作者：曹霖

本系列文章將圍繞東南亞頭部科技集團的真實遷移歷程展開，逐步拆解 BigQuery 遷移至 MaxCompute 過程中的關鍵挑戰與技術創新。本篇為第十二篇，基於 阿里雲MaxCompute 實現BigQuery 10萬條SQL智能轉寫遷移。

注：客户為東南亞頭部科技集團，文中用 GoTerra 表示。


一、項目背景

在全球化和數字化加速的浪潮下，越來越多的企業出於成本優化、合規要求和業務協同等原因，考慮將自建或三方大數據平台遷移至阿里雲MaxCompute。本案例基於是東南亞頭部科技集團 GoTerra，其業務生態覆蓋網約車、電商、外賣、物流及金融支付等多個垂直領域，多年運行在 Google Cloud BigQuery 的數倉平台，基於綜合優勢分析規劃全量遷移至阿里雲 MaxCompute。

相比數據搬遷本身，遷移過程中一個更為棘手的挑戰是：

  • 10 萬條 SQL 腳本的高質量快速轉寫。這其中既包含簡短的分析 SQL，也包含上萬行、嵌套極深的複雜 ETL 邏輯。
  • 腳本廣泛使用了 BigQuery 特有的語法、函數（如 UNNEST、SAFE_CAST、FORMAT_DATE）、複雜數據類型（ARRAY、STRUCT、BIGNUMERIC）和獨有優化模式。
  • 在歷史業務沉澱下，不少 SQL 邏輯與業務規則、數據模型緊密綁定，稍有不慎便會影響數據產品準確性。

傳統人力轉寫方式顯然不現實。內部測算顯示：

  • 假設工程師日均高質量轉寫 5 條 SQL，則需 2 萬人天；
  • 即便 100 人並行，也要近 1 年才能完成，遠超半年上線目標。
  • 質量一致性無法保障，知識傳遞和規則固化存在巨大難度，迴歸測試成本高昂。

在這樣背景下，團隊必須找到 自動化+協同化的工程化解法，提升 SQL 轉換率，實現大規模、可控的遷移。


二、解決方案

整體策略

我們基於阿里雲 Cloud Migration Hub（CMH）/ Lake Migration Hub（LMH） 自動化遷移能力，配合自研規則引擎、AST（抽象語法樹）轉換、大語言模型（LLM）輔助和人工修正，構建“一條龍”的 工具主導+人工兜底 方案，並在遷移過程中沉澱可複用的 遷移知識庫。

遷移整體分為兩大階段：

  1. 數據遷移：將 BigQuery 表數據平滑搬遷到 MaxCompute（包括全量及後續增量），使用在線遷移、MMS（MaxCompute Migration Serverless） 等。
  2. SQL 轉寫：藉助 CMH/LMH 自動化批量轉換 SQL，並通過規則迭代、LLM 增強、人工修正，實現高準確率交付。


數據遷移與SQL轉寫遷移方案的技術實現與優化

基於阿里雲Cloud Migration Hub（CMH）/Lake Migration Hub（LMH）的自動化遷移能力，結合自主研發的規則引擎、抽象語法樹（AST）轉換技術、大語言模型（LLM）輔助及人工修正機制，我們構建了一套“工具主導+人工兜底”的端到端遷移解決方案。該方案不僅實現了從數據層到應用層的全棧遷移，還通過遷移知識庫的持續沉澱，顯著提升了遷移效率與準確性。遷移過程分為以下兩個核心階段：


第一階段：數據遷移——保障數據平滑過渡的全生命週期管理

數據遷移是整個遷移工程的基礎，其核心目標是將源端BigQuery的數據無縫遷移到阿里雲MaxCompute，並確保遷移過程的高可用性、一致性和可擴展性。

工具與架構：採用阿里雲在線遷移工具（Online Migration）和MMS（MaxCompute Migration Serverless）進行全量數據遷移。在線遷移工具通過分佈式架構實現高吞吐量傳輸，支持斷點續傳和錯誤重試機制，確保大規模數據（如PB級）的穩定遷移。MMS則通過Serverless服務化模式，按需分配計算資源，降低運維複雜度。


第二階段：SQL轉寫——自動化與人工協同的智能轉換

SQL轉寫是遷移過程中技術難度最高的環節，涉及語法、函數、UDF（用户定義函數）及性能優化的複雜轉換。我們通過“自動化為主，人工為輔”的分層策略，結合AST分析、規則引擎和LLM技術，實現高準確率的SQL轉換。

1. 自動化轉換引擎
  • AST語法樹解析：基於ANTLR或自研解析器構建BigQuery SQL的抽象語法樹（AST），逐層分析語法結構。例如，將BigQuery的SELECT APPROX_COUNT_DISTINCT(column)轉換為MaxCompute的SELECT COUNT(DISTINCT column)，並通過AST節點替換實現。
  • 規則引擎迭代優化：
  • 內置規則庫：預置超過200條遷移規則，覆蓋數據類型映射（如BigQuery的TIMESTAMP→MaxCompute的DATETIME）、函數替換（如SAFE函數的兼容性處理）、窗口函數調整等場景。
  • 動態規則擴展：通過遷移知識庫的實時反饋，持續迭代規則庫。例如，若發現某類CASE-WHEN嵌套語句轉換失敗，可立即新增規則並重新運行轉換流程。
  • LLM輔助轉換：針對複雜或模糊的SQL語句（如自定義UDF或依賴源端特定語法的查詢），利用大語言模型（如通義千問）進行語義解析和意圖理解。例如，將BigQuery的STRUCT類型轉換為MaxCompute的LATERAL VIEW表達式，LLM可輔助生成等效邏輯的SQL代碼。
2. 人工修正與質量控制
  • 自動化缺陷定位：通過靜態代碼分析工具和動態執行測試（在測試環境中運行轉換後的SQL），快速定位轉換失敗的語句。例如，若轉換後的SQL在MaxCompute執行時因類型不匹配報錯，系統將標記該SQL並提示可能的修復方向。
  • 專家介入流程：
  • 優先級分級：根據錯誤類型（如語法錯誤、性能隱患、業務邏輯偏差）和影響範圍，將問題分為P0-P3等級，優先處理高風險缺陷。
  • 協同開發環境：提供基於IDE的聯機調試工具，允許開發者直接修改轉換後的SQL，並通過版本控制系統（如Git）管理修改記錄，確保可追溯性。
  • 遷移知識庫的閉環反饋：每次人工修正後，系統自動提取修正前後的SQL差異，並將其歸類為新規則或案例存入知識庫。例如，若某次修正解決了BigQuery的ARRAY_AGG到MaxCompute的COLLECT_SET轉換問題，該規則將被優先級提升，並在後續遷移中自動應用。
3. 轉換後驗證與優化
  • 功能驗證：在測試集羣中執行轉換後的SQL，對比源端和目標端的查詢結果，確保業務邏輯一致性。
  • 性能調優：利用MaxCompute的執行計劃分析工具，識別轉換後SQL的性能瓶頸（如全表掃描、Join順序不當），並通過索引優化、分區裁剪或謂詞下推等手段提升效率。
  • 遷移知識庫的持續優化：將驗證過程中發現的性能優化策略（如特定函數轉換方式）補充至知識庫，形成“遷移-修正-優化”的閉環。


遷移知識庫的核心價值與應用場景

遷移知識庫是整個方案的關鍵支撐，其價值體現在以下方面：

  1. 規則複用與加速迭代：通過積累遷移規則、缺陷案例和最佳實踐，新項目可直接調用知識庫中的已有規則，減少重複性開發。例如，某金融客户在遷移過程中發現BigQuery的DATE_TRUNC函數在MaxCompute中需配合DATE_FORMAT使用，該規則可直接複用至其他項目。
  2. 風險預判與質量提升：知識庫中的歷史案例可輔助遷移前的風險評估，例如提前識別BigQuery的ML_*機器學習函數在MaxCompute中的替代方案，避免遷移後期的返工。
  3. 跨團隊協作與知識傳承：知識庫採用統一的Markdown格式和分類標籤（如按場景、工具、複雜度分類），支持多團隊並行查閲與貢獻，降低隱性知識流失風險。


技術優勢與遷移成效

通過上述技術方案，我們實現了以下顯著優勢：

  • 遷移效率提升：相比純人工遷移，自動化工具將SQL轉寫效率提升80%以上，單項目遷移週期從數年縮短至數月。
  • 準確性保障：結合規則引擎與LLM的雙通道驗證，部分場景SQL轉換準確率超過90%，人工修正僅需處理約10%的複雜場景。
  • 成本優化：通過MMS的Serverless模式和按需計費機制，降低數據遷移成本，同時減少因停機遷移導致的業務損失。


三、核心技術

1. SQL 轉換主流技術：AST 驅動

相比複雜且易出錯的正則/模板替換，AST 驅動的 SQL 轉換具備可擴展、高可維護等優勢：

【跨國數倉遷移最佳實踐 12】阿里雲 MaxCompute 實現 BigQuery 10 萬條 SQL 智能轉寫遷移_SQL

流程：

  1. Parse：將 BigQuery SQL 解析為抽象語法樹（AST），保留結構和節點類型（SELECT、FROM、FUNCTION_CALL 等）。
  2. Transform：按規則庫替換/重構 AST 節點，例如：
  1. FORMAT_DATE('%Y-%m-%d', col) → TO_CHAR(col, 'yyyy-MM-dd')
  2. UNNEST(array_col) → LATERAL VIEW EXPLODE(array_col)
  3. 隱式類型轉換規則修正
  1. Generate：輸出目標 MaxCompute SQL。

優勢：

  • 對複雜嵌套、長 SQL 穩定性高
  • 易於增量維護規則
  • 可結合類型系統和元數據增強（RAG 思路）


2. SQL 轉換示例

BigQuery SQL：

SELECT FORMAT_DATE('%Y-%m-%d', order_time) AS order_date,
       COUNT(DISTINCT user_id) AS uv
FROM `project.dataset.orders`
WHERE order_time >= DATE_SUB(CURRENT_DATE(), INTERVAL 30 DAY)
GROUP BY order_date;

MaxCompute SQL：

SELECT TO_CHAR(order_time, 'yyyy-MM-dd') AS order_date,
       COUNT(DISTINCT user_id) AS uv
FROM orders
WHERE order_time >= DATEADD(CURRENT_DATE, -30)
GROUP BY order_date;

映射規則：

  • FORMAT_DATE → TO_CHAR（參數位置調整）
  • DATE_SUB → DATEADD（順序/符號兼容）
  • 去除 BigQuery 數據集前綴
  • 類型映射：DATE 保持一致，BIGINT 替換 INT64


3. SQL轉寫流程

【跨國數倉遷移最佳實踐 12】阿里雲 MaxCompute 實現 BigQuery 10 萬條 SQL 智能轉寫遷移_數據遷移_02


4. 行業實踐與趨勢

在多家企業的跨雲 SQL 遷移中，總結出幾條趨勢：

  • AST+規則庫 是工程實踐中相對高效可控的技術路徑
  • LLM 加持的混合模式 在處理尾部長尾複雜 SQL 時展現價值
  • 知識庫驅動持續優化 可複用性強，提升 ROI
  • 平台自適配增強 比單純靠轉換器更能保障業務一致性


四、小結與未來展望

本項目成果：

  • 在 4 個月內完成 SQL 轉寫任務，比計劃提前 1 個月上線
  • 工具轉換率從 5%→80%，人工成本下降 70%+
  • 沉澱上千條規則和案例，形成可複用的 SQL 遷移知識庫
  • 平台能力增強，提升未來兼容性

展望：

  • 推動 CMH/LMH 全自動化遷移平台，支持更多方言（Snowflake、Databricks 等）
  • 引入在線實時 SQL 轉換 API，支持多雲混合分析
  • 結合執行計劃與成本模型的自動化 SQL 優化器
  • 依託知識庫與 RAG 提高 LLM 轉換一致性與可解釋性

參考研究：

  • 《Mallet: SQL Dialect Translation with LLM Rule Generation》