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Pont entre dialectes SQL

· Dernière mise à jour：2026-08-08

Traduit DDL, DML, fonctions et types entre MySQL / PostgreSQL / SQLite / BigQuery / Snowflake / Redshift, en signalant le non supporté

Détails

Ce que cet outil vous aide à faire

Traducteur de dialectes SQL basé sur des règles. Couvre l’auto-incrément (AUTOINCREMENT↔SERIAL↔IDENTITY), la limite de lignes (LIMIT↔FETCH FIRST), l’agrégation de chaînes (GROUPCONCAT↔STRINGAGG↔LISTAGG), les fonctions de date (DATEDIFF↔DATEDIFF↔EXTRACT), le mapping de types (TEXT↔VARCHAR↔STRING) et les fonctions propres aux dialectes. Les constructions sans traduction mécanique sont marquées UNSUPPORTED pour révision manuelle. Local, déterministe, sans IA.

Exécution

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Remplissez le formulaire, lancez l’outil et consultez le résultat au même endroit.

Exemples

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Rédigé par l'équipe Elysia Tools

Guide d'utilisation de l'outil

Découvrez quand utiliser cet outil, ce qu'il prend en charge et comment les utilisateurs l'appliquent.

Points clés

Catégorie
Development
Types d’entrée
textarea, select, checkbox
Type de sortie
html
Exemples associés
4
API disponible
Oui

Aperçu

Ce pont entre dialectes SQL traduit du DDL, du DML, des fonctions et des types entre MySQL, PostgreSQL, SQLite, BigQuery, Snowflake et Redshift. Il applique des règles déterministes, conserve éventuellement la mise en forme et signale les constructions non traduisibles avec la mention UNSUPPORTED.

Quand l’utiliser

  • Préparer une migration de requêtes ou de schémas entre deux moteurs SQL.
  • Adapter des fonctions, types et syntaxes propres à un dialecte cible.
  • Repérer rapidement les éléments qui nécessitent une vérification ou une réécriture manuelle.

Fonctionnement

  1. 1Collez votre SQL dans le champ SQL source.
  2. 2Sélectionnez le dialecte source et le dialecte cible parmi MySQL, PostgreSQL, SQLite, BigQuery, Snowflake et Redshift.
  3. 3Choisissez si la mise en forme d’origine doit être conservée.
  4. 4Consultez le SQL traduit et les avertissements UNSUPPORTED dans le résultat HTML.

Cas d’usage

  • Conversion d’une définition de table MySQL utilisant AUTO_INCREMENT vers PostgreSQL avec SERIAL ou une syntaxe équivalente.
  • Adaptation d’une agrégation GROUP_CONCAT vers STRING_AGG ou LISTAGG selon le moteur cible.
  • Réécriture de limites de résultats, de fonctions de date et de types lors d’une migration SQL.

Exemples

1. Vue MySQL vers PostgreSQL

Développeur chargé d’une migration de base de données

Contexte

Une vue combine une table avec AUTO_INCREMENT, une agrégation GROUP_CONCAT et une limite LIMIT.

Problème

Adapter cette définition et cette requête aux conventions PostgreSQL sans réécrire chaque élément manuellement.

Utilisation

Collez le SQL, sélectionnez MySQL comme dialecte source, PostgreSQL comme dialecte cible et activez la conservation du format.

SQL : CREATE TABLE t (id INT AUTO_INCREMENT, name TEXT); SELECT GROUP_CONCAT(name SEPARATOR ', ') FROM t LIMIT 10;

Résultat

Les éléments compatibles sont convertis vers les équivalents PostgreSQL, tandis que les éventuelles constructions non traduisibles sont signalées pour révision.

2. PostgreSQL vers BigQuery avec avertissement

Analyste de données

Contexte

Une requête contient SAFE_CAST et FETCH FIRST avant son transfert vers BigQuery.

Problème

Obtenir une version adaptée au dialecte BigQuery et identifier les éléments qui nécessitent une vérification.

Utilisation

FAQ

Quels dialectes SQL sont pris en charge ?

MySQL, PostgreSQL, SQLite, BigQuery, Snowflake et Redshift.

Quels éléments SQL peuvent être traduits ?

L’outil couvre notamment le DDL, le DML, les types, l’auto-incrément, les limites de lignes, l’agrégation de chaînes et certaines fonctions de date.

Que signifie UNSUPPORTED ?

Cette mention indique qu’une construction ne peut pas être traduite mécaniquement et doit être vérifiée manuellement.

La mise en forme du SQL peut-elle être conservée ?

Oui. L’option « Conserver le format » permet de préserver la mise en forme lorsque cela est possible.

Le traducteur utilise-t-il une IA ?

Non. La traduction repose sur des règles locales et déterministes.

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Comparateur de Schema Base de Donnees

Compare deux schemas et genere un brouillon de migration

Saisissez la requête, choisissez PostgreSQL comme source et BigQuery comme cible, puis consultez le résultat HTML.

SQL : SELECT SAFE_CAST(id AS INT64) FROM t FETCH FIRST 10 ROWS ONLY;

Résultat

La syntaxe traduisible est adaptée au dialecte cible et les éléments non pris en charge sont accompagnés d’une note UNSUPPORTED.

3. Conversion de fonctions et de types SQL

Ingénieur logiciel

Contexte

Un script SQL utilise des types et des fonctions propres à son moteur d’origine.

Problème

Préparer le script pour un autre moteur tout en repérant les fonctions spécifiques qui ne disposent pas d’une équivalence mécanique.

Utilisation

Collez le script, sélectionnez les deux dialectes concernés et laissez l’option de format activée si vous souhaitez conserver la présentation du code.

Résultat

Les types et fonctions couverts par les règles sont mappés vers le dialecte cible, avec des marqueurs UNSUPPORTED pour les cas à traiter manuellement.