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SQL-Abfragen aus menschenlesbaren Beschreibungen erstellen: Ein systematischer Ansatz
Das Erstellen genauer SQL-Abfragen aus Beschreibungen in natürlicher Sprache erfordert eine strukturierte Methode. Dazu gehört die Zuordnung natürlichsprachlicher Phrasen zu logischen Ausdrücken, zur relationalen Algebra und schließlich zur SQL-Syntax.
Von der natürlichen Sprache zu logischen Prädikaten
Jede Datenbanktabelle kann durch ein Prädikat dargestellt werden – eine Vorlage in natürlicher Sprache, die Spaltennamen verwendet, um wahre Aussagen über die Zeilen der Tabelle zu definieren.
Relationale Algebra und SQL-Syntax: Eine Korrespondenz
Die SQL-Tabellendeklaration spiegelt direkt die logische Darstellung ihres Prädikats wider. SQL-Operatoren manipulieren Tabellendaten und erstellen neue Tabellen mit Prädikaten, die aus den Eingabetabellen und der Logik des Operators abgeleitet werden.
Inner Join: Ein detailliertes Beispiel
Die Ergebnismenge eines inneren Joins enthält Zeilen, die sowohl die Bedingungen der linken als auch der rechten Tabelle sowie die Join-Bedingung erfüllen. Die SQL-Darstellung lautet:
<code class="language-sql">SELECT DISTINCT A.C AS D,... FROM R INNER JOIN S ON condition</code>
Erklärung:
condition
: Die Join-Bedingung filtert Zeilen, in denen ein Wert in der Spalte von R A.C
mit dem entsprechenden Wert in der Spalte von S S.C
übereinstimmt.AS D
: Benennt die Spalte A.C
in D
in der Ausgabe um.Anschauliches Beispiel:
<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 Likes</code>
Aufschlüsselung:
Diese Abfrage identifiziert Personenpaare (person
, liked
), bei denen person
(hier „Bob“) jemanden mag, der wiederum eine andere Person mag, mit Ausnahme von „Ed“.
Andere SQL-Operatoren
Ähnliche systematische Zuordnungen gibt es für andere Operatoren, einschließlich Cross-Join (CROSS JOIN
), Outer-Joins (LEFT JOIN
, RIGHT JOIN
), Union (UNION
) und Unterabfragen (IN
).
Fazit:
Durch die systematische Zerlegung einer Beschreibung in natürlicher Sprache in ihre logischen Komponenten und die Anwendung der entsprechenden SQL-Syntax können wir zuverlässig und genau SQL-Abfragen erstellen, die die gewünschten Ergebnisse liefern.
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