这需要对和查询都有深入的了解，如果团队习惯于只使

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用个系统或另个系统，那么这种情况很少见。此外，团队通常有数百甚至数千个查询、触发器和存储过程必须转换，这是极其耗时且乏味的。手动进行这些转换就像出国旅行并在短语书中查找每个对象，而不是使用翻译应用程序。值得庆幸的是，借助生成式人工智能，我们终于能够在您的手机上安装现代版本的翻译应用程序。最新版本的能够使用生成式来帮助您的开发人员快速转换现有的查询、触发器和存储过程，以便使用您选择的编程语言（、或）与配合使用。通过自动生成可开发的查询，您的团队可以将时间转移到更重要的测试和优化工作上，从而提高迁移项目的效率。熟悉的团队还可以使用查询转换器来帮助缩小知识差距。

他们熟悉的对象已被翻译，通过查看它们彼此相邻，可以更轻松地学习新语法。让我们仔细看看如何将存储过程转换为与起使用。图：查询转换器仪表板我们首将存储过程从关系数据库导入到我们的关系迁移器项目中。这个特定的存储过  银行用户号码数据 程连接两个表的结果，对某些列执行些算术，并根据输入参数过滤结果。===-==熟悉聚合框架的开发人员会知道，连接两个集合中的数据的等效方法是使用阶段。但是，将关系数据库迁移到时，将多个表中的数据合并到单个集合中通常是有意义的。



在此示例中，我们正是这样做的，将、和表中的数据组合到单个订单集合中。这意味着，在考虑对架构进行更改时，我们实际上根本不需要阶段，因为每个所需表中的数据已经合并到单个集合中。的查询转换器与架构映射功能起工作，并自动调整生成的查询以适应您选择的架构。选择作为我们的目标语言，转换的查询无需昂贵的连接，并且包含我们原始算术函数的等效项。该查询现在已准备好进行测试并包含在我们的现代化应用程序仅仅执行查询转换，还有助于应用程序代码生成、数据建模和数据迁移，这大大减少了团队应用程序现代化所需的时间和精力。就像出国旅行时的语言翻译应用程序样，它可以极大地改善您转换和理解新语言或技术的体验。