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P2 RISE: Rule-Driven SQL Dialect Translation via Query Reduction

RISE:基于查询归约的规则驱动 SQL 方言翻译
ICSE Proceedings of the 2026 IEEE/ACM 48th International Conference on Software Engineering2026匹配度 3/10 · 该论文聚焦 SQL 方言翻译(程序转换/代码生成),虽采用规则与 LLM 结合的神经符号思路,但既非静态分析、形式化验证,也与浮点程序分析、贝叶斯程序分析及 Agentic 程序分析等核心方向无交集;仅在"用规则拆解复杂程序以辅助 LLM 处理"这一点上与 AI→PL 的工程思路有微弱共鸣。引用 0 inbox
Xudong Xie, Yuwei Zhang, Wensheng Dou, Yu Gao, Ziyu Cui, Jiansen Song, Rui Yang, Jun Wei
crossref: 2026-09-12

AI 速览

一句话:提出规则驱动并结合查询归约的 SQL 方言翻译方法,将复杂查询拆解以缓解 LLM 处理长复杂 SQL 的困难。

将基于 RDBMS 的应用迁移到云端时,跨数据库管理系统的 SQL 方言翻译至关重要。传统翻译工具依赖人工编写的规则,每支持一种新的 RDBMS 或方言都需要大量人工投入;大语言模型虽可辅助方言翻译,却在冗长、复杂的 SQL 查询上表现不佳。RISE 采用规则驱动的方式,并通过查询归约(query reduction)把长而复杂的 SQL 查询拆解为更小的部分,使规则与模型各自处理其擅长的环节,从而在保持翻译过程可控的同时降低对 LLM 处理复杂整体的依赖。所给摘要未报告具体的实验设置与量化结果。

问题
跨 RDBMS 的 SQL 方言翻译对应用上云至关重要,但人工规则维护成本高,而 LLM 难以处理冗长复杂的 SQL 查询。
方法
RISE 以规则驱动为核心,通过查询归约把复杂 SQL 查询分解为更小的片段后再施加翻译规则(并结合 LLM 辅助),以降低整体翻译难度。
评估
所给摘要未给出评估细节,未提及数据集、基线或翻译准确率等结果。
原文摘要(Abstract)

Translating SQL dialects across different relational database management systems (RDBMSs) is crucial for migrating RDBMS-based applications to the cloud. Traditional SQL dialect translation tools rely on manually-crafted rules, necessitating significant manual effort to support new RDBMSs and dialects. Although large language models (LLMs) can assist in translating SQL dialects, they often struggle with lengthy and complex SQL queries.

链接与引用

DOI 原文 · PDF(开放获取) ·

BibTeX
@inproceedings{paperbot11555,
  title = {RISE: Rule-Driven SQL Dialect Translation via Query Reduction},
  author = {Xudong Xie and Yuwei Zhang and Wensheng Dou and Yu Gao and Ziyu Cui and Jiansen Song and Rui Yang and Jun Wei},
  booktitle = {ICSE},
  year = {2026},
  doi = {10.1145/3744916.3773257}
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