Können Beschreibungen in natürlicher Sprache systematisch in SQL-Abfragen übersetzt werden?

Vereinfachen Sie die Erstellung von SQL-Abfragen

Wenn wir mit menschenlesbaren Abfragebeschreibungen konfrontiert werden, verlassen wir uns bei der Erstellung von Abfragen häufig auf Heuristik und Brainstorming. Aber gibt es eine Möglichkeit, diese Beschreibungen systematisch in SQL-Abfragen zu übersetzen?

Von natürlicher Sprache bis SQL

Es stellt sich heraus, dass es eine Entsprechung zwischen Ausdrücken in natürlicher Sprache, logischen Ausdrücken, Ausdrücken in der relationalen Algebra und SQL-Ausdrücken gibt. Jeder Tabelle ist ein Prädikat zugeordnet, das, wenn es mit den Spaltenwerten der Tabelle gefüllt wird, eine Vorlage in natürlicher Sprache für einen wahren Satz darstellt.

SQL-Operatoren und Prädikate

Verschiedene SQL-Operatoren werden auf logische Beziehungen zwischen Prädikaten abgebildet. Zum Beispiel:

• R JOIN S entspricht Zeile (r ∧ s)
• R WHERE-Bedingung entspricht Zeile (r ∧ Bedingung)
• R INNER JOIN S ON-Bedingung entspricht Zeile (r ∧ s ∧-Bedingung)
• SELECT DISTINCT A.C AS D FROM R entspricht der Zeile ((A.C = D) ∧ r )

Verwenden Sie Aliase und IN-Klauseln

Aliase ermöglichen es uns, Spalten umzubenennen und sie so zu verwenden, als kämen sie aus einer anderen Tabelle. Die IN-Klausel wählt Zeilen basierend darauf aus, ob die Ergebnisse der Unterabfrage mit den angegebenen Spalten übereinstimmen.

Beispielaufschlüsselung

Betrachten Sie die folgende Abfrage in natürlicher Sprache:

Finden Sie alle (Personen-, Gefällt-mir-)Paare, bei denen die Person Bob ist und Bob jemanden mag, der jemanden mag, der Ed nicht mag.

In SQL konvertieren

Die Konvertierung in SQL erfordert die Aufteilung in logische Komponenten und die Verwendung der entsprechenden Operatoren:

<code class="language-sql">SELECT DISTINCT l1.liker AS person, l2.liked AS liked
FROM Likes l1
INNER JOIN Likes l2
ON l1.liked = l2.liker
WHERE l1.liker = 'Bob'
AND NOT (l1.liked, 'Ed') IN (SELECT liker, liked FROM Likes)</code>

Fazit

Durch das Verständnis der Korrespondenz zwischen Prädikaten in natürlicher Sprache und SQL-Ausdrücken können wir einen systematischen Ansatz zum Erstellen von SQL-Abfragen basierend auf für Menschen lesbaren Beschreibungen entwickeln. Dadurch können wir jedes Mal ein Brainstorming vermeiden und die Genauigkeit und Effizienz der Abfrageerstellung verbessern.

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