SQL 转换器可以在几秒内返回结果。但这并不总意味着迁移进展很快。
真正的问题是，输出出现后会发生什么。
开发人员能理解转换后的查询吗？它是否保留了原始行为？数据库特定的差异是否清晰可见？团队能否直接测试，而不必先手动重写大段内容？
这正是首轮质量重要的地方。
快速输出与快速推进是两回事
假设一个团队正将报表查询从 SQL Server 迁移到 PostgreSQL。转换器将 TOP 改为 LIMIT，并替换了几个函数。结果看起来正确，但日期计算的行为发生了变化，而且一个 NULL 值改变了其中一项总计。
转换只用了五秒。找出行为差异可能需要数小时。
更高质量的首轮转换不仅会生成看起来有效的 SQL，还会提供更易于检查的结果，并突出显示目标数据库可能表现不同的部分。
这会减少整个工作流程中的耗时：
• 减少手动语法清理
• 减少可避免的测试失败
• 缩短调试时间
• 让代码审查更清晰
• 减少部署期间的意外
迁移时间究竟花在哪里
SQL 迁移通常不只是转换。一个实际的工作流程如下：
理解源查询
将其转换为目标方言
审查输出和诊断信息
使用具有代表性的数据进行测试
比较源数据库和目标数据库的结果
完善行为不同的部分
质量较弱的输出几乎会给每个步骤增加工作量。更高质量的输出则能为团队提供更好的起点。
有用的首轮转换应提供什么
有用的转换结果应当易于阅读。开发人员需要能够看出发生了哪些变化，而不必理清不必要的格式调整或无关编辑。
它还应便于审查。如果某个函数、数据类型或操作没有完全对应的等价项，结果应让这种不确定性清晰可见，而不是假装转换已经完成。
最后，它应当具有可重复性。使用相同的转换路径运行相同的源 SQL，应产生一致的结果，供团队讨论、测试和改进。
如何衡量转换质量
不要只根据目标数据库是否接受语法来判断转换结果。还应检查：
• 行数
• 计算总计
• NULL 处理
• 日期和时间结果
• 排序和排序规则行为
• 数值精度
• 重复记录
• 错误处理
能够成功执行的 SQL 仍可能返回错误答案。
对速度更好的定义
最快的转换并不是最先生成文本的转换，而是帮助团队以最少的不必要返工，获得经过测试且可用的目标 SQL 的转换。
Sqlinfy 旨在通过识别方言的转换和诊断来支持这一首轮过程。输出仍需要审查和测试，但团队可以从结构化结果开始，而不是面对空白编辑器。
