如何将SQL Server数据迁移到MySQL
以下有几款迁移工具的对比，可以参考，比较推荐DB2DB.
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：
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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）。
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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。
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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。
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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：
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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。
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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。
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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）。
安装MySQL的ODBC驱动MyODBC
1、为MySQL建立一个ODBC系统数据源，例如：选择数据库为test ,数据源名称为 myDSN
2、建立链接数据库
EXEC sp_addlinkedserver @server = 'MySQLTest', @srvproduct='MySQL', @provider = 'MSDASQL', @datasrc = 'myDSN'
GO
EXEC sp_addlinkedsrvlogin @rmtsrvname='MySqlTest',@useself='false',@locallogin='sa',@rmtuser='mysql的用户名',@rmtpassword='mysql的密码'
3、查询数据
SELECT * FROM OPENQUERY (MySQLTest ,'select * from 表' )
4.如果Mysql修改密码后必须重新映射一下EXEC sp_addlinkedsrvlogin
(http://topic.csdn.net/u/20090223/14/bd4eaef6-986e-483a-8155-5a563692d922.html)
