，应该还有其他一些需要转化格式的，比如金钱等等，这个看看帮助就知道了。

其他时候，二者实现的功能都一样。 都是转化类型的函数

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