SQLConverter

Cosa fa

SQLConverter Pro nasce come convertitore SQL multi-database e cresce fino a
diventare una piattaforma completa di conversione, migrazione e integrazione
dati, con un forte focus sul mercato italiano. Converte DDL e query tra i
principali dialetti gestendo auto-increment, tipi di dato e differenze di
sintassi, poi estende il tutto con un motore ETL, un livello di compliance
normativa e un assistente basato su AI.

Funzionalita' chiave

• Conversione SQL tra PostgreSQL, MS SQL Server, SQLite, Oracle, MySQL, IBM DB2 e DB2/400, basata su sqlglot con pre/post-processing dedicato.
• Migrazione schema end-to-end headless: estrazione via reflection, generazione DDL, apply transazionale.
• Assessment di migrazione in stile "semaforo" per stimare tempi e rischi prima dell'esecuzione.
• Oltre 40 connettori ETL: database, cloud (AWS S3, BigQuery, Azure), file (CSV, Excel, JSON, XML, Parquet), protocolli (REST, Kafka, MQTT, Modbus), ERP italiani (TeamSystem, Zucchetti, Passepartout, Odoo), e-commerce (WooCommerce, Shopify, PrestaShop, Magento) e POS (Cassa in Cloud, SumUp, Axerve).
• Import da tool BI/ETL esterni (Talend, Qlik, Power BI, Cognos, SAS) verso un modello canonico interno.
• Suite compliance: rilevamento dati personali e anonimizzazione GDPR, generazione SAF-T e Fattura PA, audit trail immutabile, scanner vulnerabilita' SQL (OWASP).
• AI Assistant: da linguaggio naturale a SQL in italiano e inglese, ottimizzazione query con suggerimento indici, rilevamento anomalie e catalogazione dati automatica.
• DW builder con star schema, viste materializzate, semantic layer di metriche e riconciliazione dei totali rispetto a un baseline Excel/CSV.
• Batch conversion, profiling delle performance, reporting e templating.

Architettura

Il prodotto e' costruito attorno a un core Python headless (Qt-free) che
concentra tutta la logica di conversione, migrazione ed ETL. La conversione SQL
si appoggia a sqlglot e sqlparse; l'estrazione e l'apply degli schemi usano
SQLAlchemy; l'elaborazione dati usa pandas. Il core e' esposto in tre modi: una
GUI desktop in PyQt5, una CLI, e una API REST in FastAPI (adattatore HTTP sul
core, con autenticazione, job asincroni e osservabilita'). Sopra all'API gira
una console gestionale in Angular impacchettabile anche come app desktop
Electron. L'ETL adotta un sistema a plugin estendibile con configurazione JSON;
le funzioni core sono progettate come funzioni pure e testabili. Storage runtime
su file (preset, cronologia, log) e SQLite per l'audit trail.

Requisiti

• Sistema operativo: Windows 10/11 a 64-bit o Linux x86_64 (kernel >= 5.x).
• Runtime: Python 3.8 o superiore (3.8-3.12 supportati).
• RAM: 2 GB minimo, 4 GB consigliato; circa 200 MB di disco piu' lo spazio per i progetti.
• Dipendenze principali: PyQt5, sqlglot, sqlparse, SQLAlchemy, pandas, numpy, PyYAML, cryptography.
• Driver database e connettori ETL opzionali installabili come extra pip (mysql, postgres, oracle, mongodb, cloud, ecc.).
• Per la GUI: risoluzione schermo >= 1366x768. Nessun privilegio di amministratore richiesto per l'installazione utente.