自然语言描述可以系统地转化为 SQL 查询吗？

简化SQL查询构建

面对人类可读的查询描述时，我们常常依赖启发式方法和头脑风暴来构建查询。但是，是否存在一种将这些描述系统地转换为SQL查询的方法呢？

从自然语言到SQL

事实证明，自然语言表达式、逻辑表达式、关系代数表达式和SQL表达式之间存在对应关系。每个表都与一个谓词相关联，当用表的列值填充时，该谓词是真命题的自然语言模板。

SQL运算符和谓词

不同的SQL运算符映射到谓词之间的逻辑关系。例如：

• R JOIN S 等价于行 (r ∧ s)
• R WHERE condition 等价于行 (r ∧ condition)
• R INNER JOIN S ON condition 等价于行 (r ∧ s ∧ condition)
• SELECT DISTINCT A.C AS D FROM R 等价于行 ((A.C = D) ∧ r )

使用别名和IN子句

别名允许我们重命名列，并像使用来自不同表一样使用它们。IN子句根据子查询结果是否与指定的列匹配来选择行。

示例分解

考虑以下自然语言查询：

查找所有(person, liked)对，其中person是Bob，并且Bob喜欢某个喜欢某个不喜欢Ed的人。

转换为SQL

将其转换为SQL涉及将其分解为逻辑组件并使用适当的运算符：

<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>

结论

通过理解自然语言谓词和SQL表达式之间的对应关系，我们可以开发一种系统的方法来根据人类可读的描述构建SQL查询。这使我们能够避免每次都进行头脑风暴，并提高查询构建的准确性和效率。

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