AI 砍掉重練紀錄: MySQL → MS SQL Express
前言
我把原稿交給 AI 幫我潤飾，結果 AI 居然誇我：『當人人都在吹捧 AI 的時候，你卻在寫如何正確使用 AI！』哈哈～聽到這句，心裡真是暖暖的，感覺自己走在對的路上。
（Revamp project 使用 AI：Microsoft Copilot、xAI Grok）
引言
在軟體開發的世界裡，舊系統往往是最大的挑戰。二十年前的程式碼不僅語法過時，還缺乏足夠的參考資料。要維護或修改這些舊程式碼，錯誤幾乎是必然的。但如果換個角度，請 AI 幫忙把舊程式碼改寫成目前流行的技術，事情就變得輕鬆許多。
舊程式碼的挑戰
故事是這樣開始的：
前同事留下了一批用很舊版 MySQL 撰寫的 stored procedures。我嘗試請 Copilot 改少量 SQL，結果卻出現成堆 syntax error。這讓我意識到，AI 在舊語法上缺乏足夠的參考，修補舊程式碼並不容易。
換個思路：改寫成新技術
於是我決定安裝 MS SQL Express —— 一個免費的 10GB 資料庫，並請 Copilot 把舊 MySQL stored procedures 改寫成 MS SQL 的語法。這次，AI 的表現非常出色，輕鬆完成了改寫。
MS SQL Express 的坑與收穫
在使用 MS SQL Express 的過程中，我遇到了一些挑戰：
- Port 設定
MS SQL Server 會自動設定 port，但 MS SQL Express 沒有，port 是空白的。第一次 telnet 測試時感到很不對勁，花了不少時間才設定好。不過經過第一次後，後續就不難了。 - Database 發送 Email
MS SQL Server 有 GUI 可以設定由資料庫發送 email，而 MS SQL Express 則需要用 SQL scripts。我反而覺得這樣更好，因為 script 可以在不同資料庫上重用，提升了可移植性。
成本效益
對中小型專案來說，MS SQL Express 的好處非常明顯：
- 免費 10GB 容量：足以支撐大部分中小型專案。
- 功能完整：日常需求綽綽有餘。
- 結合 AI 改寫：能快速翻新舊系統，節省大量人力成本。
AI 對技術的熟悉度
根據我的實戰經驗，AI 對最新技術未必有足夠的參考資料，容易出現錯誤或不完整的建議。相反，對於已經存在兩年以上的新技術，或是長青的技術（例如 MS SQL Express），AI 的效果特別好。這是因為這些技術在公開資料、社群討論和教學案例中已經累積了足夠的知識基礎，AI 能更準確地生成正確語法和解決方案。
MS SQL Express 的其他優點
除了上述的成本效益與 script 可重用性，MS SQL Express 還有一些值得一提的優點：
- 與 Microsoft 生態系統整合：與 Visual Studio、.NET Framework、ASP.NET 等工具高度整合。
- 升級路徑清晰：專案成長時，可順暢升級到 Standard 或 Enterprise 版本。
- 安全性與維護：享有 Microsoft 定期的安全更新，保障系統穩定。
- 學習資源豐富：SQL Server 是長青技術，社群與教學文章非常多。
進階紅利：AI 改寫帶來的額外價值
- 自動化文檔化
舊的 Stored Procedure 常缺乏註解。請 AI 改寫時加上詳細邏輯註解，等於同時生成一份「人類可讀」的說明書，技術債瞬間清零。 - 安全性優化
舊 SQL 可能存在 SQL Injection 或不安全的權限邏輯。AI 在改寫時會自動套用現代安全標準（如參數化查詢），相當於在搬遷過程中完成「安全升級」。 - 效能重構
舊代碼可能充斥大量 Cursor 或低效 Join。AI 熟悉現代 SQL 的優化模式（如 Window Functions），能在翻譯過程中同時提升效能。 - 單元測試生成
搬遷最怕邏輯跑掉。AI 可以根據舊邏輯與新語法生成 SQL Unit Test scripts，確保新舊系統的 Input/Output 一致。
工作要點：Revamp 的全局觀
除了請 AI 改寫 Stored Procedure，工程師仍需關注以下變動：
- 環境配置：重新設定資料庫權限與防火牆 Port。
- 連線字串：全面更新應用程式的 Connection String。
- 呼叫端調整：若 Data Type 在轉換中有所改變，呼叫端傳入的參數也必須同步修正。
結論：從「修補者」變身為「建築師」
這次 MySQL 轉 MS SQL Express 的經驗讓我明白：面對 Legacy Code，我們不一定要當一個吃力不討好的「修補者」，守著過時的語法苦苦掙扎。
藉由 AI 作為翻譯官，我們能以極低的成本將舊系統遷移到如 MS SQL 這樣穩定、資源豐富的現代生態系。雖然過程中仍需處理 Port 設定或資料型別對接等實務問題，但這換來的是更好的安全性、可維護性以及更長遠的技術生命週期。AI 不只是幫我們寫 Code，它是在幫我們跨越技術債的鴻溝。
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