JeecgBoot项目MySQL切换Oracle数据库完整指南
2025-05-02 13:11:17作者:宣海椒Queenly
前言
在企业级应用开发中,数据库迁移是常见的需求场景。JeecgBoot作为一款优秀的Java快速开发框架,支持多种数据库类型,其中从MySQL迁移到Oracle是许多企业用户面临的实际需求。本文将详细介绍JeecgBoot项目中完成这一数据库切换的完整技术方案。
迁移前准备工作
-
环境检查
确保目标Oracle数据库已正确安装并运行,检查Oracle JDBC驱动版本与项目兼容性 -
数据备份
对现有MySQL数据库进行完整备份,包括表结构和数据 -
工具准备
准备数据库迁移工具,如Navicat Premium等专业数据库管理工具
数据库迁移步骤
1. 数据库结构转换
使用数据库迁移工具将MySQL表结构转换为Oracle兼容格式,特别注意以下差异点:
- 数据类型映射(如MySQL的datetime对应Oracle的date)
- 自增主键处理(Oracle使用序列+触发器实现)
- 索引和约束的语法差异
2. 数据迁移
通过工具的数据传输功能将MySQL数据导入Oracle,注意:
- 批量处理大数据表,避免单次操作数据量过大
- 检查字符集编码一致性
- 处理特殊字段如CLOB/BLOB类型
3. 序列创建
Oracle需要为每个自增主键表创建序列:
CREATE SEQUENCE 表名_ID_SEQ
INCREMENT BY 1
START WITH 1
NOMAXVALUE
NOCYCLE
CACHE 20;
JeecgBoot配置修改
1. 依赖调整
修改pom.xml文件,移除MySQL驱动,添加Oracle驱动依赖:
<dependency>
<groupId>com.oracle.database.jdbc</groupId>
<artifactId>ojdbc8</artifactId>
<version>12.2.0.1</version>
</dependency>
2. 数据源配置
修改application.yml/application.properties文件:
spring:
datasource:
driver-class-name: oracle.jdbc.OracleDriver
url: jdbc:oracle:thin:@//host:port/service_name
username: your_username
password: your_password
3. 方言配置
确保Hibernate使用Oracle方言:
spring:
jpa:
properties:
hibernate:
dialect: org.hibernate.dialect.Oracle12cDialect
常见问题解决方案
-
主键自增问题
JeecgBoot默认使用Mybatis-Plus的ID自增策略,需调整为Oracle兼容模式:@TableId(type = IdType.INPUT) // 使用程序赋值 -
分页差异
Oracle分页语法与MySQL不同,需确保分页组件使用Oracle专用实现 -
SQL语法兼容
检查项目中自定义SQL,修改不兼容语法如:- LIMIT改为ROWNUM
- 日期函数差异
迁移后验证
- 基础功能测试
- 分页查询验证
- 事务处理测试
- 性能基准测试
最佳实践建议
- 建议在测试环境先完成迁移验证
- 对于大型系统,考虑分模块逐步迁移
- 建立回滚机制,确保迁移失败可快速恢复
- 记录详细的迁移日志
通过以上完整流程,可以确保JeecgBoot项目从MySQL到Oracle的平滑迁移,满足企业级应用的数据库变更需求。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover-X1-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer-X1-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile015
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
最新内容推荐
32位ECC纠错Verilog代码:提升FPGA系统可靠性的关键技术方案 ZLIB 1.3 静态库 Windows x64 版本:高效数据压缩解决方案完全指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 2023年最新HTMLCSSJS组件库:提升前端开发效率的必备资源 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库 IEC61850建模工具及示例资源:智能电网自动化配置的完整指南 海康威视DS-7800N-K1固件升级包全面解析:提升安防设备性能的关键资源 PADS元器件位号居中脚本:提升PCB设计效率的自动化利器 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
306
2.7 K
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
140
170
暂无简介
Dart
598
132
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
235
309
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
634
232
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
123
746
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.06 K
616
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
199
74
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
460