La migration de charges de travail SQL entre différentes plates-formes, telles que Databricks, SQL et BigQuery, est un défi courant en raison des variations de syntaxe et de fonctions. Cet article de blog détaille le processus de traduction des requêtes Databricks SQL vers BigQuery SQL. L’auteur visait à améliorer l’efficacité et à réduire les coûts en déplaçant les charges de travail d’analyse de Databricks vers BigQuery. La traduction manuelle s’est avérée chronophage et sujette à des erreurs. Google Gemini a été utilisé comme assistant d’IA pour combler le fossé entre les deux dialectes SQL. Le processus a consisté à créer un guide de cartographie des fonctions et à utiliser des exemples en quelques prises pour entraîner Gemini. Une couche de génération augmentée par récupération (RAG) a été mise en œuvre à l’aide de Vertex AI pour fournir à Gemini des informations contextuelles, améliorant ainsi la précision de la traduction. L’architecture comprenait le stockage du code SQL source dans Google Cloud Storage et l’intégration avec l’API Gemini. Une couche de validation avec des essais BigQuery a été utilisée pour vérifier les problèmes de syntaxe. Les principaux points à retenir ont souligné l’efficacité de la combinaison de RAG et de Gemini, l’importance d’un guide complet de cartographie des fonctions et la nécessité d’une validation approfondie. Cette approche rationalise les migrations SQL, ce qui rend le processus plus rapide et plus fiable.