一、动手前，先当侦探：分析是关键
别一上来就埋头敲代码，那纯属蛮干。第一步，必须把新旧两个库的底细摸清楚。这就好比搬家前，你得知道旧家有哪些家具，新家的房间布局是怎样的。
源库分析： 表结构、字段类型、主外键关系、索引、数据量大小（这张表几百万行还是几千行？）、是否有大字段（比如TEXT、BLOB）。特别要注意那些"脏数据"，比如日期字段里混着'0000-00-00'，数字字段里藏着字符串，这些都是在迁移过程中极易引爆的雷。
目标库设计： 它的表结构和源库可能不完全一样。新库可能做了范式重构，一个表拆成了两个；或者字段名、数据类型发生了变化（比如源库的VARCHAR(50)到目标库变成了NVARCHAR(100)）。你必须拿到一份清晰的映射关系表，明确哪个源字段对应哪个目标字段，转换规则是什么。
这个阶段，建议把查询语句和表结构描述语句（如MySQL的DESC、SQL Server的sp_help）玩熟练。多花一小时分析，能为你后续节省一整天甚至一周的排错时间。
二、核心脚本编写：不只是搬运，更是转化
数据迁移的核心脚本，通常围绕 或 展开。但这里面有大量细节需要注意。
数据类型转换： 这是最常踩的坑。比如源库的整数型ID，在目标库可能是字符串类型。你需要用 或 函数显式转换。
字段映射与计算： 目标库的"全名"字段，可能需要拼接源库的"姓"和"名"。
数据清洗与过滤： 在迁移过程中直接干掉脏数据。
分批迁移，避免"一波流"： 对于百万级以上的大表，千万别一次性 。这会把数据库内存撑爆，导致事务日志暴涨，甚至锁表。务必使用分页或分批策略。
三、别忘了"守护神"：事务、日志与错误处理
脚本不是运行一次就完事的，测试过程中很可能失败。
使用事务： 对于相关联的数据迁移，一定要放在一个事务里。这样一旦中间某步出错，可以整体回滚，避免产生"半吊子"数据，让目标库处于不一致的状态。
记录日志： 别当"哑巴"脚本。在关键步骤后，向一个专门的日志表插入记录，比如"开始迁移用户表"、"成功迁移XXX条"、"在XXX时间点出错"。这样当脚本在半夜运行时，你第二天早上能一眼看出它死在了哪一步。
索引和约束的时机： 在大量数据插入前，先禁用目标表上的非唯一索引和外键约束。因为每插入一条数据，数据库都要维护索引和检查约束，这会极大地降低速度。等所有数据迁移完毕，再统一重建索引和启用约束。这招对性能提升非常显著。
四、实战后的检查：数据对得上吗？
脚本跑完，不代表工作结束。必须进行数据验证。
数量核对： 用 对比新旧表的总记录数是否一致。注意，由于清洗过滤，数量不一定完全相等，但要符合预期。
抽样核对： 随机抽取几条（或按特定业务规则抽取关键数据），人工对比几个关键字段的值是否正确。
一致性检查： 检查重要的业务指标，如订单总金额、用户余额总和等，在新旧库中是否吻合。
外键关系验证： 确保迁移后，子表中的外键都能在父表中找到对应的主键，没有"孤儿数据"。
总结
SQL数据迁移脚本的编写，是一个融合了分析、设计、编码和测试的系统工程。它考验的不仅仅是你对SQL语法的熟悉程度，更是你对业务数据的理解深度、对性能优化的实践经验以及对异常情况的预见能力。记住，稳字当头，宁可慢一点，也要保证数据的准确和完整。每一次成功的数据迁移，都是你技术履历上扎实的一笔。好了，今天就唠到这儿，希望对正在或即将进行数据迁移的老铁们有所帮助。如果大家有更好的技巧或者踩过什么坑，欢迎在评论区分享交流！