Como migramos 4 bilhões de linhas para Azure Synapse

O contexto

Uma grande empresa precisava migrar seu data warehouse legado — SQL Server on-premise com 4 bilhões de linhas distribuídas em centenas de tabelas — para uma solução cloud moderna que suportasse dashboards em tempo real para mais de 200 usuários internos.

O sistema antigo estava no limite: queries que demoravam 40 minutos, janelas de ETL que ultrapassavam a madrugada e uma infraestrutura que não escalava. A migração precisava acontecer sem downtime para os dashboards de produção.

A solução arquitetural

Escolhemos Azure Synapse Analytics com Dedicated SQL Pool como destino. A arquitetura:

1. Data Factory orquestrando pipelines de ingestão incremental
2. Data Lake (ADLS Gen2) como staging area em formato Parquet
3. Synapse Dedicated SQL Pool como serving layer para queries analíticas
4. Power BI conectado via DirectQuery + Import híbrido

A decisão de usar Dedicated SQL Pool (em vez de Serverless) veio do volume: com 4B+ de linhas e queries complexas com joins de 8+ tabelas, o modelo serverless ficaria caro e lento.

O desafio da migração

O principal desafio não foi o volume — foi a transformação. O schema legado tinha:

• Colunas com tipos inconsistentes (VARCHAR armazenando datas)
• Chaves compostas não documentadas
• Stored procedures com lógica de negócio embarcada
• Views encadeadas em 5+ níveis

Criamos um pipeline de migração em 3 fases:

Fase 1 — Extração e profiling

Mapeamos todas as 340 tabelas, identificamos dependências e criamos um catálogo de dados com profiling automatizado (distribuição, nulos, tipos reais vs declarados).

Fase 2 — Transformação

Reescrevemos as transformações em T-SQL otimizado para Synapse (distribuição round-robin para fact tables, hash distribution para dimensions). As stored procedures viraram Data Flows no Data Factory.

Fase 3 — Carga e validação

Migração em lotes de 100M de linhas com validação de contagem, checksums e comparação de amostras. Dashboard de monitoramento mostrando progresso em tempo real.

Resultados

Métrica	Antes	Depois
Query média	40 min	2.3 min
Janela de ETL	8h	45 min
Custo infra/mês	R$ 42k	R$ 18k
Usuários simultâneos	20	200+
Linhas migradas	—	4.2B

Stack utilizada

Azure Synapse · Dedicated SQL Pool · Data Factory · Data Lake Gen2 · Power BI · T-SQL · Python · Parquet

Lição aprendida

Migração de dados não é "copiar e colar". É reengenharia. O investimento em profiling e catalogação no início economizou semanas de debug depois. Se estiver planejando uma migração, comece pelo catálogo — não pela ferramenta.

---

A Bradata é uma software house brasileira com +50 projetos entregues. Se tem um desafio de dados, fale conosco.