ビジネス ロジックの移行はコーヒーを淹れるよりも早く完了

SQL Server から Java への移行を自動化し、4 倍高速化した方法

この記事は、財務コンサルティングを行う大企業のために Ispirer が実施したプロジェクトに基づいたMicrosoft SQL Server の最新化に特化しています。この顧客は、SQL Server データベースの機能を利用して、顧客の財務情報を効率的に処理、処理、アクセス、および監視しました。クライアントは、システム アーキテクチャとメンテナンス コストを最適化しながら、SQL Server をクラウドに移行することを目的としていました。

Ispirer チームは、データベースが OLTP モードで在使用されているため、ビジネス ロジックを Java に転送することを提议しました。私たちはこの主題を主意深く浅析し、SQL Server ビジネス ルールの Java への変換を含むクライアントのプロジェクトをレビューします。さらに、企業が SQL コードをアプリケーション層に移行することを選択する背後にある原由を調査します。これには、プロセス与会人员の比如的な検査が含まれます。

クラウド インフラストラクチャのコストを最適化するために、クライアントはテーブルとデータを PostgreSQL に移行することにしました。当社はデータベースとアプリケーションの移行を専門としているため、お客様は次のタスクを当社に依頼しました。

• ビジネス ロジックの 815000 LOC を Java のアプリケーション層に移動します。
• 300 GB のデータと 3000 のテーブルを Microsoft SQL Server から PostgreSQL に移行します。

プロジェクトの規模が大きいため、クライアントは自動化を導入することで移行費用を比较小限に抑えるよう努めました。 Ispirer Toolkit の効率を最適化するには、之前にカスタマイズを行う这个必要があると诊断しました。このアプローチにより、T-SCL から Java への変換率が約 90% となるツールをクライアントのチームに提拱することができました。

次に、テーブルとデータの移行について詳しく見てみましょう。

SQL Server から PostgreSQL へ: データとテーブルの移行

お客様がオンプレミスの SQL Server からクラウドへの移行を選択した正当理由を考えてみましょう。この移行には、否定词できない利点が大多数含まれています。

1. コスト削減。 SQL Server からクラウド上の PostgreSQL への移行を促進する主な要因の 1 つはコスト削減です。クライアントは、SQL Server データベースをオンサイトに維持するのに費用がかかると感じていました。これは、特別な機器、ソフトウェア ライセンス、熟練したデータベース管理工作者が必备だったためです。 PostgreSQL はオープンソース データベースであり、コスト効率の高い用于方法手段を供给します。顧客はクラウドを在使用的することでコストを節約できます。多額の前払いをするのではなく、在使用的した分だけ支払う必备があります。さらに、運用にかかる費用も削減できます。

   
   

2. スケーラビリティ。クラウド コンピューティングは、オンプレミスのインフラストラクチャよりも簡単に拡張でき、より多くのワークロードとより多くのユーザーに対応できます。ビジネスのニーズに合わせてオンプレミス システムを拡張するには、組織は物理化学サーバー、ソフトウェア ライセンス、ストレージ、ネットワーク機器を达成して設置し、従来の IT 環境でビジネス サービスを拡張する重要性がありました。クラウドでは、これらのリソースのほとんどは数回クリックするだけですぐに回收利用机会になり、重要性なリソースに応じて自動でスケールアップまたはスケールダウンできます。クラウド内の PostgreSQL は高レベルのスケーラビリティを展示し、クライアントが应该に基づいてリソースを簡単に調整できるようにします。

   
   

3. 应急可靠。クラウド テクノロジーを採用すると、クラウド プロバイダーが提供数据する极度な ID 制御、アクセス方法、認証システムのおかげで、セキュリティ上の顕著な利点が得られます。多くの場合、クラウド プロバイダーは社内の IT チームやローカル システムよりも優れたセキュリティ基準を備えており、データ環境をより应急可靠にしています。クラウド内の強力な密令化により、データ侵入の也许性が軽減されます。これには、多層セキュリティ、適切なキー的管理、安全保障なアクセス制御が含まれており、企業がユーザー アクセスを効果的に制御するのに役立ちます。さらに、クラウド プロバイダーは力学性的アクセスを厳しく監視し、qq匿名性、レプリケーション、密令化などの対策を講じてデータ保護を強化します。 2025 年までに、約力学性データセンターからクラウド サービスに移行すると予測されています。この変化は、クラウドによって展示 されるセキュリティの強化によって促進されます。

SQL Server からクラウド上の PostgreSQL に移行するには、对应の考慮事項を念頭に置いて、切忌な計画と実行が必需です。クライアントのプロジェクトに基づいて、私たちのチームは SQL Server を公布化するための次の手順を強調しました。

1. スキーマとデータ変換。データは PostgreSQL の要件に合わせて正確に変換される必要性があります。これには、日付风格や一段文字エンコーディングなどのニュアンスの処理が含まれる場合があります。

   
   

2. 制約とトリガー。 2 つのデータベースにおける制約とトリガーの适用法の違いを认知することが关键です。それに応じて决定性な更正を行う决定性があります。さらに、トリガーの機能をアプリケーションに移動できます。ただし、この作業は決して簡単ではないため、メリットとデメリットを比較検討することが关键です。

   
   

3. パフォーマンスの最適化。移行プロセスを最適化することで、ダウンタイムとデータ転送時間を最长限に抑えることができます。効率的な移行のためには、並列化を用し、ネットワーク帯域幅を最適化し、強力なハードウェアに投資することが最重要です

   
   

4. データの検証とテスト。データの资源优化配置性と機能を保証するには、移行されたデータを厳密に検証する重要があります。広範なテストにより、アプリケーションが新しい PostgreSQL データベースとシームレスに動作することが保証されます。

   
   

5. セキュリティと権限。 PostgreSQL のセキュリティ設定、ユーザー アカウント、および権限は、元の SQL Server 設定と不一样するように構成し、シームレスな移行を確保する有需要があります。

ビジネス ロジックをアプリケーション層に移動する理由は何ですか?

很早以前、当社のお客様は、パフォーマンスが积极すると考えて、ビジネス ロジックにストアド プロシージャを用していました。しかし、刚正に言うと、アプリケーション層と比較した場合、SQL 言語はビジネス ロジックを格納するのに最適な選択ではない几率性があります。実際、SQL はデータベース内のデータをクエリまたは変更するだけです。 SQL 言語は複雑な結合、フィルタリング、並べ替えを実行して、クエリから这个必要なデータだけを正確に达成することに優れているため、多くの人が腐ったトマトを私たちに投げつける将性があります。では、なぜ何かを変更してビジネス ロジックをアプリケーション レベルに持ってくるのでしょうか?この質問は論理的だと思われます。もっと詳しく答えてみましょう。左右に、ビジネス ロジックをアプリケーションに転送することを真剣に検討すべき 4 つの主な原因を概説します。ビジネス ロジックをアプリケーション層に移動するというクライアントの決定は、次の原因によって決定されました。

スケーラビリティ

スケーラビリティを確保するには、ビジネス ロジックをアプリケーション レベルで保管することが最良の選択肢です。なぜ？似的に、データベース サーバー リソースを拡張するよりも、アプリケーション サーバー リソースを拡張する方が大大に簡単だからです。これはほぼ広く認められています。ほとんどの Web アプリでは、処理すべきトラフィックが很大にある場合、サーバーを追加するのは大部分は簡単です。ただし、増大する要に対応できるようにデータベースを拡張できない限り、追加のアプリケーション サーバーの価値は減少します。データベース サーバーの拡張は、単にアプリケーション サーバーを追加するよりもはるかに困難です。

保守性

ビジネス ロジックをデータベースに保持すると、传统性に課題が生じる会会性があります。ストアド プロシージャを変更すると、多くのアプリケーションが暂停され、拡張性が制限され、「Don't Reply Yourself」(DRY) 原則に従うことが困難になる会会性があります。 SQL コードが 100 行を超えると、多くの場合、複雑さが生じ、トラブルシューティングが困難になります。ビジネス ロジックをアプリケーション層に分離すると、新しいチーム メンバーの参入が简单になり、リファクタリングのためのより直感的なプラットフォームが展示 されます。

開発の容易さ

SQL は、システムのビジネス ルールをエンコードする場合には適切な選択ではありません。これは柔軟ではなく、適切な宽泛化を做成できないため、複雑なモデルを表すためにこれに依存することはできません。この制限が、ビジネス ロジックでの实用を避ける主な想法です。それはツールやサポートの問題ではなく、より多くの機会を提供了するオブジェクト偏向や機能的な設計とは対照的に、SQL ではシンプルで表現力豊かなドメイン モデルを做成できないという問題です。

再利用性

ソフトウェア開発では、コードを再采用することは、既存のコードを新しいタスクに適応させるときに時間とコストを節約する効率的な工艺です。オブジェクト面向プログラミング (OOP) は、コードのリサイクルを易にする工艺であり、さまざまなアプリケーションに適しています。ただし、データベースで普遍的に实用される SQL では、コードを再采用する際の柔軟性が限られています。オプションには「ビュー」と「ストアド プロシージャ」の实用が含まれますが、後者ではパラメータが巨大になる已经性があります。プロジェクトに適切な選択を確実に行うには、各工艺を徹底的に検討することが不能欠です。

Transact-SQL から Java への変換

Transact-SQL を Java に変換するには、さまざまな重要性な考慮事項が不必要になります。このプロセスには、SQL データ型を Java の対応するデータ型にマッピングし、正確なデータ表現を保証することが含まれます。また、SQL クエリを Java コードに変換することも含まれており、Java は JDBC や Hibernate などのライブラリに依存してデータベースとの対話を処理します。さらに、特定的の ESQL 機能には Java に同时很多する機能が欠けており、自動変換が非効率であるという脑海を与える会性があります。プロジェクトのカスタマイズ段階で、自動化率を高める多くの変換ソリューションを制作することができました。これらのソリューションは、刚开始は自動化が不宜能だと考えられていましたが、最終的には成就 することが判明しました。それらのいくつかについて詳しく見てみましょう。

1. INSERT ステートメントを SCOPE_IDENTITY() と組み合わせて変換し、ID 列に挿入された最後の ID 値を拿得します。ソース：

 ALTER PROCEDURE example1 AS BEGIN Declare @idBit int Declare @c int Insert Into tab (c) Values (@c) Set @idBit = SCOPE_IDENTITY() End

目標：

 @Service public class Example1 implements IExample1 { @Autowired private JdbcTemplate jdbcTemplate; private static final org.slf4j.Logger LOGGER = org.slf4j.LoggerFactory.getLogger(Example1.class); @Override public Integer spExample1() throws SQLException, Exception { Integer mStatus = 0; KeyHolder keyHolder = new GeneratedKeyHolder(); try { Integer idBit = null; Integer c = null; { final Integer tmpC = c; jdbcTemplate.update(connection-> { PreparedStatement ps = connection.prepareStatement("Insert Into tab(c) \r\n" + " Values(?)", new String[] { "" }); ps.setInt( 1, tmpC); return ps; }, keyHolder); } idBit = Tsqlutils.<Integer > strToNum(keyHolder.getKey().toString(), Integer.class); return mStatus; } catch (Exception e) { LOGGER.error(String.valueOf(e)); mStatus = -1; return mStatus; } } }

2. 複数の結果セットを含むプロシージャの変換。

ソース：

 ALTER PROCEDURE [returnSeveralResultSet] @p1 int, @p2 varchar(50) AS Begin select cob_ft, lower(buzon) from tab1 where cob_id = @p1 and cob_ft = @p2 select dep_ft, lower(fiton) from tab2 END

目標：

 @Service public class Returnseveralresultset implements IReturnseveralresultset { @Autowired private JdbcTemplate jdbcTemplate; private static final org.slf4j.Logger LOGGER = org.slf4j.LoggerFactory.getLogger(Returnseveralresultset.class); private Integer errorCode = 0; private String sqlState = ""; @Override public Map<String, Object> spReturnseveralresultset(Integer p1, String p2) throws Exception { Integer mStatus = 0; Map<String, Object> outData = new HashMap<>(); List<SqlRowSet> outRsList = new ArrayList<>(); SqlRowSet rowSet; try { rowSet = jdbcTemplate.queryForRowSet("select cob_ft, lower(buzon) from tab1 \r\n" + " where cob_id = ? and cob_ft = ?", p1, p2); outRsList.add(rowSet); rowSet = jdbcTemplate.queryForRowSet("select dep_ft, lower(fiton) from tab2"); outRsList.add(rowSet); return outData; } catch (Exception e) { LOGGER.error(String.valueOf(e)); mStatus = -1; return outData; } finally { outData.put("status", mStatus); outData.put("rsList", outRsList); } } }

3. DATEDIFFメソッドの変換。 Java には直接同等のメソッドがないため、Ispirer チームは、明示的に指定された形式を使用せずに文字列をタイムスタンプにキャストする、このメソッドと同等のメソッドを開発しました。これにより、コード結果が整理されて読みやすくなります。以下の例は、その使用方法を示しています。

ソース：

 create procedure datediffFn as declare @var1 int set @var1 = DATEDIFF(dd, '1999-01-01', '2000-02-01') set @var1 = DATEDIFF(mm, getdate(), '2000-02-01') set @var1 = DATEDIFF(week, '2005-12-31 23:59:59.9999999', '2006-01-01 00:00:00.0000000');

目標：

 public Integer spDatedifffn() throws Exception { Integer mStatus = 0; try { Integer var1 = null; var1 = Tsqlutils.datediff("dd", Tsqlutils.toTimestamp("1999-01-01"), Tsqlutils.toTimestamp("2000-02-01")); var1 = Tsqlutils.datediff("mm", new Timestamp(new java.util.Date().getTime()), Tsqlutils.toTimestamp("2000-02-01")); var1 = Tsqlutils.datediff("week", Tsqlutils.toTimestamp("2005-12-31 23:59:59.9999999"), Tsqlutils.toTimestamp("2006-01-01 00:00:00.0000000")); return mStatus; } catch (Exception e) { LOGGER.error(String.valueOf(e)); mStatus = -1; return mStatus; } }

4. 指定された受信者に電子メール メッセージを送信する sp_send_dbmail メソッドの変換。この目的のために、MailService と呼ばれるクラスが開発されました。この方法では、宛先（TO）、コピーの宛先（CC）、ブラインドカーボンコピーの宛先（BCC）、件名、本文、添付ファイルなどを詳細に指定してメールを送信することができます。 。メイン コードをすっきりさせるために、私たちのチームはメソッドを別のクラスに配置しました。

ソース：

 create PROCEDURE spSendDbmail AS BEGIN EXEC msdb.dbo.sp_send_dbmail @profile_name = 'New DB Ispirer Profile', @recipients = '[email protected]', @body = '<h1>This is actual message embedded in HTML tags</h1>', @subject = 'Automated Success Message' , @file_attachments = 'C:\Temp\Attached.txt', @body_format='HTML', @copy_recipients = '[email protected]', @blind_copy_recipients = '[email protected]'; END

目標：

 import java.util.*; import com.ispirer.mssql.mail.MailService; public class Spsenddbmail { private static final org.slf4j.Logger LOGGER = org.slf4j.LoggerFactory.getLogger(Spsenddbmail.class); public Integer spSpsenddbmail() throws Exception { Integer mStatus = 0; try { MailService.send("New DB Ispirer Profile", "Automated Success Message", "<h1>This is actual message embedded in HTML tags</h1>", "[email protected]", "[email protected]", "[email protected]", "C:\\Temp\\Attached.txt", "HTML"); return mStatus; } catch (Exception e) { LOGGER.error(String.valueOf(e)); mStatus = -1; return mStatus; } } }

5. Ispirer チームは、XML データ型を変換するための XMLUtils クラスとそのメソッドを開発しました。これは、XML 変数に格納された XML データから情報を取得するために使用されます。メソッドの実装例:

ソース：

 create procedure workWithXml AS begin declare @result bit, @myDoc XML, @myStr varchar(1000), @ProdID INT SET @myDoc = '<Root> <ProductDescription ProductID="1" ProductName="Road Bike"> <Features> <Warranty>1 year parts and labor</Warranty> <Maintenance>3 year parts and labor extended maintenance is available</Maintenance> </Features> </ProductDescription> </Root>' SET @result = @myDoc.exist('(/Root/ProductDescription/@ProductID)[1]') SET @myStr = cast(@myDoc.query('/Root/ProductDescription/Features') as varchar(max)) SET @ProdID = @myDoc.value('(/Root/ProductDescription/@ProductID)[1]', 'int' ) end;

目標：

 import java.util.*; import com.ispirer.mssql.xml.XMLUtils; public class Workwithxml { private static final org.slf4j.Logger LOGGER = org.slf4j.LoggerFactory.getLogger(Workwithxml.class); public Integer spWorkwithxml() throws Exception { Integer mStatus = 0; try { Boolean result = null; String myDoc = null; String myStr = null; Integer prodID = null; myDoc = "<Root> " + "<ProductDescription ProductID=\"1\" ProductName=\"Road Bike\"> " + "<Features> " + "<Warranty>1 year parts and labor</Warranty> " + "<Maintenance>3 year parts and labor extended maintenance is available</Maintenance> " + "</Features> " + "</ProductDescription> " + " </Root>"; result = XMLUtils.exist(myDoc, "(/Root/ProductDescription/@ProductID)[1]"); myStr = XMLUtils.query(myDoc, "/Root/ProductDescription/Features"); prodID = XMLUtils.<Integer > value(myDoc, "(/Root/ProductDescription/@ProductID)[1]", Integer.class); return mStatus; } catch (Exception e) { LOGGER.error(String.valueOf(e)); mStatus = -1; return mStatus; } } }

カスタマイズの取り組みのおかげで、私たちのチームは、T-SQL から Java への移行を自動化するさまざまな技術の開発に顺利完成しました。これにより、プロジェクト整体の整体的な移行時間が升幅に短縮され、隐性的な手動移行と比較して移行を 4 倍t加速することができました。当社のツールキットのカスタマイズにより、移行が及时化されただけでなく、プロジェクトの整体的な効率も朝上し、カスタマイズ イニシアチブの貴重な効果が実証されました。例で同一されたメソッドは、変換結果とともにクライアントに带来了されます。

結論

結論として、ビジネス ロジックを Transact-SQL から Java に移行するのは多面的なプロセスであり、両方の言語とその独特性の機能を是指的に解释する这个必要があります。

この記事では、ビジネス ロジックのアプリ層への移行について徹底的に調査し、そのような移行を計画している人に貴重な洞察力を打造しました。当社のクライアントの名言警句は、このような公布头条化プロジェクトが自動化できるため、移行中の時間と労力が大大に節約できることを証明しています。私たちのクライアントのプロジェクトは、自動化の驚くべき有情况を示す説可得优のある証拠として機能します。これは、自動化によって、当年はその力を超えているように見えるプロセスをうまく合理安排化できる、公布头条化の側面があることを示しています。

結局のところ、Transact-SQL から Java への移行を受け入れることは、柔軟性、クロスプラットフォームの互換性、およびスケーラビリティの学习を求める組織にとって戦略的な動きとなります。課題はありますが、胚胎移植性、パフォーマンス、较新的のソフトウェア アーキテクチャへの適応性の点で利点があるため、データベース システムとアプリケーションの较新的化を検討しているユーザーにとって、この移行は価値のある取り組みとなります。