Tradurre query SQL con l'API Translation
Questo documento descrive come utilizzare l'API di traduzione in BigQuery per tradurre gli script scritti in altri dialetti SQL in query GoogleSQL. L'API di traduzione può semplificare la procedura di migrazione dei carichi di lavoro a BigQuery.
Prima di iniziare
Prima di inviare un job di traduzione, completa i seguenti passaggi:
- Assicurati di disporre di tutte le autorizzazioni richieste.
- Abilita l'API BigQuery Migration.
- Raccogliere i file di origine contenenti gli script e le query SQL da tradurre.
- Carica i file di origine su Cloud Storage.
Autorizzazioni obbligatorie
Per ottenere le autorizzazioni necessarie per creare job di traduzione utilizzando l'API di traduzione,
chiedi all'amministratore di concederti il ruolo IAM MigrationWorkflow Editor (roles/bigquerymigration.editor
) per la risorsa parent
.
Per saperne di più sulla concessione dei ruoli, consulta Gestire l'accesso a progetti, cartelle e organizzazioni.
Questo ruolo predefinito contiene le autorizzazioni necessarie per creare job di traduzione utilizzando l'API di traduzione. Per visualizzare le autorizzazioni esatte richieste, espandi la sezione Autorizzazioni richieste:
Autorizzazioni obbligatorie
Per creare job di traduzione utilizzando l'API Translation sono necessarie le seguenti autorizzazioni:
-
bigquerymigration.workflows.create
-
bigquerymigration.workflows.get
Potresti anche ottenere queste autorizzazioni con ruoli personalizzati o altri ruoli predefiniti.
Abilita l'API BigQuery Migration
Se il tuo progetto Google Cloud CLI è stato creato prima del 15 febbraio 2022, attiva l'API BigQuery Migration come segue:
Nella console Google Cloud, vai alla pagina API BigQuery Migration.
Fai clic su Attiva.
Carica i file di input su Cloud Storage
Se vuoi utilizzare la console Google Cloud o l'API BigQuery Migration per eseguire un job di traduzione, devi caricare i file di origine contenenti le query e gli script da tradurre in Cloud Storage. Puoi anche caricare qualsiasi file di metadati o file YAML di configurazione nello stesso bucket Cloud Storage contenente i file di origine. Per ulteriori informazioni sulla creazione di bucket e sul caricamento di file su Cloud Storage, consulta Creare bucket e Caricare oggetti da un file system.
Tipi di attività supportati
L'API di traduzione può tradurre i seguenti dialetti SQL in GoogleSQL:
- Amazon Redshift SQL -
Redshift2BigQuery_Translation
- Apache HiveQL e interfaccia a riga di comando Beeline -
HiveQL2BigQuery_Translation
- Apache Spark SQL -
SparkSQL2BigQuery_Translation
- Azure Synapse T-SQL -
AzureSynapse2BigQuery_Translation
- Greenplum SQL -
Greenplum2BigQuery_Translation
- IBM Db2 SQL -
Db22BigQuery_Translation
- IBM Netezza SQL e NZPLSQL -
Netezza2BigQuery_Translation
- MySQL SQL -
MySQL2BigQuery_Translation
- Oracle SQL, PL/SQL, Exadata -
Oracle2BigQuery_Translation
- PostgreSQL SQL -
Postgresql2BigQuery_Translation
- Presto o Trino SQL -
Presto2BigQuery_Translation
- Snowflake SQL -
Snowflake2BigQuery_Translation
- SQLite -
SQLite2BigQuery_Translation
- SQL Server T-SQL -
SQLServer2BigQuery_Translation
- Teradata e Teradata Vantage -
Teradata2BigQuery_Translation
- Vertica SQL -
Vertica2BigQuery_Translation
Località
L'API di traduzione è disponibile nelle seguenti località di elaborazione:
Descrizione della regione | Nome della regione | Dettagli | |
---|---|---|---|
Asia Pacifico | |||
Tokyo | asia-northeast1 |
||
Mumbai | asia-south1 |
||
Singapore | asia-southeast1 |
||
Sydney | australia-southeast1 |
||
Europa | |||
Multiregione UE | eu |
||
Varsavia | europe-central2 |
||
Finlandia | europe-north1 |
Bassi livelli di CO2 | |
Madrid | europe-southwest1 |
Bassi livelli di CO2 | |
Belgio | europe-west1 |
Bassi livelli di CO2 | |
Londra | europe-west2 |
Bassi livelli di CO2 | |
Francoforte | europe-west3 |
Bassi livelli di CO2 | |
Paesi Bassi | europe-west4 |
Bassi livelli di CO2 | |
Zurigo | europe-west6 |
Bassi livelli di CO2 | |
Parigi | europe-west9 |
Bassi livelli di CO2 | |
Torino | europe-west12 |
||
Americhe | |||
Québec | northamerica-northeast1 |
Bassi livelli di CO2 | |
San Paolo | southamerica-east1 |
Bassi livelli di CO2 | |
Multiregione Stati Uniti | us |
||
Iowa | us-central1 |
Bassi livelli di CO2 | |
Carolina del Sud | us-east1 |
||
Virginia del Nord | us-east4 |
||
Columbus, Ohio | us-east5 |
||
Dallas | us-south1 |
Bassi livelli di CO2 | |
Oregon | us-west1 |
Bassi livelli di CO2 | |
Los Angeles | us-west2 |
||
Salt Lake City | us-west3 |
Inviare un job di traduzione
Per inviare un job di traduzione utilizzando l'API Translation, utilizza il metodo projects.locations.workflows.create
e fornisci un'istanza della risorsa MigrationWorkflow
con un tipo di attività supportato.
Una volta inviato il job, puoi emettere una query per ottenere i risultati.
Creare una traduzione batch
Il seguente comando curl
crea un job di traduzione batch in cui i file di input e di output vengono archiviati in Cloud Storage. Il campo source_target_mapping
contiene un elenco che mappa le voci literal
di origine a un percorso relativo facoltativo per l'output di destinazione.
curl -d "{ \"tasks\": { string: { \"type\": \"TYPE\", \"translation_details\": { \"target_base_uri\": \"TARGET_BASE\", \"source_target_mapping\": { \"source_spec\": { \"base_uri\": \"BASE\" } }, \"target_types\": \"TARGET_TYPES\", } } } }" \ -H "Content-Type:application/json" \ -H "Authorization: Bearer TOKEN" -X POST https://bigquerymigration.googleapis.com/v2alpha/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/workflows
Sostituisci quanto segue:
TYPE
: il tipo di attività della traduzione, che determina il dialetto di origine e di destinazione.TARGET_BASE
: l'URI di base per tutti gli output della traduzione.BASE
: l'URI di base per tutti i file letti come origini per la traduzione.TARGET_TYPES
(facoltativo): i tipi di output generati. Se non specificato, viene generato SQL.sql
(predefinito): i file di query SQL tradotti.suggestion
: suggerimenti creati con AI.
L'output viene archiviato in una sottocartella della directory di output. La sottocartella viene denominata in base al valore in
TARGET_TYPES
.TOKEN
: il token per l'autenticazione. Per generare un token, utilizza il comandogcloud auth print-access-token
o OAuth 2.0 Playground (utilizza l'ambitohttps://www.googleapis.com/auth/cloud-platform
).PROJECT_ID
: il progetto per elaborare la traduzione.LOCATION
: la posizione in cui viene elaborato il job.
Il comando precedente restituisce una risposta che include un ID flusso di lavoro scritto nel formato projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/workflows/WORKFLOW_ID
.
Esempio di traduzione batch
Per tradurre gli script SQL di Teradata nella directory Cloud Storagegs://my_data_bucket/teradata/input/
e archiviare i risultati nella directory Cloud Storage gs://my_data_bucket/teradata/output/
, puoi utilizzare la seguente query:
{
"tasks": {
"task_name": {
"type": "Teradata2BigQuery_Translation",
"translation_details": {
"target_base_uri": "gs://my_data_bucket/teradata/output/",
"source_target_mapping": {
"source_spec": {
"base_uri": "gs://my_data_bucket/teradata/input/"
}
},
}
}
}
}
Questa chiamata restituirà un messaggio contenente l'ID flusso di lavoro creato nel
"name"
campo:
{
"name": "projects/123456789/locations/us/workflows/12345678-9abc-def1-2345-6789abcdef00",
"tasks": {
"task_name": { /*...*/ }
},
"state": "RUNNING"
}
Per ottenere lo stato aggiornato del flusso di lavoro, esegui una query GET
.
Il job invia gli output a Cloud Storage man mano che procede. Il job state
viene modificato in COMPLETED
dopo che sono stati generati tutti i target_types
richiesti.
Se l'attività va a buon fine, puoi trovare la query SQL tradotta in
gs://my_data_bucket/teradata/output
.
Esempio di traduzione batch con suggerimenti AI
L'esempio seguente traduce gli script SQL Teradata nella directory gs://my_data_bucket/teradata/input/
Cloud Storage e archivia i risultati nella directory Cloud Storage gs://my_data_bucket/teradata/output/
con suggerimenti aggiuntivi dell'AI:
{
"tasks": {
"task_name": {
"type": "Teradata2BigQuery_Translation",
"translation_details": {
"target_base_uri": "gs://my_data_bucket/teradata/output/",
"source_target_mapping": {
"source_spec": {
"base_uri": "gs://my_data_bucket/teradata/input/"
}
},
"target_types": "suggestion",
}
}
}
}
Una volta eseguita correttamente l'attività, i suggerimenti dell'AI sono disponibili nella directory gs://my_data_bucket/teradata/output/suggestion
Cloud Storage.
Crea un job di traduzione interattiva con input e output di stringhe letterali
Il seguente comando curl
crea un job di traduzione con input e output di stringhe litterali. Il campo source_target_mapping
contiene un elenco che mappa le directory di origine a un percorso relativo facoltativo per l'output di destinazione.
curl -d "{ \"tasks\": { string: { \"type\": \"TYPE\", \"translation_details\": { \"source_target_mapping\": { \"source_spec\": { \"literal\": { \"relative_path\": \"PATH\", \"literal_string\": \"STRING\" } } }, \"target_return_literals\": \"TARGETS\", } } } }" \ -H "Content-Type:application/json" \ -H "Authorization: Bearer TOKEN" -X POST https://bigquerymigration.googleapis.com/v2alpha/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/workflows
Sostituisci quanto segue:
TYPE
: il tipo di attività della traduzione, che determina il dialetto di origine e di destinazione.PATH
: l'identificatore della voce letterale, simile a un nome file o a un percorso.STRING
: stringa di dati di input letterali (ad esempio SQL) da tradurre.TARGETS
: i target previsti che l'utente vuole che vengano restituiti direttamente nella risposta nel formatoliteral
. Devono essere nel formato URI target (ad es. GENERATED_DIR +target_spec.relative_path
+source_spec.literal.relative_path
). Gli elementi non presenti in questo elenco non vengono restituiti nella risposta. La directory generata, GENERATED_DIR per le traduzioni SQL generali, èsql/
.TOKEN
: il token per l'autenticazione. Per generare un token, utilizza il comandogcloud auth print-access-token
o OAuth 2.0 Playground (utilizza l'ambitohttps://www.googleapis.com/auth/cloud-platform
).PROJECT_ID
: il progetto per elaborare la traduzione.LOCATION
: la posizione in cui viene elaborato il job.
Il comando precedente restituisce una risposta che include un ID flusso di lavoro scritto nel formato projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/workflows/WORKFLOW_ID
.
Al termine del job, puoi visualizzare i risultati eseguendo una query sul job
e esaminando il campo translation_literals
in linea nella risposta al termine del
flussi di lavoro.
Esempio di traduzione interattiva
Per tradurre la stringa SQL di Hive select 1
in modo interattivo, puoi utilizzare la seguente query:
"tasks": {
string: {
"type": "HiveQL2BigQuery_Translation",
"translation_details": {
"source_target_mapping": {
"source_spec": {
"literal": {
"relative_path": "input_file",
"literal_string": "select 1"
}
}
},
"target_return_literals": "sql/input_file",
}
}
}
Puoi utilizzare qualsiasi relative_path
per il tuo letterale, ma il letterale tradotto verrà visualizzato nei risultati solo se includi sql/$relative_path
in target_return_literals
. Puoi anche includere più letterali in una singola query, in tal caso ognuno dei relativi percorsi relativi deve essere incluso in target_return_literals
.
Questa chiamata restituirà un messaggio contenente l'ID flusso di lavoro creato nel
"name"
campo:
{
"name": "projects/123456789/locations/us/workflows/12345678-9abc-def1-2345-6789abcdef00",
"tasks": {
"task_name": { /*...*/ }
},
"state": "RUNNING"
}
Per ottenere lo stato aggiornato del flusso di lavoro, esegui una query GET
.
Il job è completato quando "state"
diventa COMPLETED
. Se l'attività va a buon fine,
troverai il codice SQL tradotto nel messaggio di risposta:
{
"name": "projects/123456789/locations/us/workflows/12345678-9abc-def1-2345-6789abcdef00",
"tasks": {
"string": {
"id": "0fedba98-7654-3210-1234-56789abcdef",
"type": "HiveQL2BigQuery_Translation",
/* ... */
"taskResult": {
"translationTaskResult": {
"translatedLiterals": [
{
"relativePath": "sql/input_file",
"literalString": "-- Translation time: 2023-10-05T21:50:49.885839Z\n-- Translation job ID: projects/123456789/locations/us/workflows/12345678-9abc-def1-2345-6789abcdef00\n-- Source: input_file\n-- Translated from: Hive\n-- Translated to: BigQuery\n\nSELECT\n 1\n;\n"
}
],
"reportLogMessages": [
...
]
}
},
/* ... */
}
},
"state": "COMPLETED",
"createTime": "2023-10-05T21:50:49.543221Z",
"lastUpdateTime": "2023-10-05T21:50:50.462758Z"
}
Esplorare l'output della traduzione
Dopo aver eseguito il job di traduzione, recupera i risultati specificando l'ID flusso di lavoro del job di traduzione utilizzando il seguente comando:
curl \ -H "Content-Type:application/json" \ -H "Authorization:Bearer TOKEN" -X GET https://bigquerymigration.googleapis.com/v2alpha/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/workflows/WORKFLOW_ID
Sostituisci quanto segue:
TOKEN
: il token per l'autenticazione. Per generare un token, utilizza il comandogcloud auth print-access-token
o OAuth 2.0 Playground (utilizza l'ambitohttps://www.googleapis.com/auth/cloud-platform
).PROJECT_ID
: il progetto per elaborare la traduzione.LOCATION
: la posizione in cui viene elaborato il job.WORKFLOW_ID
: l'ID generato quando crei un flusso di lavoro di traduzione.
La risposta contiene lo stato del flusso di lavoro di migrazione e tutti i file completati in target_return_literals
.
La risposta conterrà lo stato del flusso di lavoro di migrazione e eventuali file completati in target_return_literals
. Puoi eseguire il polling di questo endpoint per controllare lo stato del flusso di lavoro.