在数据库迁移中，如何让 AI 真正“可用、可信、可落地”?

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                                                                                                                                                <p><img src="https://oscimg.oschina.net/oscnet/up-bab3b50071d7952ac8bdb6537fdba5e09ad.png" alt="main"></p> 

在数据库迁移领域，AI 正在被寄予厚望。

但一个现实问题也越来越清晰：如果只“相信模型”，迁移风险并不会减少，甚至可能被放大。

SQLShift 正是在这样的背景下诞生，并持续演进。

一、数据库迁移难点

在企业进行 IT 架构升级、云化改造或国产化替代时，数据库迁移几乎是绕不开的核心任务。

从实践来看，迁移难点主要集中在两个层面：

1️⃣ 表对象层面

字段类型映射、长度调整、默认值修正，这类问题已经被大量工具（如 OMA、OMS、DTS 等）较好解决。

2️⃣ 非表对象层面

存储过程、函数、触发器、包、视图等非表对象中，封装的是 真实业务逻辑，也是迁移中最容易出问题的地方。

即便在“看似兼容”的迁移路径中，问题依然大量存在。例如：

• 在 Oracle → OceanBase（Oracle 模式）迁移中
  • SYSDATE() 在 Oracle 可用，在 OceanBase 中却报错
  • 动态 SQL 的 USING 子句在目标端行为更严格
• 全角符号、隐式类型转换、宽松语法在目标端直接失效
• 国产数据库宣称“完全兼容”，但关键行为差异并未在文档中说明