Les descriptions en langage naturel peuvent-elles être systématiquement traduites en requêtes SQL ?

Simplifiez la création de requêtes SQL

Face à des descriptions de requêtes lisibles par l'homme, nous nous appuyons souvent sur l'heuristique et le brainstorming pour construire des requêtes. Mais existe-t-il un moyen de traduire systématiquement ces descriptions en requêtes SQL ?

Du langage naturel au SQL

Il s'avère qu'il existe une correspondance entre les expressions en langage naturel, les expressions logiques, les expressions d'algèbre relationnelle et les expressions SQL. Chaque table est associée à un prédicat qui, lorsqu'il est renseigné avec les valeurs des colonnes de la table, constitue un modèle en langage naturel pour une proposition vraie.

Opérateurs et prédicats SQL

Différents opérateurs SQL correspondent à des relations logiques entre les prédicats. Par exemple :

• R JOIN S est équivalent à la ligne (r ∧ s)
• R OÙ la condition est équivalente à la ligne (r ∧ condition)
• La condition R INNER JOIN S ON est équivalente à la ligne (condition r ∧ s ∧)
• SELECT DISTINCT A.C AS D FROM R est équivalent à la ligne ((A.C = D) ∧ r )

Utiliser des alias et des clauses IN

Les alias nous permettent de renommer les colonnes et de les utiliser comme si elles provenaient d'une autre table. La clause IN sélectionne les lignes selon que les résultats de la sous-requête correspondent aux colonnes spécifiées.

Exemple de répartition

Considérez la requête en langage naturel suivante :

Trouvez toutes les paires (personne, aimée), où la personne est Bob et Bob aime quelqu'un qui aime quelqu'un qui n'aime pas Ed.

Convertir en SQL

La conversion en SQL implique de le diviser en composants logiques et d'utiliser les opérateurs appropriés :

<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>

Conclusion

En comprenant la correspondance entre les prédicats du langage naturel et les expressions SQL, nous pouvons développer une approche systématique pour créer des requêtes SQL basées sur des descriptions lisibles par l'homme. Cela nous permet d’éviter de réfléchir à chaque fois et d’améliorer la précision et l’efficacité de la création de requêtes.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!