一、背景与需求：多数据源SQL兼容的痛点

在数据仓库与大数据分析场景中，企业常面临多数据源共存的问题。例如，业务系统可能使用Presto进行交互式查询，日志分析依赖ClickHouse，而历史数据存储在Hive中。不同系统采用的SQL方言存在语法差异（如函数名、日期处理、窗口函数等），导致SQL脚本无法直接跨平台执行。
典型痛点：

• 语法不兼容：Presto的date_diff函数在Hive中需替换为datediff。
• 函数缺失：ClickHouse的arrayJoin函数在Doris中无直接对应，需改写为explode。
• 性能优化差异：Trino的分布式执行计划与Doris的向量化引擎不匹配，需调整查询结构。

Doris SQL Convertor的诞生正是为了解决这一问题。它通过解析源SQL方言的语法树，将其转换为符合Doris语法规则的等效SQL，同时保留查询逻辑与性能优化空间。

二、技术原理：从解析到转换的全流程

1. 方言识别与语法解析

Convertor首先通过正则表达式或关键字匹配识别输入SQL的方言类型（如检测/*+ SET_VAR(execution_parallel=4) */识别为Doris方言）。随后，利用ANTLR等解析工具生成抽象语法树（AST），分解SQL为表、字段、函数、子查询等节点。
示例：

-- Presto SQL
SELECT date_diff('day', current_date, order_date) AS days_diff 
FROM orders 
WHERE order_date > date_add('day', -7, current_date);

解析为AST后，识别出date_diff和date_add为Presto特有函数。

2. 转换规则引擎

基于预定义的规则库，Convertor对AST节点进行替换、删除或新增操作。规则库覆盖近10种方言的差异点，包括：

• 函数映射：Presto.date_diff → Doris.datediff
• 语法结构调整：ClickHouse的GLOBAL IN子查询需改写为Doris的JOIN
• 类型系统适配：Hive的STRING类型在Doris中可能需显式转为VARCHAR

3. 语义校验与优化

转换后的SQL需通过语义校验，确保表名、字段名在目标Doris集群中存在。此外，Convertor会尝试优化查询计划，例如将Hive.GROUP BY合并为Doris的ROLLUP以减少数据扫描。

三、实操演示：从Presto到Doris的转换

步骤1：安装与配置

通过Docker快速部署Convertor服务：

docker pull apache/doris-sql-convertor:latest
docker run -d -p 8080:8080 apache/doris-sql-convertor

访问http://localhost:8080进入Web界面，或通过REST API提交转换请求。

步骤2：提交Presto SQL

在Web界面输入以下Presto查询：

-- Presto查询：计算过去7天每日订单量
SELECT 
  date_trunc('day', order_date) AS day,
  COUNT(*) AS order_count
FROM orders
WHERE order_date >= CURRENT_DATE - INTERVAL '7' DAY
GROUP BY 1
ORDER BY 1;

步骤3：转换结果分析

Convertor输出转换后的Doris SQL：

-- Doris等效查询
SELECT 
  date_trunc('day', order_date) AS day,
  COUNT(*) AS order_count
FROM orders
WHERE order_date >= DATE_SUB(CURRENT_DATE(), INTERVAL 7 DAY)
GROUP BY day
ORDER BY day;

关键转换点：

1. CURRENT_DATE - INTERVAL '7' DAY → DATE_SUB(CURRENT_DATE(), INTERVAL 7 DAY)（Doris不支持直接运算符减日期）
2. 保留date_trunc函数（Doris与Presto均支持）
3. GROUP BY 1显式改为GROUP BY day（提升可读性）

步骤4：验证与调优

在Doris中执行转换后的SQL，检查是否与Presto结果一致。若性能不佳，可进一步优化：

• 为order_date字段添加分区或物化视图。
• 调整date_trunc为Doris的TRUNC函数（若版本支持）。

四、进阶场景：复杂查询的转换挑战

场景1：窗口函数转换

源SQL（Trino）：

SELECT 
  user_id,
  order_date,
  SUM(amount) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY order_date ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS rolling_sum
FROM orders;

转换后（Doris）：

SELECT 
  user_id,
  order_date,
  SUM(amount) OVER (
    PARTITION BY user_id 
    ORDER BY order_date 
    ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW
  ) AS rolling_sum
FROM orders;

说明：Trino与Doris的窗口函数语法高度兼容，仅需校验函数名是否支持。

场景2：嵌套子查询转换

源SQL（ClickHouse）：

SELECT 
  category,
  SUM(sales) AS total_sales
FROM (
  SELECT 
    product_id,
    category,
    price * quantity AS sales
  FROM order_items
) 
GROUP BY category;

转换后（Doris）：

SELECT 
  t1.category,
  SUM(t1.sales) AS total_sales
FROM (
  SELECT 
    product_id,
    category,
    price * quantity AS sales
  FROM order_items
) t1
GROUP BY t1.category;

说明：ClickHouse允许省略子查询别名，而Doris需显式指定别名（如t1）。

五、最佳实践与注意事项

1. 逐步迁移：先转换简单查询验证工具准确性，再处理复杂ETL作业。
2. 规则扩展：若遇到未覆盖的方言特性，可通过Convertor的规则扩展接口添加自定义映射。
3. 性能基准测试：转换后SQL在Doris中的执行计划可能与原系统不同，需通过EXPLAIN分析。
4. 版本兼容性：确保Convertor版本与目标Doris集群版本匹配，避免语法不兼容。

六、总结与展望

Doris SQL Convertor通过自动化转换降低了多数据源SQL迁移的成本，尤其适合从Presto、Trino等分析型数据库向Doris迁移的场景。未来，随着规则库的完善（如支持更多方言与UDF转换），其应用范围将进一步扩大。对于开发者而言，掌握此类工具不仅能提升效率，更能深入理解不同SQL方言的设计哲学。