工作经常要写离线数仓的SQL，由于历史项目很多是用Hive SQL写的，而在调试阶段，用Hive查询实在是太慢了。跟Impala查询对比起来，真是一个天一个地。于是有想把Hive SQL转化为Impala SQL的想法。
不过Impala SQL虽然大部分跟Hive是相同的，但有部分语法是有差异的。一个复杂Hive SQL，要手动来改太繁琐和费脑。试了一些大模型来自动改，效果并不是十分理想。于是有用扣子(coze.cn)增加知识库来解决问题。
根据自己工作总结和用ChatGPT的总结，第一个版本的知识库如下：
Impala和hive语法不同
字符串分割
Hive: split
Impala: split_part
实例：
Hive: split('hello world', ' ')[1]
Impala: split_part('hello world', ' ', 2)当前日期
Hive: current_timestamp()
Impala: now()
实例：
Hive: SELECT current_timestamp();
Impala: SELECT now(); 数组大小函数
Hive: 使用 size() 函数来获取数组或映射的大小
Impala: 使用 array_length() 函数来获取数组的大小
实例：
Hive:
SELECT size(array(1, 2, 3));
Impala:
SELECT array_length([1, 2, 3]);把这一份word文档上传到扣子知识库后，发现调用hive 的split函数后要求转化为impala，扣子提示知识库无召回。
记得之前网友说excel文档效果更好。把这个word文档修改为excel文档。
由于自己是用sql，如果用语义搜索觉得效果并不是很好，把搜索策略修改为混合，最小匹配度进行调低。
修改后果然匹配到知识库返回了，在自己知识库增强后，测了几个例子，回答的结果也从原来不正确的到现在的完全正确。以后工作可以不自己苦逼改sql，直接丢给扣子来自动完成了。
