Conversão de banco de dados para PostgreSQL: Guia completo em 7 passos

Mudar o motor de dados de um negócio não é só apertar um botão e cruzar os dedos. É entender riscos, cuidados, detalhes técnicos e a cultura técnica do time.

No final das contas, mesmo as jornadas mais tranquilas de migração de banco de dados envolvem minúcias. Elas precisam ser planejadas e executadas de modo que evite surpresas que possam colocar dados ou operações em risco.

O PostgreSQL, desponta como alternativa para empresas que buscam flexibilidade, segurança e excelente suporte a consultas avançadas, linguagens de programação, extensões e principalmente custo. Mas migrar não é trivial. Este guia revela os principais passos, melhores práticas, ferramentas e pontos críticos para migrar bancos heterogêneos para o PostgreSQL, incluindo dicas sobre desempenho, custos, replicação, monitoria e integração.

Planejar é mais importante que migrar rápido.

Por que considerar o PostgreSQL?

Escolher um novo sistema de banco de dados implica revisar requisitos de negócios e alinhamento com tecnologias modernas. O PostgreSQL é um dos bancos open source mais robustos, estáveis e flexíveis disponíveis, trazendo suporte a múltiplas linguagens, replicação, consultas complexas e extensões.

Além disso, há compatibilidade nativa com serviços cloud, licenciamento acessível e uma comunidade ativa – o que reduz riscos futuros.

• Ambiente open source sem custos de licença obrigatórios

• Extensa documentação, grande comunidade e rápida evolução

• Alta adaptabilidade para projetos de todos os portes

• Funcionalidades de replicação e failover crescentes

Em empresas que buscam atualizar a infraestrutura, iniciativas como a da DataCosmos têm conduzido projetos de modernização, promovendo menos dependência de fornecedores fechados e mais flexibilidade operacional.

Veja mais detalhes técnicos e vantagens do PostgreSQL.

Planejamento: o início de tudo para conversão de banco de dados para PostgreSQL

O pecado mais comum na migração é subestimar o planejamento. Antes de qualquer linha de comando, é essencial levantar dados sobre o sistema de origem, desenhar rotas de transição e estabelecer métricas de sucesso. Aqui vão pontos essenciais:

1. Identifique as necessidades do negócio: uptime, janelas de indisponibilidade e criticidade dos dados.

2. Mapeie os recursos existentes: relacionamentos, triggers, views, índices, funções, types e regras do banco de origem.

3. Defina os alvos: versão exata do PostgreSQL, ambiente cloud, recursos de hardware e performance esperados.

4. Simule: ambientes de homologação para prever bugs e checar aderência das aplicações ao novo modelo (veja sobre novidades do PostgreSQL 15 para alinhar expectativas de recursos).

Migrar devagar é, muitas vezes, mais seguro do que fazer tudo de uma vez.

Passo 1: preparação do ambiente

Ambientes bem preparados reduzem as chances de erros graves. O PostgreSQL é eficiente tanto em ambientes cloud quanto on-premises. Configurar bem os recursos é fundamental para que a migração flua sem gargalos.

• Criação de instâncias PostgreSQL no destino (AWS, Oracle Cloud, Google Cloud, Azure ou servidores físicos).

• Configuração de regras de acesso, firewalls e regras de VPC.

• Ajuste de armazenamento: escolha entre EBS, SSD ou NVMe em clouds e elabore estratégias de backup/restore.

• Avaliação de extensão e recursos: pg_partman para particionamento, plpgsql para funções e pg_stat_statements para análise de queries.

Considerar, desde já, o orçamento para uso em clouds é de suma importância — clientes da DataCosmos frequentemente começam a projetar custos desde o primeiro planejamento, a fim de evitar surpresas.

Passo 2: inventário e análise do banco de origem

Nem toda informação do banco antigo é aproveitável ou compatível nativamente com PostgreSQL. Uma análise detalhada é necessária para evitar surpresas. Dedique atenção especial a:

• Types: diferenças em tipos de dados (por exemplo, date, boolean, clob/blob).

• Índices e constraints: o PostgreSQL pode ter uma forma específica de criar chave primária/estrangeira e regras de unicidade.

• Stored procedures: diverso suporte entre SQL, PL/PGSQL, PL/SQL, T-SQL, Java ou Python.

• Funções, triggers e views: sintaxes incompatíveis exigem reescrita e testes.

• Tabelas particionadas: demandam conversão criteriosa, principalmente as automáticas (veja como tratar recompilação de objetos inválidos no PostgreSQL).

• Dados sensíveis e históricos: gere inventários dos dados críticos para validar integridade após a migração.

O uso de softwares como o DBeaver pode simplificar a visualização e exportação de objetos do banco, gerando scripts com realce de sintaxe e autocompletar, um apoio interessante em bancos heterogêneos.

Nem sempre o que está no antigo funcionará igual no novo.

Passo 3: conversão de esquemas, automação e revisão

Após o inventário, parte significativa da conversão ocorre via automatização. O AWS Schema Conversion Tool e Database Migration Service são ferramentas que merecem destaque. Ambas suportam diversas origens (Oracle, MySQL, SQL Server, entre outros) e geram scripts traduzidos para o padrão PostgreSQL, corrigindo tipos, criando tabelas e, nos melhores cenários, convertendo rotinas.

• AWS Schema Conversion Tool (SCT): instala-se localmente (Linux, Mac, Windows). Permite conectar no banco de origem e destino, detectando diferenças de tipagem, constraints e estruturas de objetos. Gera scripts SQL adaptados e destaca o que não foi convertido automaticamente.

• AWS Database Migration Service (DMS): plataforma gerenciada cloud-first, permite replicação contínua de dados, atualização incremental e transformação automática durante a operação, além de monitoramento centralizado.

• Ferramentas de replicação sem código, mapeiam e transferem esquemas e dados em bancos SQL e NoSQL com setup mais simples, adequado para bases menores ou testes rápidos.

Mesmo com ferramentas automáticas, é normal encontrar pontos que exigem intervenção manual. A recomendação é revisar cada script antes de rodar, principalmente objetos como funções, triggers e procedures que nem sempre convertem de forma ideal.

Automatize, mas sempre revise.

Detalhes de instalação e configuração

• AWS SCT: disponível via download no portal AWS, necessita Java instalado, acesso JDBC e permissões de leitura em ambos os bancos.

• DMS: provisionamento via Console AWS, configuração de endpoints de origem e destino, definição dos tasks de migração, completo com logs e alertas automáticos.

Passo 4: adaptação de objetos complexos

Aqui costuma estar o maior desafio da jornada. Objetos avançados, como tabelas particionadas, funções armazenadas, triggers e índices específicos quase sempre demandam ajustes manuais, por vezes, até reengenharia.

Tabelas particionadas: O PostgreSQL tem sintaxe própria e diferentes estratégias de particionamento entre versões. Ferramentas automáticas convertem o básico, mas é comum reprogramar triggers e rotinas dependentes. Consulte o material sobre configuração de alta disponibilidade para scripts e dicas de automação.

Funções e stored procedures: As linguagens e parâmetros diferem entre bancos. Procedures em T-SQL, por exemplo, vão exigir adaptação para PL/pgSQL ou PLV8, além de revisão em controle de transação e tratamento de erros.

• Evite conversão direta de funções de sistema específicas; prefira refatoração para PL/pgSQL ou adoção de extensões equivalentes.

• Views geralmente requerem revisão para garantir compatibilidade de sintaxe e permissões.

Uma coisa que é fácil esquecer: nem todos os operadores, funções e tipos compostos dos bancos legados têm equivalente direto em PostgreSQL. Por isso, a revisão humana permanece fundamental.

Detalhes técnicos podem travar a migração mais promissora.

Passo 5: transferência de dados, lotes, replicação e consistência

A fase de transferência exige o maior zelo. Qualquer falha aqui pode causar perda de dados ou inconsistências difíceis de corrigir depois. Entre as opções:

1. Exportação/Importação clássica: Geração de CSV, dump SQL ou ,parquet e importação via psql, pg_restore ou interfaces gráficas (como o DBeaver).

2. Ferramentas cloud: A integração direta via AWS DMS permite envio contínuo e incremental, simulando replica lógica até o corte final, ideal para migrações com mínimo downtime (confira a referência).

3. ETL/ELT: Para grandes volumes, pode ser interessante escalonar a migração por lotes, garantindo checkpoints e logs detalhados em cada etapa.

1. Sincronize lotes pequenos antes do corte para identificar erros em tempo real.

2. Considere gravar logs detalhados e validar checksums dos dados transferidos.

O PostgreSQL facilita estratégias com failover, snapshots e restore avançado, recursos presentes nativamente em clouds públicas e também suportados via scripts customizados.

Passo 6: validação e testes pós-migração

Se existe um momento crítico na conversão para PostgreSQL, é aqui. A validação se divide em testes estruturais (esquema, constraints, triggers, views) e funcionais (aplicação, desempenho, segurança). Teste, ajuste e só depois disso pense em liberar para produção.

• Garanta que índices, constraints e permissões estejam corretamente aplicados.

• Teste queries críticas do negócio com dados reais e simulados.

• Simule cenários de erro, transações de rollback e concorrência elevada.

• Realize auditoria de integridade comparando checksums e sequências dos dados nas duas bases.

Melhor gastar um dia a mais em teste do que semanas corrigindo algo já em produção.

Quem testa pouco, paga caro depois.

Passo 7: sincronização final, corte e monitoria

Tudo pronto? Hora da transição para produção. Mas é preciso atentar para dois pontos principais: sincronização final e monitoramento constante.

No corte, execute uma última sincronização incremental ou execute o processo de conversão integralmente usando a ferramenta de replicação escolhida e passos executados até aqui. Trave conexões de escrita no banco antigo e libere imediatamente acesso ao novo PostgreSQL.

• Habilite monitoramento detalhado, como pg_stat_activity, logs de erros e alertas de espaço em disco.

• Implemente replicação contínua (streaming replication, logical replication), se necessário para alta disponibilidade.

• Verifique se o backup está funcionando antes de liberar em produção.

• Prepare scripts de rollback em caso de erros não previstos.

Além de garantir a continuidade operacional, esse monitoramento é essencial para entender o novo padrão de uso, identificar gargalos e oportunidades de ajustes, tanto no PostgreSQL quanto nas aplicações consumidoras.

Para desafios de latência, lentidão ou queries não otimizadas, soluções como o plano de tuning da DataCosmos ajudam a reduzir drasticamente os tempos de resposta, como já demonstrado nesse estudo.

Monitorar é sobreviver.

Custos, escalabilidade e integração de dados

O orçamento para migrações envolve mais do que custos de licença. É necessário considerar:

• Serviços cloud, tráfego e armazenagem

• Ferramentas de migração (podem ser gratuitas ou cobradas por volume, uso ou tempo)

• Horas técnicas para conversão manual de objetos complexos

• Infraestrutura de testes e homologação

• Monitoramento e suporte especializado no pós-migração

A vantagem do PostgreSQL está na escalabilidade e no licenciamento flexível. Aumentar recursos, criar réplicas e alterar estratégias de backup pode ser feito rapidamente na maioria das clouds. À medida que o banco cresce, mecanismos de particionamento e clusters facilitam manter desempenho estável, inclusive para integrações com big data, BI ou aplicação em microservices.

A DataCosmos recomenda trabalhar com estimativas bem realistas, sempre considerando margens para imprevistos. Um cálculo subestimado pode resultar em atrasos maiores ou corte de recursos ao longo da implementação.

Boas práticas finais

• Registre tudo: mudanças, scripts customizados e topologias

• Tenha sempre um ambiente de homologação atualizado

• Implemente treinamento para a equipe, facilitando adaptação ao novo padrão

• Documente procedimentos de restore, rollout e rollback

• Use logs e auditoria para manter rastreabilidade

• Monitore as novidades das versões, veja melhorias recentes no PostgreSQL 15

Migrar não é só mover bits. É redescobrir a arquitetura do negócio, abrir oportunidades para crescimento e preparar terreno para inovação.

Migração não é o fim, é só o começo de uma nova fase.

Conclusão

A conversão para PostgreSQL é um processo que pode transformar a cultura do seu negócio, especialmente se bem conduzido e ancorado em práticas sólidas. O segredo para o sucesso está na preparação, no uso inteligente de ferramentas automáticas, na revisão cuidadosa dos detalhes e na aposta em monitoramento e validação rigorosos.

Ao longo desse percurso, contar com parceiros como a DataCosmos permite um suporte especializado em infraestrutura, integração cloud e banco de dados, dos testes iniciais à estabilização da produção. Se a sua empresa está pronta para esse salto, o próximo passo é conhecer de perto como as nossas soluções podem ajudar nessa jornada de modernização, redução de custos e ampliação das possibilidades técnicas.

Saiba como a DataCosmos pode apoiar sua empresa nesta transição para PostgreSQL e peça uma avaliação personalizada.

Perguntas frequentes

O que é conversão para PostgreSQL?

A conversão para PostgreSQL é o processo de transferir dados, estruturas e lógicas de um banco de dados existente para o PostgreSQL. Isso envolve migrar esquemas de tabelas, tipos de dados, constraints, índices, funções, procedimentos e os próprios dados, garantindo compatibilidade e funcionamento adequado no novo ambiente. Essa transição pode ser feita de bancos relacionais diversos (como Oracle, SQL Server, MySQL) ou até de bases NoSQL, dependendo das ferramentas e necessidades do projeto.

Como migrar meu banco para PostgreSQL?

Para migrar seu banco para PostgreSQL, siga estes passos:1. Planeje cuidadosamente, identificando todos os objetos e dependências.2. Prepare o ambiente de destino com configuração ajustada.3. Realize o inventário completo do banco de origem.4. Utilize ferramentas automáticas como AWS Schema Conversion Tool ou DMS para converter esquemas e migrar dados.5. Adapte objetos complexos (particionamentos, triggers, funções) manualmente.6. Transfira os dados utilizando replicação ou exportação/importação.7. Valide tudo com testes detalhados e faça o corte sincronizado para entrar em produção.Busque apoio de especialistas e mantenha monitoramento constante após a migração, como indicado nas experiências da DataCosmos.

Vale a pena migrar para PostgreSQL?

Sim, na maioria dos casos vale a pena migrar para PostgreSQL, especialmente para empresas que querem reduzir custos de licença, adotar soluções open source e ter mais flexibilidade tecnológica. O PostgreSQL é conhecido por sua estabilidade, robustez e diversidade de extensões e integrações. Além disso, integra-se bem a ambientes cloud e oferece recursos para escalabilidade e alta disponibilidade, sendo uma ótima escolha para organizações em transformação digital.

Quais bancos convertem facilmente para PostgreSQL?

Bancos relacionais como MySQL, SQL Server, Oracle Database e até alguns NoSQL podem ser convertidos para PostgreSQL utilizando ferramentas especializadas. Bancos com suporte a SQL ANSI costumam ter maior facilidade, pois suas funções e tipos de dados são mais compatíveis. No entanto, sempre há algum ajuste manual, especialmente em objetos mais complexos como triggers, procedimentos e tipos específicos, então o grau de facilidade depende do nível de customização existente no banco de origem.

Quanto custa converter para PostgreSQL?

O custo da conversão para PostgreSQL varia conforme o tamanho do banco, complexidade dos objetos, volume de dados, quantidade de integrações e o tipo de suporte técnico necessário. Projetos básicos podem usar ferramentas gratuitas, mas bancos grandes ou complexos exigem expertises, horas técnicas e, possivelmente, serviços pagos em cloud. Além disso, custos indiretos incluem tempo de testes, atualização dos sistemas consumidores e eventual treinamento do time. Recomendamos sempre fazer um orçamento detalhado, considerando migração, validação, homologação e monitoramento posterior.