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编写 SQL 查询可能既耗时又困难。如果你的任务是为特定业务场景创建解决方案,则需要确保您的查询既高效又准确。
ChatGPT 是一个高效的AI工具,已经过大量技术文本(包括 SQL)的训练。它可以回答有关 SQL 语法的问题、生成 SQL 查询或解释给定 SQL 查询的输出。
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向ChatGPT表达你的意图
向 ChatGPT 清楚地表达您的意图很重要。
首先描述表的结构,以便 ChatGPT 了解您正在使用的数据模型。提及表的名称和关系,以及列及其数据类型。例如:
写sql, 我有两个表:orders和customers。orders表包含列 id、customer_id、product和price。customers表包含列 id、name 和 email。orders 表中的 customer_id 是引用 customers 表中 id 列的外键。编写一个 SQL 查询,通过计算每个客户的订单价格总和来查找每个客户的总付款。
根据查询结果制定请求
要使用 ChatGPT 获得更好的查询结果,您可以将复杂的请求分成更小的块以保持对话流。
例如,假设您想要一个更复杂的查询来根据城市过滤客户。
我有另一个名为 customer_address 的表,其中包含列 id、customer_id、street、city、province。customer_id 是客户表的外键。 修改先前的 SQL 查询以筛选来自广州的客户。
查询生成的 4 个最佳实践
以下是一些确保 ChatGPT 生成的 SQL 代码是正确解决方案的提示:
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表名和列名要具体,以避免歧义。
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清楚地说明任何条件、过滤器或分类要求。
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指定所需的输出格式,例如列或聚合。
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如有必要,请提供类似复杂查询的示例。
您的描述越精确,生成的查询就越好。
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