Guida alla traduzione SQL di IBM Netezza

Il data warehousing IBM Netezza è progettato per funzionare con la sintassi SQL specifica di Netezza. Netezza SQL è basato su Postgres 7.2. Gli script SQL scritti per Netezza non possono essere utilizzati in un data warehouse BigQuery senza alterazioni, poiché i dialetti SQL variano.

Questo documento illustra le analogie e le differenze nella sintassi SQL tra Netezza e BigQuery nelle seguenti aree:

• Tipi di dati
• Elementi del linguaggio SQL
• Sintassi delle query
• Data Manipulation Language (DML)
• Data Definition Language (DDL)
• Stored procedure
• Funzioni

Puoi anche utilizzare la traduzione SQL batch per eseguire la migrazione collettiva degli script SQL o la traduzione SQL interattiva per tradurre query ad hoc. IBM Netezza SQL/NZPLSQL è supportato da entrambi gli strumenti in anteprima.

Tipi di dati

Formattazione del tipo di timestamp e data

Per ulteriori informazioni sulla formattazione del tipo di data utilizzata da Netezza SQL, consulta la documentazione relativa ai pattern dei modelli di data e ora di Netezza. Per saperne di più sulle funzioni di data e ora, consulta la documentazione relativa alle funzioni di data/ora di Netezza.

Quando converti gli elementi di formattazione del tipo di data da Netezza a GoogleSQL, devi prestare particolare attenzione alle differenze di fuso orario tra TIMESTAMP e DATETIME, come riassunto nella tabella seguente:

SELECT dichiarazione

In genere, l'istruzione SELECT di Netezza è compatibile con BigQuery. La tabella seguente contiene un elenco di eccezioni:

SELECT
  (subquery) AS flag,
  CASE WHEN flag = 1 THEN ...

SELECT
  (subquery) AS flag,
  CASE WHEN (subquery) = 1 THEN ...

SELECT
  q.*,
  CASE WHEN flag = 1 THEN ...
FROM (
  SELECT
    (subquery) AS flag,
    ...
  ) AS q

Operatori di confronto

Funzioni SQL integrate

Funzioni

Questa sezione mette a confronto le funzioni Netezza e BigQuery.

Funzioni di aggregazione

Funzioni di analisi

Funzioni di data e ora

Funzioni di stringa

Funzioni matematiche

Sintassi DML

Questa sezione mette a confronto la sintassi DML di Netezza e BigQuery.

INSERT dichiarazione

INSERT INTO table VALUES (...);

INSERT INTO table (...) VALUES (...);

INSERT INTO table (...) VALUES (...);
INSERT INTO table (...) VALUES (...);

INSERT INTO table VALUES (), ();

Gli script DML in BigQuery hanno una semantica di coerenza leggermente diversa rispetto alle istruzioni equivalenti in Netezza. Tieni inoltre presente che BigQuery non offre vincoli diversi da NOT NULL.

Per una panoramica dell'isolamento degli snapshot e della gestione delle sessioni e delle transazioni, consulta Garanzia di coerenza e isolamento delle transazioni.

UPDATE dichiarazione

In Netezza, la clausola WHERE è facoltativa, ma in BigQuery è obbligatoria.

UPDATE tbl
SET
tbl.col1=val1;

UPDATE A
SET
  y = B.y,
  z = B.z + 1
FROM B
WHERE A.x = B.x
  AND A.y IS NULL;

UPDATE A
SET
  y = B.y,
  z = B.z + 1
FROM B
WHERE A.x = B.x
  AND A.y IS NULL;

UPDATE A alias
SET x = x + 1
WHERE f(x) IN (0, 1)

UPDATE A
SET x = x + 1
WHERE f(x) IN (0, 1);

UPDATE A
SET z = B.z
FROM B
WHERE A.x = B.x
  AND A.y = B.y

UPDATE A
SET z = B.z
FROM B
WHERE A.x = B.x
  AND A.y = B.y;

Per alcuni esempi, consulta Esempi di UPDATE.

A causa delle quote DML, consigliamo di utilizzare istruzioni MERGE più grandi anziché più istruzioni singolari UPDATE e INSERT. Gli script DML in BigQuery hanno una semantica di coerenza leggermente diversa rispetto alle istruzioni equivalenti in Netezza. Per una panoramica dell'isolamento degli snapshot e della gestione delle sessioni e delle transazioni, consulta Garanzia di coerenza e isolamento delle transazioni.

DELETE e TRUNCATE estratti conto

Le istruzioni DELETE e TRUNCATE sono entrambi modi per rimuovere righe da una tabella senza influire sullo schema o sugli indici della tabella. L'istruzione TRUNCATE ha lo stesso effetto dell'istruzione DELETE, ma è molto più veloce dell'istruzione DELETE per le tabelle di grandi dimensioni. L'istruzione TRUNCATE è supportata in Netezza, ma non in BigQuery. Tuttavia, puoi utilizzare le istruzioni DELETE sia in Netezza che in BigQuery.

In BigQuery, l'istruzione DELETE deve avere una clausola WHERE. In Netezza, la clausola WHERE è facoltativa. Se la clausola WHERE non è specificata, tutte le righe della tabella Netezza vengono eliminate.

BEGIN;
LOCK TABLE A IN EXCLUSIVE MODE;
DELETE FROM A;
INSERT INTO A SELECT * FROM B;
COMMIT;

bq query \

--replace \

--destination_table \

tableA \

'SELECT * \

FROM tableB \

WHERE ...'

bq cp \

-f tableA tableB

DELETE FROM database.table

DELETE FROM table WHERE TRUE;

MERGE dichiarazione

Un'istruzione MERGE deve corrispondere a un massimo di una riga di origine per ogni riga di destinazione. Gli script DML in BigQuery hanno una semantica di coerenza leggermente diversa rispetto alle istruzioni equivalenti in Netezza. Per una panoramica dell'isolamento degli snapshot e della gestione delle sessioni e delle transazioni, consulta Garanzia di coerenza e isolamento delle transazioni. Per esempi, consulta Esempi di MERGE BigQuery e Esempi di MERGE Netezza.

Sintassi DDL

Questa sezione mette a confronto la sintassi DDL di Netezza e BigQuery.

CREATE TABLE dichiarazione

DROP dichiarazione

Opzioni e attributi delle colonne

Tabelle temporanee

Netezza supporta le tabelle TEMPORARY esistenti durante la durata di una sessione.

Per creare una tabella temporanea in BigQuery, segui questi passaggi:

1. Crea un set di dati con una durata breve (ad esempio 12 ore).

2. Crea la tabella temporanea nel set di dati, con un prefisso del nome della tabella ditemp. Ad esempio, per creare una tabella che scade tra un'ora:

   CREATE TABLE temp.name (col1, col2, ...)
   OPTIONS(expiration_timestamp = TIMESTAMP_ADD(CURRENT_TIMESTAMP(),
   INTERVAL 1 HOUR));

3. Inizia a leggere e scrivere dalla tabella temporanea.

Puoi anche rimuovere i duplicati in modo indipendente per trovare errori nei sistemi a valle.

Tieni presente che BigQuery non supporta le colonne DEFAULT e IDENTITY (sequenze).

Istruzioni SQL procedurali

Netezza utilizza il linguaggio di scripting NZPLSQL per lavorare con le stored procedure. NZPLSQL si basa sul linguaggio PL/pgSQL di Postgres. Questa sezione descrive come convertire le istruzioni SQL procedurali utilizzate in stored procedure, funzioni e trigger da Netezza a BigQuery.

CREATE PROCEDURE dichiarazione

Sia Netezza che BigQuery supportano la creazione di stored procedure utilizzando l'istruzione CREATE PROCEDURE. Per ulteriori informazioni, consulta Utilizzare le stored procedure SQL.

Dichiarazione e assegnazione di variabili

Gestori delle eccezioni

Netezza supporta gestori delle eccezioni che possono essere attivati per determinate condizioni di errore. BigQuery non supporta i gestori delle condizioni.

Istruzioni SQL dinamiche

Netezza supporta le query SQL dinamiche all'interno delle stored procedure. BigQuery non supporta le istruzioni SQL dinamiche.

Istruzioni di controllo del flusso

Altre istruzioni ed elementi di linguaggio procedurale

Istruzioni SQL con più istruzioni e su più righe

Sia Netezza che BigQuery supportano le transazioni (sessioni) e quindi supportano le istruzioni separate da punti e virgola che vengono eseguite insieme in modo coerente. Per ulteriori informazioni, consulta la sezione Transazioni con più istruzioni.

Altre istruzioni SQL

Garanzie di coerenza e isolamento delle transazioni

Sia Netezza che BigQuery sono atomici, ovvero conformi allo standard ACID a livello di mutazione in molte righe. Ad esempio, un'operazione MERGE è completamente atomica, anche con più valori inseriti.

Transazioni

Netezza accetta sintatticamente tutte e quattro le modalità di isolamento delle transazioni ANSI SQL. Tuttavia, indipendentemente dalla modalità specificata, viene utilizzata solo la modalità SERIALIZABLE, che offre il massimo livello di coerenza possibile. Questa modalità evita inoltre letture sporche, non ripetibili e fantasma tra transazioni concorrenti. Netezza non utilizza il blocco convenzionale per applicare la coerenza. Utilizza invece il controllo delle dipendenze di serializzazione, una forma di controllo della contemporaneità ottimistica per eseguire automaticamente il rollback dell'ultima transazione quando due transazioni tentano di modificare gli stessi dati.

BigQuery supporta inoltre le transazioni. BigQuery contribuisce a garantire controllo della contemporaneità ottimistico (ha la priorità chi esegue il primo commit) con l'isolamento degli snapshot, in cui una query legge gli ultimi dati committati prima dell'inizio della query. Questo approccio garantisce lo stesso livello di coerenza su base per riga, per mutazione e tra righe all'interno della stessa istruzione DML, evitando al contempo i deadlock. In caso di più aggiornamenti DML eseguiti sulla stessa tabella, BigQuery passa al controllo della concorrenza pessimistico. I job di caricamento possono essere eseguiti in modo completamente indipendente e aggiunti alle tabelle.

Esegui il rollback

Netezza supporta l'istruzione ROLLBACK per interrompere la transazione corrente e eseguire il rollback di tutte le modifiche apportate nella transazione.

In BigQuery, puoi utilizzare l'istruzione ROLLBACK TRANSACTION.

Limiti per i database

Passaggi successivi

• Consulta le istruzioni dettagliate per eseguire la migrazione da IBM Netezza a BigQuery.