一、数据类型差异

（一）整数类型

• MySQL：提供TINYINT（1字节）、SMALLINT（2字节）、MEDIUMINT（3字节）、INT（4字节）和BIGINT（8字节），适合不同范围的整数存储。

• PostgreSQL：有SMALLINT（2字节）、INTEGER（4字节）和BIGINT（8字节），与MySQL类似，但在某些情况下性能表现略有不同。

• SQL Server：同样提供TINYINT（1字节）、SMALLINT（2字节）、INT（4字节）和BIGINT（8字节），但在处理大数据量时，其优化和兼容性表现更侧重于Windows平台。

（二）字符串类型

• MySQL：VARCHAR（最大长度65535字节）、CHAR（固定长度，最大255字节）、TEXT（用于存储大量文本）。

• PostgreSQL：VARCHAR（最大长度1GB）、TEXT（无长度限制），在处理大文本时更为灵活。

• SQL Server：VARCHAR（最大长度8000字节）、NVARCHAR（支持Unicode，最大4000字节）、TEXT（已废弃，建议使用VARCHAR(MAX)或NVARCHAR(MAX)）。

（三）日期和时间类型

• MySQL：DATE、TIME、DATETIME、TIMESTAMP。

• PostgreSQL：DATE、TIME、TIMESTAMP、INTERVAL（用于表示时间间隔）。

• SQL Server：DATE、TIME、DATETIME、DATETIME2（更高精度）、SMALLDATETIME。

二、SQL标识符差异

• MySQL：MySQL 使用反引号 ` 来界定标识符，无论是关键字还是普通的标识符。

• PostgreSQL: PostgreSQL 使用双引号 " 来界定标识符，即使是关键字也可以在双引号中使用。

• SQL Server: 使用双引号 "或者[] 来界定标识符，它用于界定表名、列名、数据库名等标识符.

三、SQL语法常见差异

（一）字符串拼接及分页查询的差异

• MySQL：

  SELECT CONCAT(column1, column2) AS concatenated_column FROM table_name;

• PostgreSQL：

  SELECT column1 || column2 AS concatenated_column FROM table_name;

• SQL Server：

  SELECT column1 + column2 AS concatenated_column FROM table_name;

（二）日期格式化

• MySQL：

  SELECT DATE_FORMAT(column_date, '%Y-%m-%d') AS formatted_date FROM table_name;

• PostgreSQL：

  SELECT TO_CHAR(column_date, 'YYYY-MM-DD') AS formatted_date FROM table_name;

• SQL Server：

  SELECT CONVERT(VARCHAR, column_date, 120) AS formatted_date FROM table_name;

四、事务处理差异

（一）事务控制语句

• MySQL：

START TRANSACTION;-- 执行操作COMMIT; -- 或 ROLLBACK;

• PostgreSQL：

  BEGIN;-- 执行操作COMMIT; -- 或 ROLLBACK;

• SQL Server：

  BEGIN TRANSACTION;-- 执行操作COMMIT TRANSACTION; -- 或 ROLLBACK TRANSACTION;

（二）默认事务隔离级别

• MySQL：默认为REPEATABLE READ。

• PostgreSQL：默认为READ COMMITTED。

• SQL Server：默认为READ COMMITTED。

五、函数支持差异

（一）聚合函数

• MySQL：COUNT()、SUM()、AVG()、MAX()、MIN()、IFNULL()。

• PostgreSQL：与MySQL类似，但支持更多高级聚合功能，如窗口函数。

• SQL Server：与MySQL类似，但提供了更多内置函数和扩展功能( ISNULL() )。

（二）条件判断

• MySQL：CASE WHEN语句。

• PostgreSQL：CASE WHEN语句，支持更多复杂的逻辑。

• SQL Server：CASE WHEN语句，支持IIF()函数。

六、EasyDapper更新：无缝切换数据库

（一）新增MySQL支持

EasyDapper是一个基于Dapper的.NET 6 ORM扩展，专注于简化数据访问。它支持链式表达式、批量操作、分页和事务等功能。今天，它新增了对MySQL的支持，未来还会支持PostgreSQL。

（二）无缝切换数据库

新增的MySQL支持让开发者在不同数据库间切换时，代码逻辑几乎不用改。以下是使用EasyDapper操作MySQL数据库的示例代码：

// 判断表是否存在bool exists = context.QuerySet<UserInfo>().ExistTable();// 删除表context.CommandSet<UserInfo>().DropTable().Wait();// 创建表context.CommandSet<UserInfo>().CreateTable().Wait();// 创建一个用户信息对象var userInfo = new UserInfo(){    Email = "xxx@gmail.com",    Password = "111111"};// 插入单个用户context.CommandSet<UserInfo>().Insert(userInfo);// 批量插入var userInfoList = new List<UserInfo>();for (int i = 0; i < 10; i++){    userInfoList.Add(new UserInfo()    {        Email = $"x{i}@qq.com",        Password = "111111"    });}context.Context.CommandSet<UserInfo>().InsertAsyncList(userInfoList).Wait();// 或者使用 BulkCopy 方法context.Context.CommandSet<UserInfo>().BulkCopy(userInfoList, 100);// 查询所有用户var users = conn.QuerySet<UserInfo>().ToList();// 条件查询var list = conn.QuerySet<UserInfo>()    .Where(u => u.CreatedTime < DateTime.Now)    .OrderBy(u => u.UserID)    .Select(u => new UserInfo() { UserID = u.UserID, Email = u.Email + "mail", CreatedTime = DateTime.Now })    .ToList();// 分页查询var page = conn.QuerySet<UserInfo>()    .Where(u => u.CreatedTime < DateTime.Now)    .OrderBy(u => u.UserID)    .PageList(1, 10);// 聚合查询int count = conn.QuerySet<UserInfo>().Count();int sum = conn.QuerySet<UserInfo>().Where(u => u.CreatedTime < DateTime.Now).Sum(u => u.UserID);bool exists = conn.QuerySet<UserInfo>().Where(u => u.Email == "test@test.com").Exists();var userid = list.First().UserID;
// 更新指定ID用户的邮箱var num = context.CommandSet<UserInfo>()    .Where(n => n.UserID == userid)    .Update(n => new UserInfo() { Email = n.Email + "fffffmail" });

六、总结

MySQL、PostgreSQL和SQL Server在SQL语句上各有差异，但EasyDapper的更新让跨数据库开发变得更简单。无论你选择哪种数据库，EasyDapper都能帮你轻松应对。想了解更多？访问EasyDapper的GitHub仓库！后续EasyDapper将新增PostgreSQL的支持。

阅读原文：原文链接