RedShift到MaxCompute迁移实践指导
簡介：?本文主要介紹Amazon Redshift如何遷移到MaxCompute，主要從語法對比和數(shù)據(jù)遷移兩方面介紹，由于Amazon Redshift和MaxCompute存在語法差異，這篇文章講解了一下語法差異
1.概要
本文檔詳細介紹了Redshift和MaxCompute之間SQL語法的異同。這篇文檔有助于加快sql任務(wù)遷移到MaxCompute。由于Redshift和MaxCompute之間語法存在很多差異，因此我們需要修改Redshift上編寫的腳本,然后才能在MaxCompute中使用，因為服務(wù)之間的SQL方言不同。
2.遷移前RedShift于MaxCompute的各項對比差異
2.1.1數(shù)據(jù)類型對比及類型轉(zhuǎn)化
| 類別 | MaxCompute | 建議轉(zhuǎn)化成MaxCompute類型 | Redshift | |
| 數(shù)值類型 | smallint | Y | Y | Y |
| integer | N | int | Y | |
| bigint | Y | int | Y | |
| decimal | Y | Y | Y | |
| numeric | N | decimal | Y | |
| real | N | float | Y | |
| double | Y | Y | Y | |
| float | Y | float | Y | |
| TINYINT | Y | smallint | N | |
| 字符類型 | varchar(n) | Y | Y | Y |
| char(n) | Y | Y | Y | |
| STRING | Y | |||
| text | N | string | Y | |
| 日期 | TIMESTAMP | Y | Y | Y |
| TIMESTAMPTZ | N | Y | ||
| DATE | Y | Y | Y | |
| TIME | N | Y | ||
| DateTime | Y | N | ||
| boolean 數(shù)據(jù)類型 | boolean | Y | Y | Y |
| 復(fù)雜數(shù)據(jù)類型 | ARRAY | Y | Y | N |
| MAP | Y | Y | N | |
| STRUCT | Y | Y | N | |
| HLLSketch | N | Y |
MaxCompoute數(shù)據(jù)類型參考2.0數(shù)據(jù)類型版本 - MaxCompute - 阿里云
2.1.2語法對比
MaxCompute沒有schenma、group、庫、存儲過程的概念。只有project、表、分區(qū),MaxCompute建表時沒有自增序列 外鍵等，不支持指定編碼默認utf-8，內(nèi)部表不支持指定存儲格式默認Aliorc
| 主要區(qū)別 | |
| 表結(jié)構(gòu) | 不能修改分區(qū)列列名，只能修改分區(qū)列對應(yīng)的值。 |
| 支持增加列，但是不支持刪除列以及修改列的數(shù)據(jù)類 型。 | |
| SQL 常見問題 | INSERT 語法上最直觀的區(qū)別是：Insert into/overwrite 后面 有個關(guān)鍵字 Table。 |
| 數(shù)據(jù)插入表的字段映射不是根據(jù) Select 的別名做的，而 是根據(jù) Select 的字段的順序和表里的字段的順序 | |
| UPDATE/DELETE | 只有事務(wù)表支持UPDATE/DELETE |
| join | Join 必須要用 on 設(shè)置關(guān)聯(lián)條件，不支持笛卡爾積 |
| 觸發(fā)器 | 不支持觸發(fā)器、 |
| 創(chuàng)建外部函數(shù) | maxCompute沒有外部函數(shù) |
| 精度 | DOUBLE 類型存在精度問題。 不建議在關(guān)聯(lián)時候進行直接等號關(guān)聯(lián)兩 個 DOUBLE字段，建議把兩個數(shù)做減 法，如果差距小于一個預(yù)設(shè)的值就認為 是相同，例如 abs(a1- a2) < 0.000000001。 目前產(chǎn)品上已經(jīng)支持高精度的類型 DECIMAL。 |
| 日期 | MaxCompute主要的日期類型是datetime(格式y(tǒng)yyy-mm-dd hh:mi:ss) timestamp date,datetime支持的內(nèi)建函數(shù)更加豐富，建議日期轉(zhuǎn)成datetime做運算，日期函數(shù)鏈接 |
| 存儲過程 | 使用MaxCompute的pyodps修改 |
| 物化視圖 | 要更新物化化視圖中的數(shù)據(jù)，MaxCompute只能手動更新，不支持自動更新 |
| redshift 支持在select語句中引用別名如 select money/100 as a ,round(money/100,3) from table | MaxCompute修改 select money/100 as a ,round(a,3) from table |
2.1.3復(fù)合表達式
| MaxCompute | REDAHIFT | |
| +、- | Y | Y |
| ^、|/、||/ | Y | Y |
| *、/、% | Y | Y |
| @ | N | Y |
| &、|、 | Y | Y |
| || | Y | Y |
| #、~、<<、>> | 使用shift函數(shù)替換 | Y |
2.1.4條件比較
| MaxCompute | REDAHIFT | |
| <> 或 != | Y | Y |
| like | Y | Y |
| BETWEEN?expression?AND | Y | Y |
| IS [ NOT ] NULL | Y | Y |
| EXISTS | Y | Y |
| POSIX 運算符 | N | Y |
| SIMILAR TO | N | Y |
| IN | Y | Y |
| 正則 ~ | Rlike | Y |
| ~~ | like | Y |
2.1.5DDL語法
主要差異：
1.MaxCompute不支持主鍵自增和PRIMARY KEY
2.指定默認值default]不支持使用函數(shù)
3.decimal指定默認值不支持-1
| 語法 | MaxCompute | REDSHIFT |
| CREATE TABLE—PRIMARY KEY | N | Y |
| CREATE TABLE—NOT NULL | Y | Y |
| CREATE TABLE—CLUSTER BY | Y | N |
| CREATE TABLE—EXTERNAL TABLE | Y(OSS, OTS, TDDL) | N |
| CREATE TABLE—TEMPORARY TABLE | N | Y |
| table_attributes | N(Mc內(nèi)部表不需要添加屬性) | Y |
| CREATE TABLE—AS | Y | Y |
| create materialized view | Y | Y |
2.1.6DML語法差異
| 語法 | MaxCompute | REDSHIFT |
| CTE | Y | Y |
| SELECT—into | N | Y |
| SELECT—recursive CTE | N | Y |
| SELECT—GROUP BY ROLL UP | Y | N |
| SELECT—GROUPING SET | Y | Y |
| SELECT—IMPLICT JOIN | Y | Y |
| SEMI JOIN | Y | N |
| SELEC TRANSFROM | Y | N |
| SELECT—corelated subquery | Y | Y |
| LATERAL VIEW | Y | Y |
| SET OPERATOR—UNION (disintct) | Y | Y |
| SET OPERATOR—INTERSECT | Y | Y |
| SET OPERATOR—MINUS/EXCEPT | Y | Y |
| INSERT INTO ... VALUES | Y | Y |
| INSERT INTO (ColumnList) | Y | Y |
| UPDATE … WHERE | Y(事務(wù)表支持) | Y |
| DELETE … WHERE | Y(事務(wù)表支持) | Y |
| ANALYTIC—reusable WINDOWING CLUSUE | Y | Y |
| ANALYTIC—CURRENT ROW | Y | Y |
| ANALYTIC—UNBOUNDED | Y | Y |
| ANALYTIC—RANGE … | Y | Y |
| WHILE DO | N | Y |
| VIEW WITH PARAMETERS | Y | N |
| select?*?into | N | Y |
2.1.7內(nèi)建函數(shù)對比
其他未列出的redshift函數(shù)不支持。
| 函數(shù)類型 | MaxCompute | POSTGRESQL | 在MaxCompute SQL中是否支持分區(qū)剪裁 |
| 日期函數(shù) | 無 | ADD_MES | |
| 無 | CONVERT_TIMEZONE | ||
| 無 | DATE_CMP_TIMESTAMP | ||
| 無 | DATE_CMP_TIMESTAMPTZ | ||
| 無 | DATE_PART_YEAR | ||
| 無 | DATE_CMP | ||
| 無 | INTERVAL_CMP | ||
| 無 | + | ||
| 無 | SYSDATE | ||
| 無 | TIMEOFDAY | ||
| 無 | TIMESTAMP_CMP | ||
| 無 | TIMESTAMP_CMP_DATE | ||
| 無 | TIMESTAMP_CMP_TIMESTAMPTZ | ||
| 無 | TIMESTAMPTZ_CMP | ||
| 無 | TIMESTAMPTZ_CMP_DATE | ||
| 無 | TIMESTAMPTZ_CMP_TIMESTAMP | ||
| 無 | to_timestamp | ||
| 無 | TIMEZONE | ||
| DATEDIFF | DATEDIFF |
| |
| DATE_ADD | DATEADD |
| |
| DATEPART | date_part |
| |
| DATETRUNC | date_trunc |
| |
| FROM_UNIXTIME | 無 |
| |
| GETDATE | CURRENT_DATE |
| |
| ISDATE | 無 |
| |
| LASTDAY | 無 |
| |
| TO_DATE | TO_DATE |
| |
| TO_CHAR | to_char |
| |
| UNIX_TIMESTAMP | extract |
| |
| WEEKDAY | 無 |
| |
| WEEKOFYEAR | 無 |
| |
| YEAR | extract |
| |
| QUARTER | EXTRACT |
| |
| MONTH | EXTRACT |
| |
| DAY | EXTRACT |
| |
| DAYOFMONTH | 無 |
| |
| HOUR | EXTRACT |
| |
| MINUTE | EXTRACT |
| |
| CURRENT_TIMESTAMP | CURRENT_TIMESTAMP |
| |
| ADD_MONTHS | 運算符+ |
| |
| LAST_DAY | LAST_DAY |
| |
| NEXT_DAY | NEXT_DAY |
| |
| MONTHS_BETWEEN | MONTHS_BETWEEN |
| |
| 數(shù)學函數(shù) | 無 | exp | |
| 無 | ATAN2 | ||
| 無 | DEXP | ||
| 無 | DLOG1 | ||
| 無 | DLOG10 | ||
| ABS | ABS |
| |
| ACOS | ACOS |
| |
| ASIN | ASIN |
| |
| ATAN | ATAN |
| |
| CEIL | CEIL |
| |
| CONV | convert |
| |
| COS | COS |
| |
| COSH | ACOS |
| |
| COT | COT |
| |
| EXP | EXP |
| |
| FLOOR | FLOOR |
| |
| LN | LN |
| |
| LOG | LOG |
| |
| POW | power |
| |
| RAND | random |
| |
| ROUND | ROUND |
| |
| SIN | SIN |
| |
| SINH | asin |
| |
| SQRT | SQRT |
| |
| TAN | TAN |
| |
| TANH | atan |
| |
| TRUNC | TRUNC |
| |
| LOG2 | LOG |
| |
| LOG10 | LOG |
| |
| BIN | 無 |
| |
| HEX | 無 |
| |
| UNHEX | 無 |
| |
| RADIANS | RADIANS |
| |
| DEGREES | DEGREES |
| |
| SIGN | SIGN |
| |
| E | 無 |
| |
| PI | PI |
| |
| FACTORIAL | 無 |
| |
| CBRT | CBRT |
| |
| SHIFTLEFT | << |
| |
| SHIFTRIGHT | >> |
| |
| SHIFTRIGHTUNSIGNED | >>> |
| |
| 窗口函數(shù) | 無 | CUME_DIST | |
| 無 | FIRST_VALUE/LAST_VALUE | ||
| 無 | LISTAGG | ||
| 無 | NTH_VALUE | ||
| 無 | PERCENTILE_CONT | ||
| 無 | PERCENTILE_DISC | ||
| 無 | RATIO_TO_REPORT (?ratio_expression?) OVER ( [ PARTITION BY?partition_expression?] ) | ||
| 無 | STDDEV_SAMP | ||
| 無 | VAR_SAMP | VARIANCE | VAR_POP | ||
| 無 | PERCENT_RANK | ||
| DENSE_RANK | DENSE_RANK |
| |
| RANK | RANK |
| |
| LAG | LAG |
| |
| LEAD | LEAD |
| |
| PERCENT_RANK | PERCENT_RANK |
| |
| ROW_NUMBER | ROW_NUMBER |
| |
| CLUSTER_SAMPLE | 無 |
| |
| NTILE | NTILE |
| |
| 聚合函數(shù) | PERCENTILE_APPROX | APPROXIMATE PERCENTILE_DISC | |
| 無 | LISTAGG | ||
| 無 | PERCENTILE_CONT | ||
| ANY_VALUE | ANY_VALUE | ||
| COUNT | COUNT |
| |
| AVG | AVG |
| |
| MAX | MAX |
| |
| MIN | MIN |
| |
| MEDIAN | PERCENTILE_disc |
| |
| STDDEV | STDDEV |
| |
| STDDEV_SAMP | STDDEV_SAMP |
| |
| SUM | SUM |
| |
| WM_CONCAT | string_agg |
| |
| COLLECT_LIST | 無 |
| |
| COLLECT_SET | 無 |
| |
| VARIANCE/VAR_POP | VARIANCE/VAR_POP |
| |
| VAR_SAMP | VAR_SAMP |
| |
| COVAR_POP | COVAR_POP |
| |
| COVAR_SAMP | COVAR_SAMP |
| |
| PERCENTILE | PERCENTILE_disc |
| |
| 字符串函數(shù) | 無 | || |
|
| 無 | BPCHARCMP | ||
| 無 | BTRIM | ||
| 無 | CHAR_LENGTH | ||
| 無 | CHARACTER_LENGTH | ||
| 無 | CHARINDEX | ||
| 無 | COLLATE | ||
| 無 | CRC32 | ||
| 無 | DIFFERENCE | ||
| 無 | INITCAP | ||
| 無 | OCTETINDEX | ||
| 無 | OCTET_LENGTH | ||
| 無 | QUOTE_IDENT | ||
| 無 | QUOTE_LITERAL | ||
| 無 | POSITION | ||
| 無 | REPEAT | ||
| 無 | LEFT /RIGHT | ||
| 無 | STRPOS | ||
| 無 | STRTOL | ||
| CHAR_MATCHCOUNT | 無 |
| |
| CHR | CHR |
| |
| CONCAT | CONCAT|array_concat |
| |
| GET_JSON_OBJECT | 無 |
| |
| INSTR | 無 |
| |
| IS_ENCODING | 無 |
| |
| KEYVALUE | 無 |
| |
| LENGTH | LENGTH |
| |
| LENGTHB | LEN |
| |
| MD5 | 無 |
| |
| REGEXP_EXTRACT | 無 |
| |
| REGEXP_INSTR | REGEXP_INSTR |
| |
| REGEXP_REPLACE | REGEXP_REPLACE |
| |
| REGEXP_SUBSTR | REGEXP_SUBSTR |
| |
| REGEXP_COUNT | REGEXP_COUNT |
| |
| SPLIT_PART | SPLIT_PART |
| |
| SUBSTR | SUBSTR |
| |
| SUBSTRING | SUBSTRING |
| |
| TOLOWER | LOWER |
| |
| TOUPPER | UPPER |
| |
| TRIM | TRIM |
| |
| LTRIM | LTRIM |
| |
| RTRIM | RTRIM |
| |
| REVERSE | REVERSE |
| |
| REPEAT | REPEAT |
| |
| ASCII | ASCII |
| |
| CONCAT_WS | CONCAT_WS |
| |
| LPAD | LPAD |
| |
| RPAD | RPAD |
| |
| REPLACE | REPLACE |
| |
| SOUNDEX | SOUNDEX |
| |
| SUBSTRING_INDEX | SUBSTRING_INDEX |
| |
| TRANSLATE | TRANSLATE |
| |
| URL_DECODE | 無 |
| |
| URL_ENCODE | 無 |
| |
| CRC32 | 無 |
| |
| 其他函數(shù) | CAST | CAST |
|
| COALESCE | COALESCE |
| |
| DECODE | DECODE |
| |
| GET_IDCARD_AGE | 無 |
| |
| GET_IDCARD_BIRTHDAY | 無 |
| |
| GET_IDCARD_SEX | 無 |
| |
| GREATEST | GREATEST |
| |
| ORDINAL | 無 |
| |
| LEAST | LEAST |
| |
| MAX_PT | 無 |
| |
| UUID | uuid_generate_v1 |
| |
| SAMPLE | 無 |
| |
| IF | IF |
| |
| CASE WHEN | CASE WHEN |
| |
| SPLIT | SPLIT |
| |
| STR_TO_MAP | 無 |
| |
| EXPLODE | split_to_array |
| |
| MAP | 無 |
| |
| MAP_KEYS | 無 |
| |
| MAP_VALUES | 無 |
| |
| NVL | NVL |
| |
| ARRAY | ARRAY |
| |
| SIZE | get_array_length |
| |
| ARRAY_CONTAINS | @> |
| |
| POSEXPLODE | 無 |
| |
| TRANS_ARRAY | 無 |
| |
| INLINE | 無 |
| |
| NAMED_STRUCT | 無 |
| |
| 無 | SUBARRAY |
2.1.8 MaxCompute 產(chǎn)品特性
| 功能 | MaxCompute 產(chǎn)品組件 | 特性介紹 |
| 數(shù)據(jù)存儲 | MaxCompute 表 (基于盤古 分布式存儲) | MaxCompute 支持大規(guī)模計算存儲，適用于 TB 以上規(guī)模的存 儲及計算需求，最大可達 EB 級別。同一個 MaxCompute 項 目支持企業(yè)從 創(chuàng)業(yè)團隊發(fā)展到獨角獸的數(shù)據(jù)規(guī)模需求； 數(shù)據(jù) 分布式存儲，多副本冗余，數(shù)據(jù)存儲對外僅開放 表的 操作接口，不提供文件系統(tǒng)訪問接口 MaxCompute 支持大規(guī)模計算存儲，適用于 TB 以上規(guī)模的存 儲及計算需求，最大可達 EB 級別。同一個 MaxCompute 項目支持企業(yè)從 創(chuàng)業(yè)團隊發(fā)展到獨角獸的數(shù)據(jù)規(guī)模需求； 數(shù)據(jù)分布式存儲，多副本冗余，數(shù)據(jù)存儲對外僅 開放表的操作接口，不提供文件系統(tǒng)訪問接口； 自研數(shù)據(jù)存儲結(jié)構(gòu)，表數(shù)據(jù)列式存儲，默認高度 壓縮，后續(xù)將提供兼容 ORC的Ali-ORC存儲格 式； 支持外表，將存儲在OSS 對象存儲、OTS表格 存儲的數(shù)據(jù)映射為二維表； 支持Partition、Bucket 的分區(qū)、分桶存儲； 更底層不是 HDFS，是阿里自研的盤古文件系 統(tǒng)，但可借助 HDFS 理解對應(yīng)的表之下文件的 體系結(jié)構(gòu)、任務(wù)并發(fā)機制使用時，存儲與計算解 耦，不需要僅僅為了存儲擴大不必要的計算資 源； |
| 存儲 | Pangu | 阿里自研分布式存儲服務(wù)，類似 HDFS。 MaxCompute 對外目前只暴露表接口，不能直 接訪問文件系統(tǒng)。 |
| 資源調(diào)度 | Fuxi | 阿里自研的資源調(diào)度系統(tǒng)，類似 Yarn |
| 數(shù)據(jù)上傳下載 | Tunnel Streaming Tunnel | 不暴露文件系統(tǒng)，通過 Tunnel 進行批量數(shù)據(jù)上傳下載 |
| 開發(fā)&診斷 | Dataworks/Studio/Logview | 配套的數(shù)據(jù)同步、作業(yè)開發(fā)、工作流編排調(diào)度、 作業(yè)運維及診斷工具。開源社區(qū)常見的 Sqoop、Kettle、Ozzie 等實現(xiàn)數(shù)據(jù)同步和調(diào)度 |
| 用戶接口 | CLT/SDK | 統(tǒng)一的命令行工具和 JAVA/PYTHON SDK |
| SQL | MaxCompute SQL | TPC-DS 100%支持，同時語法高度兼容 Hive， 有Hive 背景，開發(fā)者直接上手，特別在大數(shù)據(jù) 規(guī)模下性能強大。 * 完全自主開發(fā)的 compiler，語言功能開發(fā)更 靈活，迭代快，語法語義檢查更加靈活高效 * 基于代價的優(yōu)化器，更智能，更強大，更適合 復(fù)雜的查詢 * 基于LLVM 的代碼生成，讓執(zhí)行過程更高效 * 支持復(fù)雜數(shù)據(jù)類型(array,map,struct) * 支持Java、Python語言的UDF/UDAF/UDTF * 語法：Values、CTE、SEMIJOIN、FROM倒 裝、Subquery Operations 、 Set Operations(UNION /INTERSECT /MINUS)、 SELECT TRANSFORM 、User Defined Type、 GROUPING SET(CUBE/rollup/GROUPING SET)、腳本運行模式、參數(shù)化視圖 * 支持外表(外部數(shù)據(jù)源+StorageHandler，支 持非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)) |
| Spark | MaxCompute Spark | MaxCompute提供了Spark on MaxCompute 的解決方案，使 MaxCompute 提供兼容開源的 Spark 計算服務(wù)，讓它在統(tǒng)一的計算資源和數(shù)據(jù) 集權(quán)限體系之上，提供 Spark 計算框架，支持用 戶以熟悉的開發(fā)使用方式提交運行 Spark 作 業(yè)。 * 支持原生多版本 Spark 作業(yè)： Spark1.x/Spark2.x作業(yè)都可運行； * 開源系統(tǒng)的使用體驗：Spark-submit 提交方 式，提供原生的 Spark WebUI供用戶查看； * 通過訪問OSS、OTS、database 等外部數(shù)據(jù) 源，實現(xiàn)更復(fù)雜的 ETL 處理，支持對 OSS 非結(jié) 構(gòu)化進行處理； * 使用 Spark 面向 MaxCompute 內(nèi)外部數(shù)據(jù) 開展機器學習， 擴展應(yīng)用場景 |
| 機器學習 | PAI | MaxCompute 內(nèi)建支持的上百種機器學習算 法，目前 MaxCompute 的機器學習能力由 PAI 產(chǎn)品進行統(tǒng)一提供服務(wù)，同時 PAI提供了深度學 習框架、Notebook 開發(fā)環(huán)境、GPU計算資源、 模型在線部署的彈性預(yù)測服務(wù)。MaxCompute 的數(shù)據(jù)對PAI產(chǎn)品無縫集成。 |
| 數(shù)據(jù)接入 | 目前支撐通過 DTS或者 DataWorks數(shù)據(jù)集成功能 | 數(shù)據(jù)集成是穩(wěn)定高效、彈性伸縮的數(shù)據(jù)同步平臺，豐富的異構(gòu)數(shù)據(jù)源之間高速穩(wěn)定的數(shù)據(jù)移動及同步能力。支持實時任務(wù)和批任務(wù)寫入MaxCompute |
| 整體 | 不是孤立的功能，完整的企業(yè) 服務(wù) | 不需要多組件集成、調(diào)優(yōu)、定制，開箱即用 |
3、RedShift到MaxCompute遷移工具介紹
從數(shù)據(jù)庫表導(dǎo)入到 Amazon S3
卸載數(shù)據(jù) - Amazon Redshift
在線遷移上云服務(wù)
AWS S3 遷移教程 - 在線遷移服務(wù) - 阿里云
將數(shù)據(jù)從OSS遷移至同區(qū)域的MaxCompute項目load命令
LOAD - MaxCompute - 阿里云
語法校驗工具二選一
MaxCompute studio
認識MaxCompute Studio - MaxCompute - 阿里云
DataWorks sql節(jié)點
創(chuàng)建ODPS SQL節(jié)點 - DataWorks - 阿里云
4、遷移整體方案
數(shù)據(jù)庫遷移主要包含以下內(nèi)容
遷移實施計劃:
| 序號 | 項目 | 預(yù)估時間 |
| 1 | 調(diào)研評估 | 1~2周 |
| 2 | 方案設(shè)計 | 1~2周 |
| 3 | 資源規(guī)劃 | 1周 |
| 4 | 改造與測試驗證 | 5~7周，需要根據(jù)復(fù)雜度評估 |
| 5 | 生成割接 | 1~2周 |
5、遷移詳細方案
5.1. 現(xiàn)狀分析及需求分析
5.2. 遷移方案設(shè)計
用戶根據(jù)自身現(xiàn)有 RedShift數(shù)據(jù)量、QPS、TPS 等性能指標、高可用需求和未來業(yè)務(wù)增長需求，制定合理化的遷移方案。
5.3. 資源規(guī)劃
用戶需要準備好 MaxCompute 的相關(guān)環(huán)境，同時獲取到對應(yīng)需要使用的遷移工具。遷移工具的相關(guān)內(nèi)容請參考《 RedShift到MaxCompute遷移工具介紹 》 章節(jié)。
5.4. 改造及測試驗證
5.4.1. 改造
遷移工具可以利用MaxCompute studio（或者DataWorks新建sql節(jié)點）客戶端語法校驗，新建一個sql文件，如圖不支持的語法會報紅
MaxCompute Studio安裝文檔認識MaxCompute Studio - MaxCompute - 阿里云
5.4.1.1. 建表
在RedShift中獲取表列表和表字段定義，按照Maxcompute支持的字段值進行轉(zhuǎn)換，對于有update和delete語句的表必須建成Transactional表
類型轉(zhuǎn)化參考《數(shù)據(jù)類型對比及類型轉(zhuǎn)化》章節(jié)
建表語法
--創(chuàng)建新表。
create [external] table [if not exists]
[( ?[not null] [default ] [comment ], ...)]
[comment ]
[partitioned by ( ?[comment ], ...)]
--用于創(chuàng)建聚簇表時設(shè)置表的Shuffle和Sort屬性。
[clustered by | range clustered by ( [, , ...]) [sorted by ( [asc | desc] [, ?[asc | desc] ...])] into ?buckets]
--僅限外部表。
[stored by StorageHandler]
--僅限外部表。
[with serdeproperties (options)]
--僅限外部表。
[location ]
--指定表為Transactional表，后續(xù)可以對該表執(zhí)行更新或刪除表數(shù)據(jù)操作，但是Transactional表有部分使用限制，請根據(jù)需求創(chuàng)建。
[tblproperties("transactional"="true")] ?
[lifecycle ];
--基于已存在的表創(chuàng)建新表并復(fù)制數(shù)據(jù)，但不復(fù)制分區(qū)屬性。
create table [if not exists] ?[lifecycle ] as ;
--基于已存在的表創(chuàng)建具備相同結(jié)構(gòu)的新表但不復(fù)制數(shù)據(jù)。
create table [if not exists] ?like ?[lifecycle ];
說明：
? 表名與列名均對大小寫不敏感。
? 在創(chuàng)建表時，如果不指定 if not exists選項而存在同名表，則返回報錯；若指定此選項，則無論是否存在同名表，即使原表結(jié)構(gòu)與要創(chuàng)建的目標表結(jié)構(gòu)不一致， 均返回成功。已存在的同名表的元信息不會被改動。
? 表名、列名中不能有特殊字符，只能用英文的 a-z、A-Z 及數(shù)字和下劃線（_），
且以字母開頭，名稱的長度不超過 128 字節(jié)。
?tblproperties("transactional"="true")：可選(有update和delete語句必須設(shè)置)。設(shè)置表為Transactional表。后續(xù)可以對Transactional表執(zhí)行update、delete操作實現(xiàn)行級更新或刪除數(shù)據(jù)。更多信息，請參見更新或刪除數(shù)據(jù)（UPDATE | DELETE）。
? Partitioned by 指定表的分區(qū)字段，目前僅支持 string類型。分區(qū)值不可以有雙字節(jié)字符（如中文），必須是以英文字母 a-z、A-Z開始后可跟字母數(shù)字，名稱的長度不超過 128 字節(jié)。允許的字符包括：空格、冒號（:）、下劃線（_）、美元符$）、井號（#）、點（.）、感嘆號（!）和@，出現(xiàn)其他字符行為未定義， 例如：“\t”、“\n”、“/”等。當利用分區(qū)字段對表進行分區(qū)時，新增分區(qū)、更新分區(qū)內(nèi)數(shù)據(jù)和讀取分區(qū)數(shù)據(jù)均不需要做全表掃描，可以提高處理效率。
? 注釋內(nèi)容是長度不超過 1024 字節(jié)的有效字符串。
? lifecycle 指明此表的生命周期，單位：天。create table like 語句不會復(fù)制源表
的生命周期屬性。
? 理論上源表分區(qū)最多只能 6 級，但考慮極限存儲的分區(qū)膨脹方式，請盡可能少用
分區(qū)。
? 一個表允許的分區(qū)個數(shù)支持按照具體的 project 配置，默認 60000 個。
? 在create table ... as select ...語句中，如果在 select 子句中使用常量作為列的
值，建議指定列的名字。
? 如果希望源表和目標表具有相同的表結(jié)構(gòu)，可以嘗試使用 create table ... like 操
作。
5.4.1.1.1建表具體案例
5.4.1.2. SQL 遷移
SQL 遷移實際上就是根據(jù) Oracle 和MaxCompute 兩者間 SQL 的差異進行轉(zhuǎn)化，將RedShift中的 SQL 轉(zhuǎn)化成 MaxCompute 中的 SQL，從而使 SQL 可用。具體的 SQL間差異請參考《遷移前RedShift于MaxCompute的各項對比差異》 章節(jié)中的相關(guān)內(nèi)容
5.4.1.2.1 SQL 遷移 具體案例
DML語句
1.執(zhí)行updae或者delet的語句需要創(chuàng)建事務(wù)表("transactional"="true")
2. 形如COMMENT ON column atzc_dev_dw.t_com_fact_auto_pay_gw_trans_pay_gw."n_trans_amt" is 'dml';給列添加 注釋，需要改為MC?持的語法alter table ?change column ?comment '';
DQL語句
| 問題現(xiàn)象 | 遷移指導(dǎo) | |
| cte(with)語句 | with語句寫在insert into下面語法解析報錯 | with語句移動到insert into上面 |
|
MC不支持嵌套的with 需要將with拿出來 | with a as () , b as () | |
| 類型轉(zhuǎn)化 | redshift都使用的是 :: 如：a::date
| 使用cast(a as date) |
| 正常匹配 | redshift使用的是?~ | 使用rlike替換 |
| group by | redshift group by中的整型常量會被當做select的列序號處理 如：group by 1,2. | SQL語句設(shè)置了屬性，即set odps.sql.groupby.position.alias=true;一起提交 |
| 類型轉(zhuǎn)化 :: | redshift ::代表類型轉(zhuǎn)化 | 使用cast函數(shù)轉(zhuǎn)化 |
| 數(shù)據(jù)類型 | varchar | 需要指定位數(shù)varchar(100)或者直接指定string |
| decimal 類型常量1 | 改成1bd | |
| smallint 常量 | 1s | |
| join | join的不等值 | mc不支持普通join不等值表達式，可以使用mapjoin |
內(nèi)建函數(shù)
| RedShift | MaxCompute | RS舉例 | MC舉例 |
| 多行注釋/* xxxxx */ | 框選所需注釋內(nèi)容，ctrl+/，進行注釋 | ||
| DATEADD( datepart, interval, {date|time|timetz|timestamp} ) | datetime dateadd(date|datetime|timestamp <date>, bigint <delta>, string <datepart>) | dateadd(day,1,f.dt_date) | dateadd(f.dt_date,1,'dd') |
| DATEDIFF ( datepart, {date|time|timetz|timestamp}, {date|time|time|timestamp} ) | bigint datediff(date|datetime|timestamp <date1>, date|datetime|timestamp <date2>, string <datepart>) | datediff(min,a,b) | datediff(b,a,'mi') |
| current_date-n/current_date+n | dateadd(GETDATE(),n) dateadd可以加減時間，getdate可以獲取當前時間 | current_date-1 | dateadd(GETDATE(),1,'dd') |
| 類型轉(zhuǎn)化 :: | cast轉(zhuǎn) | a::date | cast(a as date) |
| 正則 ~ | rlike | ||
| 日期加減current_date+30 | date_add(current_date(),30) | ||
| CEILING 或 CEIL 函數(shù)用于將數(shù)字向上舍入到下一個整數(shù)。 | ceil | select ceiling(commission) | select ceil(1.1); |
| TO_TIMETAMP 將時間戳字符串轉(zhuǎn)換為時間標記 | bigint unix_timestamp(datetime <date>) | to_timestamp('1900/00/00 00:00:00'as string, 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS.MS'as string) | unix_timestamp(cast ("1900-00-00 00:00:00" as datetime）) |
| dateadd按指定的時間間隔遞增日期、時間、時間或時間戳值 | datetime dateadd(date|datetime|timestamp <date>, bigint <delta>, string <datepart>) | dateadd(month,-6,a.dt_end_date) | dateadd(a.dt_end_date,-6,"mm") |
| LISTAGG 聚合函數(shù)根據(jù) ORDER BY 表達式對該組的行進行排序，然后將值串聯(lián)成一個字符串 | wm_concat(string <separator>, string <colname>) | listagg(remark) | wm_Concat(",",remark) |
| CURRENT_DATE獲取當前日期 | CURRENT_DATE() MaxCompute需要添加括號 | ||
| EXTRACT(week from $1)提取函數(shù)從 TIMESTAMP 值或表達式 | weekofyear() | ||
| EXTRACT(weekday from $1) 和 extract(DOW from $1) | weekday($1) | ||
| DATEPART(WEEKDAY,T3.dt_report) | WEEKDAY(cast(T3.dt_report as DATETIME)) | ||
| LEN 函數(shù)返回一個整數(shù)，表示輸入字符串中的字符的數(shù)量 | bigint length(string <str>) | len | length |
| LOWER 函數(shù)返回與輸入字符串具有相同數(shù)據(jù)類型的字符串 | tolower(string <source>) | lower | |
| CONVERT ( TIMESTAMP, id_card_back_overdue) 函數(shù)將值從一種數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換為另一種數(shù)據(jù)類型 | 轉(zhuǎn)為cast() | CONVERT ( TIMESTAMP, id_card_back_overdue) | cast(id_card_back_overdue as TIMESTAMP) |
| sysdate返回當前會話時區(qū)（默認為 UTC）中的當前日期和時間 | getdate() 返回DATETIME ‘2017-11-11 00:00:00’ | ||
| charindex() 返回指定子字符串在字符串中的位置 | INSTR() | charindex('fish', 'dogfish') | instr('dogfish','fish') |
| left()這些函數(shù)返回指定數(shù)量的位于字符串最左側(cè) | substr() | ||
| right()這些函數(shù)返回指定數(shù)量的位于字符串最右側(cè) | reverse(substr(reverse())) | ||
| DATE_TRUNC 函數(shù)根據(jù)您指定的日期部分（如小時、周或月）截斷時間戳表達式或文字 date_trunc('month'） | datetrunc(,'month') | ||
| json_extract_path_text 函數(shù)返回鍵:Value對引用 JSON 字符串中的一系列路徑元素 | 改為get_json_object寫法get_json_object(content,'$.DeviceID') | 根據(jù)key路徑獲取json字符串的value | json_extract_path_text('{"f2":{"f3":1},"f4":{"f5":99,"f6":"star"}}','f4', 'f6') |
| json_extract_array_element_text | 使用atzc_dev_dw.json_extract_array_element_text | 根據(jù)索引返回數(shù)組元素 | json_extract_array_element_text('[111,112,113]', 2) |
| POSITION返回指定子字符串在字符串中的位置 | 改成：instr | ||
| BTRIM?函數(shù)通過刪除前導(dǎo)空格和尾隨空格或刪除 | TRIM maxCompute只能刪除左右空格不能刪除指定位置空格，刪除指定位置需要自己寫udf實現(xiàn) | ||
| date_part()從表達式中提取日期部分值 | datepart() | ||
| mod() 函數(shù)返回一個數(shù)字結(jié)果 | $1%$2 | ||
| ~~ | like | ||
| date_part(w,time) | weekofyear() |
4.4.1.2存儲過程遷移
建議改成臨時表或者pyodps的方式
5.4.2數(shù)據(jù)遷移
| 序號 | 描述 |
| ① | 將Amazon Redshift數(shù)據(jù)導(dǎo)出至Amazon S3數(shù)據(jù)湖（簡稱S3）。 |
| ② | 通過對象存儲服務(wù)OSS的在線遷移上云服務(wù)，將數(shù)據(jù)從S3遷移至OSS。 |
| ③ | 將數(shù)據(jù)從OSS遷移至同區(qū)域的MaxCompute項目中，并校驗數(shù)據(jù)完整性和正確性。 |
數(shù)據(jù)遷移參考文檔：
Amazon Redshift數(shù)據(jù)遷移至MaxCompute - MaxCompute - 阿里云
5.4.3. 測試驗證
目前RedShift到MaxCompute 遷移的數(shù)據(jù)測試驗證工作，還沒有工具可以支持，需要
自行編寫腳本工具完成，常用校驗方案有如下幾種：
? 表結(jié)構(gòu)校驗，從 RedShift和MaxCompute 分別導(dǎo)出數(shù)據(jù)表列及類型定義后計算
md5 進行校驗
? 數(shù)據(jù)表行數(shù)比對，執(zhí)行 SQL 語句分別在 RedShift和MaxCompute 統(tǒng)計相同表的
數(shù)據(jù)行數(shù)進行逐行比對
? 數(shù)據(jù)全量校驗，一般用于核心表且數(shù)據(jù)量較小的校驗場景，導(dǎo)出全量數(shù)據(jù)計算
md5 進行校驗，或全量數(shù)據(jù)分段計算 md5 進行校驗
? 數(shù)據(jù)抽樣校驗，一般用于核心大表的數(shù)據(jù)校驗場景，按一定抽樣規(guī)則從源和目標
抽取數(shù)據(jù)進行校驗。
原文鏈接
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總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的RedShift到MaxCompute迁移实践指导的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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