Se usó la API de Cloud Translation para traducir esta página.

Migra código con el traductor de SQL por lotes

En este documento, se describe cómo usar el traductor de SQL por lotes en BigQuery para traducir secuencias de comandos escritas en otros dialectos de SQL a consultas de GoogleSQL. Este documento está dirigido a usuarios familiarizados con la consola de Google Cloud.

Antes de comenzar

Antes de enviar un trabajo de traducción, completa los siguientes pasos:

Asegúrate de tener todos los permisos necesarios.
Habilita la API de BigQuery Migration.
Recopila los archivos de origen que contienen las secuencias de comandos y las consultas de SQL que se deben traducir.
Opcional. Crea un archivo de metadatos para mejorar la exactitud de la traducción.
Opcional. Decide si necesitas asignar nombres de objetos SQL en los archivos de origen a nombres nuevos en BigQuery. Determina qué reglas de asignación de nombres usarás si es necesario.
Decide qué método usar para enviar el trabajo de traducción.
Sube los archivos de origen a Cloud Storage.

Permisos necesarios

Debes tener los siguientes permisos en el proyecto para habilitar el servicio de migración de BigQuery:

resourcemanager.projects.get
serviceusage.services.enable
serviceusage.services.get

Necesitas los siguientes permisos en el proyecto para acceder y usar el servicio de migración de BigQuery:

bigquerymigration.workflows.create
bigquerymigration.workflows.get
bigquerymigration.workflows.list
bigquerymigration.workflows.delete
bigquerymigration.subtasks.get
bigquerymigration.subtasks.list

Como alternativa, puedes usar las siguientes funciones para obtener los mismos permisos:
- bigquerymigration.viewer: Acceso de solo lectura
- bigquerymigration.editor: Acceso de lectura/escritura.

Para acceder a los buckets de Cloud Storage para archivos de entrada y salida, sigue estos pasos:

storage.objects.get en el bucket de origen de Cloud Storage.
storage.objects.list en el bucket de origen de Cloud Storage.
storage.objects.create en el bucket de destino de Cloud Storage.

Puedes tener todos los permisos necesarios de Cloud Storage anteriores de las siguientes funciones:

roles/storage.objectAdmin
roles/storage.admin

Habilita la API de BigQuery Migration

Si tu proyecto de Google Cloud CLI se creó antes del 15 de febrero de 2022, habilita la API de BigQuery Migration de la siguiente manera:

En la consola de Google Cloud, ve a la página API de BigQuery Migration.

Ir a la API de BigQuery Migration
Haz clic en Habilitar.

Recopila los archivos de origen

Los archivos de origen deben ser archivos de texto que contengan SQL válido para el dialecto de origen. Los archivos de origen también pueden incluir comentarios. Haz todo lo posible para asegurarte de que SQL sea válido a través del uso de los métodos disponibles para ti.

Crea archivos de metadatos

Para ayudar a que el servicio genere resultados de traducción más precisos, te recomendamos que proporciones archivos de metadatos. Sin embargo, esto no es obligatorio.

Puedes usar la herramienta de extracción de línea de comandos dwh-migration-dumper para generar la información de metadatos o puedes proporcionar tus propios archivos de metadatos. Una vez que los archivos de metadatos están preparados, puedes incluirlos junto con los archivos de origen en la carpeta de origen de la traducción. El traductor los detecta automáticamente y los aprovecha para traducir archivos de origen; no necesitas establecer ninguna configuración adicional para habilitar esto.

Si deseas generar información de metadatos a través de la herramienta dwh-migration-dumper, consulta Genera metadatos para la traducción.

Si deseas proporcionar tus propios metadatos, recopila las declaraciones del lenguaje de definición de datos (DDL) para los objetos SQL del sistema de origen en archivos de texto separados.

Decide cómo enviar el trabajo de traducción

Tienes tres opciones para enviar un trabajo de traducción por lotes:

Cliente de traducción por lotes: Para configurar un trabajo, cambia parámetros de configuración de un archivo de configuración y envía el trabajo a través de la línea de comandos. No es necesario que subas de forma manual los archivos de origen a Cloud Storage con este enfoque. El cliente aún usa Cloud Storage para almacenar archivos durante el procesamiento del trabajo de traducción.

El cliente de traducción por lotes heredado es un cliente de Python de código abierto que te permite traducir archivos de origen ubicados en tu máquina local y hacer que los archivos traducidos se envíen a un directorio local. Puedes configurar el cliente para uso básico cambiando algunos parámetros de configuración en su archivo de configuración. Si lo deseas, también puedes configurar el cliente para que aborde tareas más complejas, como el reemplazo de macros, y el procesamiento previo y posterior de las entradas y salidas de traducción. Para obtener más información, consulta el readme del cliente traducción por lotes.
Consola de Google Cloud: Configura y envía un trabajo a través de una interfaz de usuario. Este enfoque requiere que subas los archivos de origen a Cloud Storage.

Crea archivos YAML de configuración

De forma opcional, puedes crear y usar archivos YAML de configuración de configuración para personalizar tus traducciones por lotes. Estos archivos se pueden usar para transformar el resultado de la traducción de varias maneras. Por ejemplo, puedes crear un archivo YAML de configuración para cambiar el caso de un objeto SQL durante la traducción.

Si deseas usar la consola de Google Cloud o la API de BigQuery Migration para un trabajo de traducción por lotes, puedes subir el archivo YAML de configuración al bucket de Cloud Storage que contiene los archivos de origen.

Si deseas usar el cliente de traducción por lotes, puedes colocar el archivo YAML de configuración en la carpeta de entrada de traducción local.

Sube archivos de entrada a Cloud Storage

Si deseas usar la consola de Google Cloud o la API de BigQuery Migration para realizar un trabajo de traducción, debes subir los archivos de origen que contienen las consultas y secuencias de comandos que deseas traducir a Cloud Storage. También puedes subir cualquier archivo de metadatos o archivos YAML de configuración al mismo bucket de Cloud Storage que contiene los archivos de origen. Para obtener más información sobre la creación de buckets y la carga de archivos a Cloud Storage, consulta Crea buckets y Sube objetos desde un sistema de archivos.

Dialectos de SQL compatibles

El traductor de SQL por lotes es parte del servicio de migración de BigQuery. El traductor de SQL por lotes puede traducir los siguientes dialectos de SQL a GoogleSQL:

SQL de Amazon Redshift
Apache HiveQL y Beeline CLI
SQL de IBM Netezza y NZPLSQL
Teradata y Teradata Vantage
- SQL
- Consulta básica de Teradata (BTEQ)
- Teradata Parallel Transport (TPT)

Además, se admite la traducción de los siguientes dialectos de SQL en la vista previa:

SQL de Apache Spark
T-SQL de Azure Synapse
Greenplum SQL
IBM DB2 SQL
SQL de MySQL
SQL de Oracle, PL/SQL, Exadata
PostgreSQL SQL
Trino o PrestoSQL
SQL de Snowflake
SQL Server T-SQL
SQLite
SQL de Vertica

Ubicaciones

El traductor de SQL por lotes está disponible en las siguientes ubicaciones de procesamiento:

	Descripción de la región	Nombre de la región	Detalles
Asia-Pacífico
	Tokio	`asia-northeast1`
	Bombay	`asia-south1`
	Singapur	`asia-southeast1`
	Sídney	`australia-southeast1`
Europa
	UE multirregión	`eu`
	Varsovia	`europe-central2`
	Finlandia	`europe-north1`	CO₂ bajo
	Madrid	`europe-southwest1`	CO₂ bajo
	Bélgica	`europe-west1`	CO₂ bajo
	Londres	`europe-west2`	CO₂ bajo
	Fráncfort	`europe-west3`	CO₂ bajo
	Países Bajos	`europe-west4`	CO₂ bajo
	Zúrich	`europe-west6`	CO₂ bajo
	París	`europe-west9`	CO₂ bajo
	Turín	`europe-west12`
América
	Quebec	`northamerica-northeast1`	CO₂ bajo
	São Paulo	`southamerica-east1`	CO₂ bajo
	EE.UU. multirregión	`us`
	Iowa	`us-central1`	CO₂ bajo
	Carolina del Sur	`us-east1`
	Virginia del Norte	`us-east4`
	Columbus, Ohio	`us-east5`
	Dallas	`us-south1`	CO₂ bajo
	Oregón	`us-west1`	CO₂ bajo
	Los Ángeles	`us-west2`
	Salt Lake City	`us-west3`

Envía un trabajo de traducción

Sigue estos pasos para iniciar un trabajo de traducción, ver su progreso y ver los resultados.

Console

En estos pasos, se da por sentado que ya subiste archivos de origen a un bucket de Cloud Storage.

En la consola de Google Cloud, ve a la página de BigQuery.

Ir a BigQuery
En la sección Migración del panel de navegación, haz clic en Traducción de SQL.
Haz clic en Iniciar traducción.
Completa el diálogo de configuración de la traducción.
1. En Nombre visible, escribe un nombre para el trabajo de traducción. El nombre puede contener letras, números o guiones bajos.
2. En Ubicación de procesamiento, selecciona la ubicación en la que deseas que se ejecute el trabajo de traducción. Por ejemplo, si estás en Europa y no quieres que tus datos pasen ningún límite de ubicación, selecciona la región eu. El trabajo de traducción tiene un mejor rendimiento cuando eliges la misma ubicación que tu bucket de archivos de origen.
3. En Dialecto de origen, selecciona el dialecto de SQL que deseas traducir.
4. En Dialecto de destino, selecciona BigQuery.
Haz clic en Siguiente.
En Ubicación de origen, especifica la ruta de acceso a la carpeta de Cloud Storage que contiene los archivos que deseas traducir. Puedes escribir la ruta en el formato bucket_name/folder_name/ o usar la opción Explorar.
Haz clic en Siguiente.
En Ubicación de destino, especifica la ruta a la carpeta de Cloud Storage de destino de los archivos traducidos. Puedes escribir la ruta en el formato bucket_name/folder_name/ o usar la opción Explorar.
Si realizas traducciones que no necesitan tener nombres de objetos predeterminados o una asignación de nombre de origen a destino especificada, ve al Paso 11. De lo contrario, haz clic en Siguiente.
Completa la configuración opcional que necesitas.
1. Opcional. En Base de datos predeterminada, escribe un nombre de base de datos predeterminado para usarlo con los archivos de origen. El traductor usa este nombre de base de datos predeterminado para resolver los nombres por completo calificados de los objetos SQL en los que falta el nombre de la base de datos.
2. Opcional. En Ruta de búsqueda del esquema, especifica un esquema para buscar cuando el traductor necesite resolver los nombres por completo calificados de los objetos SQL en los archivos de origen en los que falta el nombre del esquema. Si los archivos de origen usan varios nombres de esquema diferentes, haz clic en Agregar nombre del esquema y agrega un valor para cada nombre de esquema al que se pueda hacer referencia.
  
  El traductor busca en los archivos de metadatos que proporcionaste para validar tablas con sus nombres de esquema. Si no se puede determinar una opción definida a partir de los metadatos, se usa como predeterminado el primer nombre de esquema que ingreses. Para obtener más información sobre cómo se usa el nombre de esquema predeterminado, consulta esquema predeterminado.
3. Opcional. Si quieres especificar reglas de asignación de nombres para cambiar el nombre de los objetos SQL entre el sistema de origen y BigQuery durante la traducción, puedes proporcionar un archivo JSON con el par de asignación de nombres o puedes usar la consola de Google Cloud para especificar los valores que se asignarán.
  
  Para usar un archivo JSON, haz lo siguiente:
  1. Haz clic en Sube un archivo JSON para la asignación de nombres.
  2. Navega hasta la ubicación de un archivo de asignación de nombres en el formato adecuado, selecciónalo y haz clic en Abrir.
    
    Ten en cuenta que el tamaño del archivo debe ser inferior a 5 MB.
  Para usar la consola de Google Cloud, sigue estos pasos:
  1. Haz clic en Agregar par de asignaciones de nombre.
  2. Agrega las partes apropiadas del nombre del objeto de origen en los campos Base de datos, Esquema, Relación y Atributo en la columna Fuente.
  3. Agrega las partes del nombre del objeto de destino en BigQuery en los campos de la columna Destino.
  4. Para Tipo, selecciona el tipo de objeto que describe al objeto que deseas asignar.
  5. Repite los pasos del 1 al 4 hasta que hayas especificado todos los pares de asignación de nombres que necesitas. Ten en cuenta que solo puedes especificar hasta 25 pares de asignación de nombres cuando usas la consola de Google Cloud.
4. Opcional. Para generar sugerencias de IA de traducción con el modelo Gemini, selecciona la casilla de verificación Sugerencias de IA de Gemini. Las sugerencias se basan en el archivo YAML de configuración que termina en .ai_config.yaml y se encuentra en el directorio de Cloud Storage. Este resultado se encuentra en el subdirectorio de salida suggestion/. Para aprender a escribir el archivo YAML de configuración para las sugerencias de IA, consulta Cómo crear un archivo YAML de configuración basado en Gemini.
  
  Vista previa
  
  Este producto o función está sujeto a las "Condiciones de las Ofertas de Fase Previa a la DG" de la sección Condiciones Generales del Servicio de las Condiciones específicas del Servicio. Los productos y las funciones que se encuentran en la fase previa a la DG están disponibles “tal cual” y podrían tener asistencia limitada. Para obtener más información, consulta las descripciones de la etapa de lanzamiento.
Haz clic en Crear para iniciar el trabajo de traducción.

Una vez que se crea el trabajo de traducción, puedes ver su estado en la lista de trabajos de traducción.

Cliente de traducción por lotes

Instala el cliente de traducción por lotes y Google Cloud CLI.
Genera un archivo de credenciales de gcloud CLI.
En el directorio de instalación del cliente de traducción por lotes, usa el editor de texto que prefieras para abrir el archivo config.yaml y modificar los siguientes parámetros de configuración:
- project_number: Escribe el número de proyecto que deseas usar para el trabajo de traducción por lotes. Puedes encontrarlo en el panel Información del proyecto en la página de bienvenida de la consola de Google Cloud para el proyecto.
- gcs_bucket: Escribe el nombre del bucket de Cloud Storage que el cliente de traducción por lotes usa para almacenar archivos durante el procesamiento del trabajo de traducción.
- input_directory: Escribe la ruta absoluta o relativa al directorio que contiene los archivos de origen y cualquier archivo de metadatos.
- output_directory: Escribe la ruta de acceso absoluta o relativa al directorio de destino de los archivos traducidos.
Guarda los cambios y cierra el archivo config.yaml.
Coloca tus archivos de origen y metadatos en el directorio de entrada.
Ejecuta el cliente de traducción por lotes con el siguiente comando:
```
bin/dwh-migration-client
```
Una vez que se crea el trabajo de traducción, puedes ver su estado en la lista de trabajos de traducción en la consola de Google Cloud.
Opcional. Una vez que se haya completado el trabajo de traducción, borra los archivos que creó en el bucket de Cloud Storage que especificaste para evitar costos de almacenamiento.

Explora el resultado de la traducción

Después de ejecutar el trabajo de traducción, puedes ver información sobre el trabajo en la consola de Google Cloud. Si usaste la consola de Google Cloud para ejecutar el trabajo, puedes ver sus resultados en el bucket de Cloud Storage de destino que especificaste. Si usaste el cliente de traducción por lotes para ejecutar el trabajo, puedes ver sus resultados en el directorio de salida que especificaste. El traductor de SQL por lotes genera los siguientes archivos en el destino especificado:

Los archivos traducidos
El informe de resumen de traducción en formato CSV
La asignación de nombres de salida consumida en formato JSON
Los archivos de sugerencias de IA (Versión preliminar).

Resultado de la consola de Google Cloud

Para ver los detalles del trabajo de traducción, sigue estos pasos:

En la consola de Google Cloud, ve a la página de BigQuery.

Ir a BigQuery
En la sección Migración del panel de navegación, haz clic en Traducción de SQL.
En la lista de trabajos de traducción, busca el trabajo del que deseas ver los detalles de la traducción. Luego, haz clic en el nombre del trabajo de traducción. Puedes ver una visualización de Sankey que ilustra la calidad general del trabajo, la cantidad de líneas de código de entrada (sin incluir líneas en blanco ni comentarios) y una lista de los problemas que se produjeron durante el proceso de traducción. Debes priorizar las correcciones de izquierda a derecha. Los problemas en una etapa inicial pueden causar problemas adicionales en etapas posteriores.
Coloca el puntero sobre las barras de error o advertencia y revisa las sugerencias para determinar los próximos pasos para depurar el trabajo de traducción.
Selecciona la pestaña Resumen de registro para ver un resumen de los problemas de traducción, incluidas las categorías de problema, las acciones sugeridas y la frecuencia con la que ocurrió cada problema. Puedes hacer clic en las barras de visualización de Sankey para filtrar los problemas. También puedes seleccionar una categoría de problema para ver los mensajes de registro asociados con esa categoría de problema.
Selecciona la pestaña Mensajes de registro para ver más detalles sobre cada problema de traducción, incluida la categoría de problema, el mensaje de problema específico y un vínculo al archivo en el que se produjo el problema. Puedes hacer clic en las barras de visualización de Sankey para filtrar los problemas. Puedes seleccionar un problema en la pestaña Mensaje de registro para abrir la pestaña Código que muestra el archivo de entrada y salida si es aplicable.
Haz clic en la pestaña Detalles del trabajo para ver los detalles de la configuración del trabajo de traducción.

Informe de resumen

El informe de resumen es un archivo CSV que contiene una tabla de todos los mensajes de advertencia y error que se encontraron durante el trabajo de traducción.

Para ver el archivo de resumen en la consola de Google Cloud, sigue estos pasos:

En la consola de Google Cloud, ve a la página de BigQuery.

Ir a BigQuery
En la sección Migración del panel de navegación, haz clic en Traducción de SQL.
En la lista de trabajos de traducción, busca el que te interesa y, luego, haz clic en su nombre o en Más opciones > Mostrar detalles.
En la pestaña Detalles del trabajo, en la sección Informe de traducción, haz clic en translation_report.csv.
En la página Detalles del objeto, haz clic en el valor de la fila URL autenticada para ver el archivo en tu navegador.

En la siguiente tabla, se describen las columnas de archivos de resumen:

Columna	Descripción
Marca de tiempo	La marca de tiempo en la que ocurrió el problema.
FilePath	La ruta de acceso al archivo de origen con el que está asociado el problema.
Nombre del archivo	El nombre del archivo de origen con el que está asociado el problema.
ScriptLine	El número de línea en la que ocurrió el problema.
ScriptColumn	El número de columna en la que ocurrió el problema.
TranspilerComponent	El componente interno del motor de traducción en el que se produjo la advertencia o el error. Esta columna puede estar vacía.
Entorno	Es el entorno del dialecto de traducción asociado con la advertencia o el error. Esta columna puede estar vacía.
ObjectName	Es el objeto de SQL en el archivo de origen que está asociado con la advertencia o el error. Esta columna puede estar vacía.
Gravedad	La gravedad del problema, ya sea una advertencia o un error.
Categoría	La categoría del problema de traducción.
SourceType	Es la fuente de este problema. El valor de esta columna puede ser `SQL`, que indica un problema en los archivos SQL de entrada, o `METADATA`, que indica un problema en el paquete de metadatos.
Mensaje	El mensaje de advertencia o de error del problema de traducción.
ScriptContext	El fragmento de SQL en el archivo de origen que está asociado con el problema.
Acción	La acción que te recomendamos que realices para resolver el problema.

Pestaña Código

La pestaña Código te permite revisar más información sobre los archivos de entrada y salida para un trabajo de traducción en particular. En la pestaña Código, puedes examinar los archivos usados en un trabajo de traducción, revisar una comparación en paralelo de un archivo de entrada y su traducción para detectar errores y ver resúmenes de registros y mensajes para un archivo específico en un trabajo.

Para acceder a la pestaña Código, sigue estos pasos:

En la consola de Google Cloud, ve a la página de BigQuery.

Ir a BigQuery
En la sección Migración del panel de navegación, haz clic en Traducción de SQL.
En la lista de trabajos de traducción, busca el que te interesa y, luego, haz clic en su nombre o en Más opciones > Mostrar detalles.
Seleccionar la pestaña Código. Si hay una sugerencia de Gemini disponible, aparecerá el botón Sugerencia de Gemini. Haz clic en el botón para revisar la sugerencia (Vista previa).
Opcional: Para ver un archivo de entrada y su archivo de salida en el traductor de SQL interactivo de BigQuery, haz clic en Editar. Puedes editar los archivos y volver a guardar el archivo de salida en Cloud Storage (Vista previa).

Pestaña Configuración

Después de transformar tu trabajo de traducción de SQL con archivos YAML de configuración, ve a la pestaña Configuración, en la que puedes ver y editar tus archivos YAML de configuración. El Explorador de esquemas muestra la documentación de los tipos de configuración admitidos para ayudarte a escribir tus archivos YAML de configuración. Después de editar los archivos YAML de configuración, puedes volver a ejecutar el trabajo para usar la configuración nueva. Para editar los archivos YAML de configuración y volver a ejecutar el trabajo, sigue estos pasos:

En la consola de Google Cloud, ve a la página de BigQuery.

Ir a BigQuery
En la sección Migración del panel de navegación, haz clic en Traducción de SQL.
En la lista de trabajos de traducción, busca el que te interesa y, luego, haz clic en su nombre o en Más opciones > Mostrar detalles.
En la ventana Detalles de la traducción, haz clic en la pestaña Configuración.
Selecciona el archivo de configuración YAML que deseas editar.
Edita el archivo y haz clic en Guardar.
Haz clic en Volver a ejecutar. Se crea un trabajo de traducción nuevo que contiene tus nuevos archivos YAML de configuración.

Archivo de asignación de nombres de salida consumido

Este archivo JSON contiene las reglas de asignación de nombres de salida que usó el trabajo de traducción. Las reglas en este archivo pueden diferir de las reglas de asignación de nombres de salida que especificaste para el trabajo de traducción debido a conflictos en las reglas de asignación de nombres o a la falta de reglas de asignación de nombres para los objetos SQL que se identificaron durante la traducción. Revisa este archivo para determinar si las reglas de asignación de nombres necesitan corrección. Si es así, crea nuevas reglas de asignación de nombres de salida que aborden cualquier problema que identifiques y ejecuta un nuevo trabajo de traducción.

Archivos traducidos

Para cada archivo de origen, se genera el archivo de salida correspondiente en la ruta de destino. El archivo de salida contiene la consulta traducida.

Depura consultas de SQL traducidas por lotes con el traductor interactivo de SQL

Puedes usar el traductor interactivo de SQL de BigQuery para revisar o depurar una consulta en SQL con los mismos metadatos o la misma información de asignación de objetos que la base de datos de origen. Después de completar un trabajo de traducción por lotes, BigQuery genera un ID de configuración de traducción que contiene información sobre los metadatos del trabajo, la asignación de objetos o la ruta de búsqueda del esquema, según corresponda para la consulta. Usa el ID de configuración de traducción por lotes con el traductor interactivo de SQL para ejecutar consultas de SQL con la configuración especificada.

Para iniciar una traducción interactiva de SQL a través de un ID de configuración de traducción por lotes, sigue estos pasos:

En la consola de Google Cloud, ve a la página de BigQuery.

Ir a BigQuery
En la sección Migración del menú de navegación, haz clic en Traducción de SQL.
En la lista de trabajos de traducción, busca el trabajo que te interesa y, luego, haz clic en Más opciones > Abrir la traducción interactiva.

El traductor interactivo de SQL de BigQuery ahora se abre con el ID de configuración de traducción por lotes correspondiente. Para ver el ID de configuración de traducción de la traducción interactiva, haz clic en Más > Configuración de traducción en el traductor de SQL interactivo.

Para depurar un archivo de traducción por lotes en el traductor interactivo de SQL, sigue estos pasos:

En la consola de Google Cloud, ve a la página de BigQuery.

Ir a BigQuery
En la sección Migración del panel de navegación, haz clic en Traducción de SQL.
En la lista de trabajos de traducción, busca el que te interesa y, luego, haz clic en su nombre o en Más opciones > Mostrar detalles.
En la ventana Detalles de la traducción, haz clic en la pestaña Código.
En el explorador de archivos, haz clic en el nombre del archivo para abrirlo.
Junto al nombre del archivo de salida, haz clic en Editar para abrir los archivos en el traductor de SQL interactivo (Vista previa).

Verás que los archivos de entrada y salida se propagan en el traductor interactivo de SQL, que ahora usa el ID de configuración de traducción por lotes correspondiente.
Para volver a guardar el archivo de salida editado en Cloud Storage, en el traductor interactivo de SQL, haz clic en Guardar > Guardar en GCS (Versión preliminar).

Limitaciones

El traductor no puede traducir funciones definidas por el usuario (UDF) de lenguajes que no sean SQL, ya que no puede analizarlas para determinar sus tipos de datos de entrada y salida. Esto provoca que la traducción de las instrucciones de SQL que hacen referencia a estas UDF sea inexacta. Para asegurarte de que se haga referencia de forma correcta a las UDF que no son de SQL durante la traducción, usa SQL válido para crear UDF de marcador de posición con las mismas firmas.

Por ejemplo, supongamos que tienes una UDF escrita en C que calcula la suma de dos números enteros. Para asegurarte de que las instrucciones de SQL que hacen referencia a esta UDF se traduzcan de forma correcta, crea una UDF de SQL de marcador de posición que comparta la misma firma que la UDF de C, como se muestra en el siguiente ejemplo:

CREATE FUNCTION Test.MySum (a INT, b INT)
  RETURNS INT
  LANGUAGE SQL
  RETURN a + b;

Guarda esta UDF de marcador de posición en un archivo de texto y, luego, incluye ese archivo como uno de los archivos de origen para el trabajo de traducción. Así, el traductor puede aprender la definición de la UDF y, además, identificar los tipos de datos de entrada y salida esperados.

Cuota y límites

Se aplican las cuotas de la API de BigQuery Migration.
Cada proyecto puede tener como máximo 10 tareas de traducción activas.
Si bien no existe un límite estricto en la cantidad total de archivos de origen y de metadatos, recomendamos mantener la cantidad de archivos por debajo de 1,000 para obtener un mejor rendimiento.

Soluciona problemas de errores de traducción

Problemas de traducción de `RelationNotFound` o `AttributeNotFound`

La traducción funciona mejor con DDL de metadatos. Cuando no se pueden encontrar definiciones de objetos SQL, el motor de traducción genera problemas RelationNotFound o AttributeNotFound. Recomendamos usar el extractor de metadatos para generar paquetes de metadatos para garantizar que todas las definiciones de objetos estén presentes. Agregar metadatos es el primer paso recomendado para resolver la mayoría de los errores de traducción, ya que a menudo puede corregir muchos otros errores que se generan de forma indirecta por la falta de metadatos.

Si deseas obtener más información, consulta Genera metadatos para la traducción y la evaluación.

Precios

No se aplican cargos por usar el traductor de SQL por lotes. Sin embargo, se aplican las tarifas normales al almacenamiento que se usa para almacenar archivos de entrada y salida. Para obtener más información, consulta los precios de almacenamiento.

¿Qué sigue?

Obtén más información sobre los siguientes pasos en la migración de almacenes de datos: