Оглавление

Миграция данных между облачными платформами — одна из самых болезненных задач для инженеров. Различия в диалектах SQL, функциях и типах данных превращают простой, на первый взгляд, процесс переписывания запросов в многомесячный кошмар. Google Cloud предлагает решение с использованием своей языковой модели Gemini для автоматизации перевода SQL из Databricks Spark в BigQuery.

Проблема совместимости SQL-диалектов

Databricks Spark SQL и Google BigQuery, несмотря на общую ANSI SQL основу, имеют фундаментальные различия в реализации. Простой перевод через регулярные выражения невозможен — требуется глубокое понимание семантики обоих диалектов.

Ключевые различия включают:

  • Типы данных: TINYINT, SMALLINT в Databricks → INT64 в BigQuery
  • Строковые функции: UCase → UPPER
  • Временные метки: разная обработка временных зон
  • Специализированные функции: особенно в геопространственных вычислениях H3

Архитектура решения

Система использует многоуровневый подход для обеспечения точности перевода:

  1. Исходные SQL-файлы хранятся в Google Cloud Storage
  2. Создается детальное руководство по сопоставлению функций между платформами
  3. Подготавливаются примеры качественного ручного перевода для обучения модели
  4. RAG-слой из Vertex AI обеспечивает контекстуальную информацию для Gemini
  5. Выполняется проверка через режим прогона в BigQuery
Диаграмма архитектуры конвейера перевода SQL-запросов из Databricks в BigQuery

Специфика геопространственных функций

Особую сложность представляют функции работы с H3 — гексагональной иерархической системой геопространственного индексирования. Например:

  • h3_boundaryasgeojson() в Databricks → ST_ASGEOJSON(jslibs.h3.ST_H3_BOUNDARY()) в BigQuery
  • h3_boundaryaswkb() → ST_ASBINARY(jslibs.h3.ST_H3_BOUNDARY())
  • h3_boundaryaswkt() → ST_ASTEXT(jslibs.h3.ST_H3_BOUNDARY())

Автоматический перевод SQL между платформами — это Святой Грааль инженеров данных. Решение Google выглядит прагматично: вместо попыток создать универсального переводчика они используют комбинацию RAG для контекста и Gemini для генерации. Интересно, насколько этот подход масштабируется на другие пары систем — Snowflake↔Redshift или даже реляционные↔NoSQL БД. Главный вопрос: сколько ручной работы потребуется для подготовки тех самых «качественных примеров перевода» под каждый конкретный кейс.

Практические результаты

По сообщению Google Cloud Blog, комбинация RAG + Gemini значительно повысила точность переводов по сравнению с использованием чистой языковой модели. Ключевые выводы:

  • Детальное руководство по сопоставлению функций критически важно
  • Проверка через режим прогона предотвращает выполнение некорректных запросов
  • Подготовка качественных примеров перевода окупается в долгосрочной перспективе

Решение особенно актуально для компаний, мигрирующих с мультиоблачных архитектур на единую платформу или оптимизирующих затраты через консолидацию стэка данных.