Die Migration von SQL-Workloads zwischen verschiedenen Plattformen wie Databricks, SQL und BigQuery ist aufgrund von Unterschieden in Syntax und Funktionen eine häufige Herausforderung. In diesem Blogbeitrag wird beschrieben, wie Databricks SQL-Abfragen in BigQuery SQL übersetzt werden. Das Ziel des Autors war es, die Effizienz zu verbessern und die Kosten zu senken, indem er Analyse-Workloads von Databricks nach BigQuery verlagerte. Die manuelle Übersetzung erwies sich als zeitaufwändig und fehleranfällig. Google Gemini wurde als KI-Assistent eingesetzt, um die Lücke zwischen den beiden SQL-Dialekten zu schließen. Der Prozess umfasste die Erstellung eines Leitfadens für die Funktionszuordnung und die Verwendung von Beispielen mit wenigen Aufnahmen, um Gemini zu trainieren. Eine RAG-Schicht (Retrieval-Augmented Generation) wurde unter Verwendung von Vertex AI implementiert, um Gemini mit Kontextinformationen zu versorgen und die Übersetzungsgenauigkeit zu verbessern. Die Architektur umfasste die Speicherung von Quell-SQL in Google Cloud Storage und die Integration mit der Gemini-API. Eine Validierungsebene mit BigQuery-Probeläufen wurde verwendet, um nach Syntaxproblemen zu suchen. Die wichtigsten Erkenntnisse betonten die Effektivität der Kombination von RAG mit Gemini, die Bedeutung eines umfassenden Leitfadens für die Funktionszuordnung und die Notwendigkeit einer gründlichen Validierung. Dieser Ansatz optimiert SQL-Migrationen und macht den Prozess schneller und zuverlässiger.