DBConvert Studio破解版是一款好用的數(shù)據(jù)庫同步和轉(zhuǎn)換軟件，軟件支持主流數(shù)據(jù)庫類型之間的相互轉(zhuǎn)換操作，支持Microsoft SQL Server、mysql、oracle、access、sqlite、firebird等類型的數(shù)據(jù)庫，擁有向?qū)降牟僮鹘缑?，可以在不同的?shù)據(jù)庫格式之間進行無縫切換，有需要的用戶歡迎下載。

安裝教程

1、雙擊“DbConvertStudioSetup.msi”進入到軟件安裝向?qū)?/p>

2、點擊next出現(xiàn)協(xié)議，選擇i agree

3、選擇軟件安裝目錄，默認為“C:\Program Files (x86)\DBConvert\DBConvert Studio\”

4、繼續(xù)next安裝就可以了。軟件安裝完成后，請徹底關(guān)閉軟件，開始安裝激活補丁。

5、打開“Crack”文件夾，將里面的激活補丁復制到軟件安裝目錄。（一點要記住自己軟件安裝的目錄，以為此款軟件的軟件安裝目錄不好找到。）

6、選擇“復制和替換”如圖

7、打開軟件，激活成功。

使用教程

1、添加連接

首先，讓我們添加數(shù)據(jù)庫連接并配置它們。要添加新連接，請單擊“連接”->“添加連接”，或單擊“連接”窗口右上角的連接按鈕。

在“新建連接”窗口中，從所支持的數(shù)據(jù)庫列表中選擇所需的數(shù)據(jù)庫類型。通常需要IP地址、端口、用戶名和密碼作為建立數(shù)據(jù)庫連接的強制性信息。下面的圖片顯示源MySQL節(jié)點和MS SQL目的節(jié)點作為這個例子。

單擊“測試連接按鈕。the application to connect to摒棄你的服務(wù)器與指定的參數(shù)。在確認消息the connection is successfully appears盎司新建：

單擊“保存”按鈕使連接可用作源節(jié)點或目的節(jié)點。在主窗口中，可以根據(jù)需要添加更多的連接。所有的人都將留在這個名單上，甚至在關(guān)閉程序。

2、遷移模型。源代碼和目標數(shù)據(jù)庫設(shè)置。

選擇合適的遷移模型。讓我們選擇主到從模型——最簡單的場景，數(shù)據(jù)從一個源流向一個目的地。

單擊“連接”以建立與遷移過程中涉及的數(shù)據(jù)庫節(jié)點的實際連接。

單擊“連接”鏈接旁邊的箭頭，從下拉列表中選擇主數(shù)據(jù)庫/模式。

注意：如果您不需要將整個數(shù)據(jù)庫從主Node轉(zhuǎn)換，您只能選擇所需的表。

重復前面的步驟來選擇所需的從屬數(shù)據(jù)庫。

如果目標數(shù)據(jù)庫不存在，則DbStudio Studio將為您創(chuàng)建一個新的數(shù)據(jù)庫。

單擊“添加作業(yè)”按鈕為當前進程創(chuàng)建一個作業(yè)并保存所有設(shè)置。使用此特性，可以將傳輸過程安排為計劃任務(wù)，并在需要的任何時間運行它

所有創(chuàng)建的作業(yè)都顯示在主窗口的底部。

可以通過在“作業(yè)”視圖頂部按適當?shù)倪x項卡類型篩選作業(yè)。

作業(yè)工具欄由下列操作操作命令組成：“執(zhí)行”、“重新調(diào)整”和“刪除”。

單擊自定義按鈕繼續(xù)下一步。應(yīng)用程序自動為當前場景創(chuàng)建作業(yè)。

3、遷移調(diào)整。

這里，您可以詳細調(diào)整影響選定的源節(jié)點和目的節(jié)點的不同設(shè)置。

定制選項類似于經(jīng)典的DbExt/DsSyc軟件中使用的選項。

定制設(shè)置。更多關(guān)于可用選項的信息

單擊提交按鈕開始運行實際的轉(zhuǎn)換/同步過程

4、數(shù)據(jù)傳輸?shù)膶嶋H過程。

現(xiàn)在，您將看到兩個進度條，顯示整個轉(zhuǎn)換進度以及當前操作的進度。

遷移完成后，您可以檢查操作日志詳細信息和任何報告的錯誤。

注意：當您按下提交按鈕時，應(yīng)用程序會自動為當前進程創(chuàng)建一個作業(yè)，并保存所有設(shè)置。使用此特性，可以將轉(zhuǎn)換過程安排為計劃任務(wù)，并在需要運行的任何時間運行。

支持數(shù)據(jù)庫類型

Microsoft SQL Server

MySQL

Oracle

PostgreSQL

Microsoft Access

Microsoft FoxPro

SQLite

Firebird

Microsoft Excel

IBM DB2

Microsoft Azure SQL

Amazon RDS

Heroku Postgres