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Une approche systématique peut-elle traduire des descriptions de requêtes lisibles par l'homme en SQL ?

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2025-01-23 20:07:13548parcourir

Can a Systematic Approach Translate Human-Readable Query Descriptions into SQL?

Construire des requêtes SQL à partir de descriptions lisibles par l'homme

Problème :

Chaque fois que vous êtes confronté à une description lisible par l'homme d'un requête, les développeurs s'appuient généralement sur l'heuristique et le brainstorming pour la traduire en requête SQL. Cependant, existe-t-il une approche systématique et mathématique de ce processus de traduction ?

Réponse :

Oui, il existe une approche systématique pour construire des requêtes SQL à partir de descriptions lisibles par l'homme. . Cela implique de comprendre la correspondance entre les expressions en langage naturel, les expressions logiques, les expressions d'algèbre relationnelle et les expressions SQL.

Étapes pour traduire des descriptions lisibles par l'homme en SQL

  1. Identifier les prédicat de chaque table : Le prédicat d'une table est un modèle d'instruction en langage naturel qui décrit les lignes de cette table. table.
  2. Exprimez la requête en termes de prédicats de table : Utilisez des opérateurs relationnels (JOIN, WHERE, IN, etc.) pour combiner et filtrer les prédicats de table afin d'exprimer les lignes souhaitées.
  3. Traduire en SQL : Utilisez la syntaxe SQL pour chaque opérateur relationnel pour traduire l'expression d'algèbre relationnelle en SQL requête.

Opérateurs relationnels dans SQL

  • JOIN : Combine les lignes de plusieurs tables en fonction de colonnes communes (par exemple, INNER JOIN, LEFT JOIN) .
  • OÙ : Filtre les lignes en fonction d'un condition (par exemple, WHERE COLUMN = VALUE).
  • IN: Vérifie si la valeur d'une colonne correspond à une liste de valeurs (par exemple, WHERE COLUMN IN (VALUE1, VALUE2)).
  • UNION : Combine les lignes de plusieurs tables ou sous-requêtes (par exemple, UNION, UNION CORRESPONDING).
  • VALUES : Crée un tableau avec un ensemble spécifique de lignes et de colonnes (par exemple, VALUES (VALUE1, VALUE2)).

Exemple

Considérez ce qui suit, lisible par l'homme description :

Trouver toutes les personnes qui sont appréciées par quelqu'un mais qui n'aiment pas Ed.

Prédicat de la table des Likes :

[personne] aime [j'ai aimé]

Algèbre relationnelle Expression :

POUR CERTAINS x, J'aime(personne, x) ET J'aime(x, aimé) ET personne = 'Bob' ET NON J'aime(x, 'Ed')

Requête 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 * FROM Likes)

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