直接从数据库结构生成SQL脚本的核心是利用系统视图或INFORMATION_SCHEMA查询元数据，按依赖顺序拼装CREATE TABLE、索引、外键等语句，并用存储过程或Python自动化封装，注意语法差异、字符集、约束表达式及执行校验。
直接从数据库结构生成SQL脚本，是开发和运维中高频需求。核心思路是利用系统视图或信息模式（INFORMATION_SCHEMA）查询元数据，再拼装成建表、建索引、建约束等标准SQL语句。关键不在于写多复杂的逻辑，而在于准确识别对象依赖顺序和语法细节。
用系统视图提取表结构并生成CREATE TABLE语句
SQL Server、PostgreSQL、MySQL都提供可查的系统元数据。例如在SQL Server中，可通过sys.tables、sys.columns、sys.types联合查询字段名、类型、长度、是否为空等；PostgreSQL则常用pg_class、pg_attribute和pg_type。拼接时注意：主键和自增需单独处理，TEXT/JSON/BLOB类字段避免硬写长度，时间类型要区分DATETIME与TIMESTAMP语义。
- 先查出所有用户表（排除系统表和临时表）
- 对每张表，按列顺序查字段定义，逐行生成
column_name data_type [NULL|NOT NULL] [DEFAULT ...] - 最后追加主键约束（
CONSTRAINT PK_xxx PRIMARY KEY (col)），确保主键列已存在
批量导出索引、外键和默认约束
索引和外键不能和建表语句混写，必须在表创建后单独添加。SQL Server中用sys.indexes和sys.foreign_keys；MySQL中通过INFORMATION_SCHEMA.STATISTICS和KEY_COLUMN_USAGE获取。特别注意：外键引用的父表必须已存在，所以脚本顺序应为「建表 → 建索引 → 建外键」。
- 唯一索引和普通索引分开判断，用
is_unique = 1标识 - 组合索引需按
index_column_id排序取列名，保证顺序正确 - 外键要写出完整引用路径：
FOREIGN KEY (child_col) REFERENCES parent_table(parent_col)
用存储过程或脚本语言做自动化封装
手工拼SQL易出错且难维护。推荐用T-SQL写一个通用存储过程，输入表名或schema名，输出完整建表+约束脚本；或用Python调用pyodbc/psycopg2连接数据库，遍历INFORMATION_SCHEMA动态生成。好处是支持条件过滤（如只导指定前缀的表）、自动加注释、统一格式缩进。
- 存储过程里用
FOR XML PATH('')（SQL Server）或STRING_AGG（PostgreSQL/MySQL 8.0+）合并多行字段 - Python脚本可把结果写入.sql文件，或直接执行（用于测试环境重建）
- 加上
-- Generated on 2024-06-15这类时间戳注释，方便追溯
注意事项和常见坑点
生成脚本不是一劳永逸。不同数据库版本语法有差异，比如MySQL 5.7不支持IF NOT EXISTS在CREATE INDEX中使用；SQL Server的IDENTITY在迁移时需显式SET IDENTITY_INSERT。另外，触发器、视图、存储过程等对象需额外查询对应系统视图，不能漏掉。
- 字符集和排序规则（Collation）必须显式声明，尤其跨库迁移时
- 检查约束（CHECK）、默认值表达式（如
GETDATE()）要原样保留，不可转成字符串字面量 - 生成后务必在测试库执行一遍，验证语法和依赖是否通顺
基本上就这些。不复杂但容易忽略细节，重点是先理清目标数据库的元数据视图结构，再按对象类型分层生成，最后加一层校验闭环。
