Databricks SQL과 BigQuery와 같이 서로 다른 플랫폼 간에 SQL 워크로드를 마이그레이션하는 것은 구문 및 함수의 차이로 인해 일반적인 과제입니다. 이 블로그 게시물은 Databricks SQL 쿼리를 BigQuery SQL로 변환하는 과정을 자세히 설명합니다. 필자는 Databricks에서 BigQuery로 분석 워크로드를 이동하여 효율성을 개선하고 비용을 절감하는 것을 목표로 했습니다. 수동 번역은 시간이 많이 걸리고 오류가 발생하기 쉬운 것으로 나타났습니다. Google Gemini는 두 SQL 방언 간의 격차를 해소하기 위해 AI 도우미로 사용되었습니다. 이 과정에는 함수 매핑 가이드 생성과 Gemini 학습을 위한 소량 예제 사용이 포함되었습니다. Vertex AI를 사용하여 검색 증강 생성(RAG) 레이어를 구현하여 Gemini에 컨텍스트 정보를 제공하고 번역 정확도를 높였습니다. 아키텍처에는 Google Cloud Storage에 원본 SQL을 저장하고 Gemini API와 통합하는 것이 포함되었습니다. BigQuery 드라이런을 사용한 검증 레이어를 사용하여 구문 문제를 확인했습니다. 주요 시사점은 RAG와 Gemini의 결합 효과, 포괄적인 함수 매핑 가이드의 중요성, 철저한 검증의 필요성을 강조했습니다. 이 접근 방식은 SQL 마이그레이션을 간소화하여 프로세스를 더 빠르고 안정적으로 만듭니다.