将SQL Server数据表迁移到Azure SQL的最佳实现方式是什么？

方案1：使用SSDT（SQL Server Data Tools）架构比较（最贴近原有SSIS操作习惯） #

• 操作步骤：
  • 在Visual Studio中新建「SQL Server 数据库项目」，导入本地SQL Server 2019的数据库作为项目源
  • 右键项目选择「架构比较」，源选本地SQL Server数据库，目标选Azure SQL数据库
  • 对比后勾选需要同步的表，可在配置选项里开启同步前删除目标端不存在的对象、忽略用户权限差异等适配Azure SQL的规则
  • 点击「更新」直接同步到Azure SQL，或者生成同步脚本手动执行，全程不会生成USE语句，完全兼容Azure SQL
• 适用场景：需要同时同步表结构+少量数据、对操作流畅度要求高的日常开发场景

方案2：Azure Data Studio 架构比较扩展（轻量无Visual Studio依赖） #

• 操作步骤：
  • 安装Azure Data Studio后，在扩展市场搜索安装「Schema Compare」扩展
  • 分别添加本地SQL Server 2019和Azure SQL的连接，新建架构比较任务，源选本地库、目标选Azure SQL库
  • 筛选要同步的表，配置替换规则后直接执行同步即可
• 适用场景：不想装厚重的Visual Studio，需要快速做表结构同步的场景

方案3：生成脚本+批量执行（适合自定义程度高的场景） #

• 操作步骤：
  • 在本地SQL Server的SSMS中右键需要同步的表，选择「生成脚本」
  • 向导中设置脚本目标为Azure SQL版本，开启编写DROP和CREATE脚本、编写数据脚本（需要同步数据的情况下开启）的选项
  • 生成的脚本直接在Azure SQL的查询窗口执行即可，生成时自动规避了Azure SQL不支持的语法（包括USE语句）
• 适用场景：需要自定义同步逻辑、单次同步表数量少的场景

方案4：Azure Data Factory 复制活动（适合带大量数据的批量同步） #

• 操作步骤：
  • 在Azure Data Factory中新建复制活动，源数据集配置为本地SQL Server的对应表，宿主编成为Azure SQL的对应表
  • 配置写入设置为先清除目标表再写入，触发执行即可完成表结构+全量数据的替换
• 适用场景：单表数据量较大、需要定期自动同步的场景

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Andrew Harris