使用配置 YAML 文件转换 SQL 转译

本文档介绍如何在将 SQL 代码迁移��� BigQuery 时使用配置 YAML 文件来转换该代码。该文档中提供了供您创建自己的配置 YAML 文件的准则，并提供了此功能支持的各种转译转换的示例。

使用 BigQuery 交互式 SQL 转换器、使用 BigQuery Migration API 或执行批量 SQL 转换时，您可以提供配置 YAML 文件来修改 SQL 查询转换。使用配置 YAML 文件可以在从源数据库转译 SQL 查询时进行进一步自定义。

您可以通过以下方式指定要在 SQL 转译中使用的配置 YAML 文件：

交互式 SQL 转换器、BigQuery Migration API、批量 SQL 转换器和批量转换 Python 客户端支持在单个转换作业中使用多个配置 YAML 文件。如需了解详情，请参阅应用多个 YAML 配置。

配置 YAML 文件要求

在创建配置 YAML 文件之前，请查看以下信息，以确保您的 YAML 文件与 BigQuery Migration Service 兼容：

  • 您必须将配置 YAML 文件上传到包含 SQL 转换输入文件的 Cloud Storage 存储桶的目录。如需了解如何创建存储桶并将文件上传到 Cloud Storage，请参阅创建存储桶和从文件系统上传对象。
  • 单个配置 YAML 文件的文件大小不得超过 1 MB。
  • 单个 SQL 转译作业中使用的所有配置 YAML 文件的总大小不得超过 4 MB。
  • 如果您使用 regex 语法进行名称匹配，请使用 RE2/J。
  • 所有配置 YAML 文件名都必须包含 .config.yaml 扩展名，例如 change-case.config.yaml。
    • 单是 config.yaml 并不构成有效的配置文件名称。

创建配置 YAML 文件的指南

本部分提供了创建配置 YAML 文件的一些常规准则：

每个配置文件都必须包含指定配置类型的标头。object_rewriter 类型用于在配置 YAML 文件中指定 SQL 转译。以下示例使用 object_rewriter 类型来转换名称大小写：

type: object_rewriter
global:
  case:
    all: UPPERCASE

实体选择

如需执行特定于实体的转换，请在配置文件中指定实体。所有 match 属性均为可选属性；仅使用转换所需的 match 属性。下面的配置 YAML 公开了为选择特定实体要匹配的属性：

match:
  database: <literal_name>
  schema: <literal_name>
  relation: <literal_name>
  attribute: <literal_name>
  databaseRegex: <regex>
  schemaRegex: <regex>
  relationRegex: <regex>
  attributeRegex: <regex>

每个 match 属性的说明：

  • database 或 db：project_id 组件。
  • schema：数据集组件。
  • relation：表组件。
  • attribute：列组件。仅对属性选择有效
  • databaseRegex 或 dbRegex：通过正则表达式匹配 database 属性（预览版）。
  • schemaRegex：通过正则表达式匹配 schema 属性（预览版）。
  • relationRegex：通过正则表达式匹配 relation 属性（预览版）。
  • attributeRegex：通过正则表达式匹配 attribute 属性。仅适用于属性选择（预览版）。

例如，以下配置 YAML 指定了 match 属性，以便选择用于临时表转换的 testdb.acme.employee 表。

type: object_rewriter
relation:
-
  match:
    database: testdb
    schema: acme
    relation: employee
  temporary: true

您可以使用 databaseRegex、schemaRegex、relationRegex 和 attributeRegex 属性指定正则表达式，以选择实体子集。以下示例会将所有关系从 testdb 中的 tmp_schema 架构更改为临时，只要其名称以tmp_ 开头：

type: object_rewriter
relation:
-
  match:
    schema: tmp_schema
    relationRegex: "tmp_.*"
  temporary: true

字面量属性和 regex 属性均不区分大小写。您可以通过配合使用 regex 和已停用的 i 标志来强制执行区分大小写的匹配，如以下示例所示：

match:
  relationRegex: "(?-i:<actual_regex>)"

您还可以使用等效的短字符串语法指定完全限定的实体。短字符串语法需要使用正好 3（对于关系选择）或 4（对于属性选择）个名称段并以点分隔，例如 testdb.acme.employee。然后，这些名称段会在内部解读，就好像它们分别作为 database、schema、relation 和 attribute 传递。也就是说，名称按字面量进行匹配，因此短语法中不允许使用正则表达式。以下示例显示了使用短字符串语法在配置 YAML 文件中指定完全限定的实体：

type: object_rewriter
relation:
-
  match : "testdb.acme.employee"
  temporary: true

如果表的名称中包含一个点，则不能使用短语法指定该名称。在这种情况下，您必须使用对象匹配。以下示例将 testdb.acme.stg.employee 表更改为临时表：

type: object_rewriter
relation:
-
  match:
    database: testdb
    schema: acme
    relation: stg.employee
  temporary: true

配置 YAML 接受 key 作为 match 的别名。

默认数据库

某些输入 SQL 方言（尤其是 Teradata）不支持限定名称中的 database-name。在这种情况下，匹配实体最简单的方法是省略 match 中的 database 属性。

但是，您可以设置 BigQuery Migration Service 的 default_database 属性并在 match 中使用该默认数据库。

支持的目标属性类型

您可以使用配置 YAML 文件执行属性类型转换，你会在其中将列的数据类型从源类型转换为目标类型。配置 YAML 文件支持以下目标类型：

  • BOOLEAN
  • TINYINT
  • SMALLINT
  • INTEGER
  • BIGINT
  • FLOAT
  • DOUBLE
  • NUMERIC（支持可选的精度和比例，例如 NUMERIC(18, 2)）
  • TIME
  • TIMETZ
  • DATE
  • DATETIME
  • TIMESTAMP
  • TIMESTAMPTZ
  • CHAR（支持可选精度，例如 CHAR(42)）
  • VARCHAR（支持可选精度，例如 VARCHAR(42)）

配置 YAML 示例

本部分提供了创建用于 SQL 转译的各种配置 YAML 文件的示例。每个示例都概述了以特定方式转换 SQL 转译的 YAML 语法以及简要说明。 每个示例还提供了 teradata-input.sql 或 hive-input.sql 文件以及 bq-output.sql 文件的内容，以便您比较配置 YAML 对 BigQuery SQL 查询转译的影响。

以下示例使用 Teradata 或 Hive 作为输入 SQL 方言，并使用 BigQuery SQL 作为输出方言。以下示例还使用 testdb 作为默认数据库，使用 testschema 作为架构搜索路径。

更改对象名称大小写

以下配置 YAML 会更改对象名称的大写或小写形式：

type: object_rewriter
global:
  case:
    all: UPPERCASE
    database: LOWERCASE
    attribute: LOWERCASE

具有此配置 YAML 文件的 SQL 转译可能如下所示：

teradata-input.sql 
      create table x(a int);
      select * from x;
bq-output.sql 
      CREATE TABLE testdb.TESTSCHEMA.X
      (
        a INT64
      )
      ;
      SELECT
          X.a
        FROM
          testdb.TESTSCHEMA.X
      ;

将表设为临时表

以下配置 YAML 会将常规表更改为临时表：

type: object_rewriter
relation:
  -
    match: "testdb.testschema.x"
    temporary: true

具有此配置 YAML 文件的 SQL 转译可能如下所示：

teradata-input.sql 
    create table x(a int);
bq-output.sql 
    CREATE TEMPORARY TABLE x
    (
      a INT64
    )
    ;

将表设为短暂表

以下配置 YAML 会将常规表更改为有效期为 60 秒的临时表。

type: object_rewriter
relation:
  -
    match: "testdb.testschema.x"
    ephemeral:
      expireAfterSeconds: 60

具有此配置 YAML 文件的 SQL 转译可能如下所示：

teradata-input.sql 
    create table x(a int);
bq-output.sql 
    CREATE TABLE testdb.testschema.x
    (
      a INT64
    )
    OPTIONS(
      expiration_timestamp=timestamp_add(current_timestamp(), interval 60 SECOND)
    );

设置分区有效期

以下配置 YAML 会将分区表的有效期更改为 1 天：

type: object_rewriter
relation:
  -
    match: "testdb.testschema.x"
    partitionLifetime:
      expireAfterSeconds: 86400

具有此配置 YAML 文件的 SQL 转译可能如下所示：

teradata-input.sql 
    create table x(a int, b int) partition by (a);
bq-output.sql 
    CREATE TABLE testdb.testschema.x
    (
      a INT64,
      b INT64
    )
    CLUSTER BY a
    OPTIONS(
      partition_expiration_days=1
    );

更改表的外部位置或格式

以下配置 YAML 会更改表的外部位置和格式：

type: object_rewriter
relation:
  -
    match: "testdb.testschema.x"
    external:
      locations: "gs://path/to/department/files"
      format: ORC

具有此配置 YAML 文件的 SQL 转译可能如下所示：

teradata-input.sql 
    create table x(a int);
bq-output.sql 
    CREATE EXTERNAL TABLE testdb.testschema.x
    (
      a INT64
    )
    OPTIONS(
      format='ORC',
      uris=[
        'gs://path/to/department/files'
      ]
    );

设置或更改表说明

以下配置 YAML 会设置表的说明：

type: object_rewriter
relation:
  -
    match: "testdb.testschema.x"
    description:
      text: "Example description."

具有此配置 YAML 文件的 SQL 转译可能如下所示：

teradata-input.sql 
    create table x(a int);
bq-output.sql 
    CREATE TABLE testdb.testschema.x
    (
      a INT64
    )
    OPTIONS(
      description='Example description.'
    );

设置或更改表分区

以下配置 YAML 会更改表的分区方案：

type: object_rewriter
relation:
  -
    match: "testdb.testschema.x"
    partition:
      simple:
        add: [a]
  -
    match: "testdb.testschema.y"
    partition:
      simple:
        remove: [a]

具有此配置 YAML 文件的 SQL 转译可能如下所示：

teradata-input.sql 
    create table x(a date, b int);
    create table y(a date, b int) partition by (a);
bq-output.sql 
    CREATE TABLE testdb.testschema.x
    (
      a DATE,
      b INT64
    )
    PARTITION BY a;
    CREATE TABLE testdb.testschema.y
    (
      a DATE,
      b INT64
    )
    ;

设置或更改表聚簇

以下配置 YAML 会更改表的聚簇方案：

type: object_rewriter
relation:
  -
    match: "testdb.testschema.x"
    clustering:
      add: [a]
  -
    match: "testdb.testschema.y"
    clustering:
      remove: [b]

具有此配置 YAML 文件的 SQL 转译可能如下所示：

hive-input.sql 
    create table x(a int, b int);
    create table y(a int, b int) clustered by (b) into 16 buckets;
bq-output.sql 
    CREATE TABLE testdb.testschema.x
    (
      a INT64,
      b INT64
    )
    CLUSTER BY a;
    CREATE TABLE testdb.testschema.y
    (
      a INT64,
      b INT64
    )
    ;

更改列属性的类型

以下配置 YAML 会更改列属性的数据类型：

type: object_rewriter
attribute:
  -
    match:
      database: testdb
      schema: testschema
      attributeRegex: "a+"
    type:
      target: NUMERIC(10,2)

您可以将源数据类型转换为任何受支持的目标属性类型。

具有此配置 YAML 文件的 SQL 转译可能如下所示：

teradata-input.sql 
    create table x(a int, b int, aa int);
bq-output.sql 
    CREATE TABLE testdb.testschema.x
    (
      a NUMERIC(31, 2),
      b INT64,
      aa NUMERIC(31, 2)
    )
    ;

添加与外部数据湖的连接

下面的配置 YAML 会将源表标记为指向存储在外部数据湖（通过数据湖连接指定）中数据的外部表。

type: object_rewriter
relation:
-
  key: "testdb.acme.employee"
  external:
    connection_id: "connection_test"

具有此配置 YAML 文件的 SQL 转译可能如下所示：

hive-input.sql 
    CREATE TABLE x
    (
      a VARCHAR(150),
      b INT
    );
bq-output.sql 
    CREATE EXTERNAL TABLE x
    (
      a STRING,
      b INT64
    )
    WITH CONNECTION `connection_test`
    OPTIONS(
    );

更改输入文件的字符编码

默认情况下，BigQuery Migration Service 会尝试自动检测输入文件的字符编码。在 BigQuery Migration Service 可能错误地标识文件的编码的情况下，您可以使用配置 YAML 明确指定字符编码。

下面的配置 YAML 将输入文件的明确字符编码指定为 ISO-8859-1。

type: experimental_input_formats
formats:
- source:
    pathGlob: "*.sql"
  contents:
    raw:
      charset: iso-8859-1

全局类型转换

下面的配置 YAML 会在所有脚本中将一种数据类型更改为另一种数据类型，并指定在转译的脚本中应避免的源数据类型。这与更改列属性的类型配置不同，后者仅更改单个属性的数据类型。

BigQuery 支持以下数据类型转换：

  • DATETIME 至 TIMESTAMP
  • TIMESTAMP 到 DATETIME（接受可选时区）
  • TIMESTAMP WITH TIME ZONE 到 DATETIME（接受可选时区）
  • CHAR 至 VARCHAR

在下面的示例中，配置 YAML 会将 TIMESTAMP 数据类型转换为 DATETIME。

type: experimental_object_rewriter
global:
  typeConvert:
    timestamp: DATETIME

在 Teradata 等方言中，与日期时间相关的函数（如 current_date、current_time 或 current_timestamp）会根据配置的时区（本地或会话）返回时间戳。另一方面，BigQuery 一律以世界协调时间 (UTC) 返回时间戳。为确保这两种方言之间的行为一致，必须相应地配置时区。

在以下示例中，配置 YAML 会将 TIMESTAMP 和 TIMESTAMP WITH TIME ZONE 数据类型转换为 DATETIME，并将目标时区设置为 Europe/Paris。

type: experimental_object_rewriter
global:
  typeConvert:
    timestamp:
      target: DATETIME
      timezone: Europe/Paris
    timestamptz:
      target: DATETIME
      timezone: Europe/Paris

具有此配置 YAML 文件的 SQL 转译可能如下所示：

teradata-input.sql 
      create table x(a timestamp);
      select a from x where a > current_timestamp(0);
bq-output.sql 
      CREATE TABLE x
      (
        a TIMESTAMP
      )
      ;
      SELECT
          x.a
        FROM
          test.x
        WHERE x.a > datetime_trunc(current_datetime('Europe/Paris'), SECOND)
      ;

Select 语句修改

下面的配置 YAML 会更改 SELECT 语句中的 starProjection、GROUP BY 和 ORDER BY 子句。

starProjection 支持以下配置：

  • ALLOW
  • PRESERVE（默认）
  • EXPAND

groupBy 和 orderBy 支持以下配置：

  • EXPRESSION
  • ALIAS
  • INDEX

在下面的示例中，配置 YAML 将 starProjection 配置为 EXPAND。

type: experimental_statement_rewriter
select:
  starProjection: EXPAND

具有此配置 YAML 文件的 SQL 转译可能如下所示��

teradata-input.sql 
      create table x(a int, b TIMESTAMP);
      select * from x;
bq-output.sql 
      CREATE TABLE x
      (
        a INT64,
        b DATETIME
      )
      ;
      SELECT
          x.a
          x.b
        FROM
          x
      ;

UDF 规范

下面的配置 YAML 指定在源脚本中使用的用户定义的函数 (UDF) 的签名。与元数据 zip 文件非常相似，UDF 定义有助于生成输入脚本的更准确的转换。

type: metadata
udfs:
  - "date parse_short_date(dt int)"

具有此配置 YAML 文件的 SQL 转译可能如下所示：

teradata-input.sql 
      create table x(dt int);
      select parse_short_date(dt) + 1 from x;
bq-output.sql 
      CREATE TABLE x
      (
        dt INT64
      )
      ;
      SELECT
          date_add(parse_short_date(x.dt), interval 1 DAY)
        FROM
          x
      ;

设置小数精度严格程度

默认情况下，BigQuery Migration Service 会将数字精度提高到给定小数位数的最高精度。下面的配置 YAML 通过配置精度严格程度来保留源语句的小数精度，从而替换此行为。

type: experimental_statement_rewriter
common:
  decimalPrecision: STRICT

具有此配置 YAML 文件的 SQL 转译可能如下所示：

teradata-input.sql 
      create table x(a decimal(3,0));
bq-output.sql 
      CREATE TABLE x
      (
        a NUMERIC(3)
      )
      ;

设置字符串精度严格程度

默认情况下，BigQuery Migration Service 在转换 CHAR 和 VARCHAR 列时会省略字符串精度。这有助于防止在写入值时出现截断错误。某些 SQL 方言（例如 Teradata）会在写入时截断超出最大精度的值，而 BigQuery 在这种情况下会返回错误。

如果您的应用不依赖于源方言的截断行为，请考虑在转换后的类型定义中保留列的精度。

下面的配置 YAML 通过配置精度严格程度来保留源语句的字符串精度，从而替换此行为。

type: experimental_statement_rewriter
common:
  stringPrecision: STRICT

具有此配置 YAML 文件的 SQL 转译可能如下所示：

teradata-input.sql 
      create table x(a varchar(3));
bq-output.sql 
      CREATE TABLE x
      (
        a STRING(3)
      )
      ;

输出名称映射

您可以使用配置 YAML 来映射 SQL 对象名称。您可以根据���映射的���象更改名称的不同部分。

静态名称映射

使用静态名称映射来映射实体的名称。如果您只想更改名称的特定部分，并让名称的其他部分保持不变，请仅包含需要更改的部分。

下面的配置 YAML 会将表的名称从 my_db.my_schema.my_table 更改为 my_new_db.my_schema.my_new_table。

type: experimental_object_rewriter
relation:
-
  match: "my_db.my_schema.my_table"
  outputName:
    database: "my_new_db"
    relation: "my_new_table"

具有此配置 YAML 文件的 SQL 转译可能如下所示：

teradata-input.sql 
      create table my_db.my_schema.my_table(a int);
bq-output.sql 
      CREATE TABLE my_new_db.my_schema.my_new_table
      (
        a INT64
      )

您可以使用静态名称映射来更新公开用户自定义函数中名称所使用的区域。

以下示例将 bqutil.fn UDF 中的名称从使用默认的 us 多区域更改为使用 europe_west2 区域：

type: experimental_object_rewriter
function:
-
  match:
    database: bqutil
    schema: fn
  outputName:
    database: bqutil
    schema: fn_europe_west2

动态名称映射

使用动态名称映射可同时更改多个对象，并根据映射的对象创建新名称。

下面的配置 YAML 通过向属于 staging 架构的表添加前缀 stg_ 来更改所有表的名称，然后将这些表移动到 production 架构。

type: experimental_object_rewriter
relation:
-
  match:
    schema: staging
  outputName:
    schema: production
    relation: "stg_${relation}"

具有此配置 YAML 文件的 SQL 转译可能如下所示：

teradata-input.sql 
      create table staging.my_table(a int);
bq-output.sql 
      CREATE TABLE production.stg_my_table
      (
        a INT64
      )
      ;

指定默认数据库和架构搜索路径

下面的配置 YAML 指定默认数据库和架构搜索路径。

type: environment
session:
  defaultDatabase: myproject
  schemaSearchPath: [myschema1, myschema2]

具有此配置 YAML 文件的 SQL 转译可能如下所示：

teradata-input.sql 
      SELECT * FROM database.table
      SELECT * FROM table1
bq-output.sql 
      SELECT * FROM myproject.database.table.
      SELECT * FROM myproject.myschema1.table1

全局输出名称重写

下面的配置 YAML 会根据配置的规则更改脚本中所有对象（数据库、架构、关系和属性）的输出名称。

type: experimental_object_rewriter
global:
  outputName:
    regex:
      - match: '\s'
        replaceWith: '_'
      - match: '>='
        replaceWith: 'gte'
      - match: '^[^a-zA-Z_].*'
        replaceWith: '_$0'

具有此配置 YAML 文件的 SQL 转译可能如下所示：

teradata-input.sql 
      create table "test special chars >= 12"("42eid" int, "custom column" varchar(10));
bq-output.sql 
      CREATE TABLE test_special_chars_employees_gte_12
      (
        _42eid INT64,
        custom_column STRING
      )
      ;

优化和提升转换后的 SQL 的性能

可以将可选转换应用于转换后的 SQL，以引入更改，从而改善查询性能或节省查询费用。这些优化严格依赖于用例，应针对未经修改的 SQL 输出进行评估，以评估它们对性能的实际影响。

以下配置 YAML 会启用可选转换。该配置可接受优化列表，对于接受参数的优化，可以是包含可选参数值的部分。

type: optimizer
transformations:
  - name: PRECOMPUTE_INDEPENDENT_SUBSELECTS
  - name: REWRITE_CTE_TO_TEMP_TABLE
    parameters:
      threshold: 1
优化 可选参数 说明
PRECOMPUTE_INDEPENDENT_SUBSELECTS scope: [PREDICATE, PROJECTION] 通过添加 DECLARE 语句来重写查询，以用预先计算的变量替换 PREDICATE 语句或 PROJECTION 中的表达式。这将标识为静态谓词，以减少��取的数据量。如果省略范围，则默认值为 PREDICATE（即 WHERE 和 JOIN-ON 语句）。

将标量子查询提取到 DECLARE 语句，会使原始谓词变为静态，因此可以改进执行计划。此优化将引入新的 SQL 语句。
REWRITE_CTE_TO_TEMP_TABLE threshold: N 如果对同一通用表表达式的引用超过 N 次，则将通用表表达式 (CTE) 重写为临时表。这可以降低查询复杂性，并强制执行一次常规表表达式。如果省略 N，则默认值为 4。

如果多次引用非常重要的 CTE，我们建议使用此优化。引入临时表的开销可能比最终多次执行低复杂度或低基数 CTE 的开销更大。此优化将引入新的 SQL 语句。
REWRITE_ZERO_SCALE_NUMERIC_AS_INTEGER bigint: N 如果精度在 N 内，则将零比例 NUMERIC/BIGNUMERIC 属性重写为 INT64 类型。如果省略 N，则默认值为 18。

在从没有整数类型的源方言进行翻译时，建议使用此优化。若更改列类型，则需要检查类型兼容性和语义更改的所有下游用途。例如，分数除法变为整数除法，也就是需要数值的代码
DROP_TEMP_TABLE 为在脚本中创建的所有临时表添加 DROP TABLE 语句，并且在脚本结束时不丢弃。这会将临时表的存储结算周期从 24 小时缩短为脚本运行时间。此优化将引入新的 SQL 语句。

如果脚本执行结束后不会再访问临时表来进行任何进一步处理，我们建议使用此优化。此优化将引入新的 SQL 语句。
REGEXP_CONTAINS_TO_LIKE 将某些类别的 REGEXP_CONTAINS 匹配模式重写为 LIKE 表达式。

如果没有其他过程（例如宏替换）依赖于输出 SQL 中保持不变的正则表达式模式字面量时，我们建议使用此优化。
ADD_DISTINCT_TO_SUBQUERY_IN_SET_COMPARISON 向用作 [NOT] IN 运算符值集的子查询添加 DISTINCT 语句。

如果子查询结果的基数（不重复值的数量）明显低于值的数量，我们建议使用此优化。如果不满足此前提条件，此转换可能会对性能产生负面影响。

创建基于 Gemini 的配置 YAML 文件

如需生成 AI 输出，包含 SQL 转换输入的源目录���须包含配置 YAML 文件。

要求

用于 AI 输出的配置 YAML 文件的后缀必须为 .ai_config.yaml。例如 rules_1.ai_config.yaml。

支持的字段

您可以使用以下字段配置 AI 转换输出：

  • suggestion_type（可选）：指定要生成的 AI 建议的类型。支持以下建议类型：
    • QUERY_CUSTOMIZATION（默认）：根据配置 YAML 文件中指定的转换规则为 SQL 代码生成 AI 建议。
    • TRANSLATION_EXPLANATION：生成包含转换后的 GoogleSQL 查询摘要以及源 SQL 查询与转换后的 GoogleSQL 查询之间的差异和不一致的文本。
  • rewrite_target（可选）：如果您要将转换规则应用于输入 SQL，请指定 SOURCE_SQL；如果您要将转换规则应用于输出 SQL，请指定 TARGET_SQL（默认）。
  • instruction（可选）：用自然语言描述对目标 SQL 所做的更改。Gemini 增强型 SQL 转换会评估请求并进行指定的更改。
  • examples（可选）：提供 SQL 示例，说明您希望如何修改 SQL 模式。

您可以根据需要添加其他 translation_rules 和其他 examples。

示例

以下示例创建基于 Gemini 的配置 YAML 文件，您可以将其与 SQL 转换搭配使用。

移除默认转换输出查询中的 upper 函数

translation_rules:
- instruction: "Remove upper() function"
  examples:
  - input: "upper(X)"
    output: "X"

创建多个转换规则以自定义转换输出

translation_rules:
- instruction: "Remove upper() function"
  suggestion_type: QUERY_CUSTOMIZATION
  rewrite_target: TARGET_SQL
  examples:
  - input: "upper(X)"
    output: "X"
- instruction: "Insert a comment at the head that explains each statement in detail.
  suggestion_type: QUERY_CUSTOMIZATION
  rewrite_target: TARGET_SQL

从转换输入查询中移除 SQL 注释

translation_rules:
- instruction: "Remove all the sql comments in the input sql query."
  suggestion_type: QUERY_CUSTOMIZATION
  rewrite_target: SOURCE_SQL

使用默认 LLM 提示生成转换说明

以下示例使用转换服务提供的默认 LLM 提示来生成文本说明：

translation_rules:
- suggestion_type: "TRANSLATION_EXPLANATION"

使用您自己的自然语言提示生成转换说明

translation_rules:
- suggestion_type: "TRANSLATION_EXPLANATION"
  instruction: "Explain the syntax differences between the source Teradata query and the translated GoogleSQL query."

单个配置 YAML 文件中的多种建议类型

translation_rules:
- suggestion_type: "TRANSLATION_EXPLANATION"
  instruction: "Explain the syntax differences between the source Teradata query and the translated GoogleSQL query."
- instruction: "Remove upper() function"
  suggestion_type: QUERY_CUSTOMIZATION
  rewrite_target: TARGET_SQL
  examples:
  - input: "upper(X)"
    output: "X"
- instruction: "Remove all the sql comments in the input sql query."
  suggestion_type: QUERY_CUSTOMIZATION
  rewrite_target: SOURCE_SQL

应用多个 YAML 配置

在批量或交互式 SQL 转译中指定配置 YAML 文件时，您可以在单个转译作业中选择多个配置 YAML 文件以反映多个转换。如果多个配置发生冲突，一个转换可能会替换另一个配置。建议在每个文件中使用不同类型的配置设置，以免同一转译作业中的转换发生冲突。

以下示例列出了为单个 SQL 转译作业提供的两个单独配置 YAML 文件，一个用于更改列的属性，另一个用于将表设置为临时表：

change-type-example.config.yaml：

type: object_rewriter
attribute:
  -
    match: "testdb.testschema.x.a"
    type:
      target: NUMERIC(10,2)

make-temp-example.config.yaml：

type: object_rewriter
relation:
  -
    match: "testdb.testschema.x"
    temporary: true

具有这两个配置 YAML 文件的 SQL 转译可能如下所示：

teradata-input.sql 
    create table x(a int);
bq-output.sql 
    CREATE TEMPORARY TABLE x
    (
      a NUMERIC(31, 2)
    )
    ;