自然言語の記述を体系的に SQL クエリに変換できますか?

SQL クエリの構築を簡素化する

人間が読めるクエリ記述に直面したとき、私たちは多くの場合、ヒューリスティックとブレインストーミングに頼ってクエリを構築します。しかし、これらの記述を体系的に SQL クエリに変換する方法はあるのでしょうか?

自然言語から SQL へ

自然言語式、論理式、関係代数式、SQL 式の間には対応関係があることがわかりました。各テーブルは述語に関連付けられており、テーブルの列値を入力すると、真の命題の自然言語テンプレートとなります。

SQL 演算子と述語

さまざまな SQL 演算子が述語間の論理関係にマップされます。例:

• R JOIN S は row (r ∧ s) と同等です
• R WHERE 条件は行と同等です (r ∧ 条件)
• R INNER JOIN S ON 条件は行 (r ∧ s ∧ 条件) と同等です
• SELECT DISTINCT A.C AS D FROM R は、行 ((A.C = D) ∧ r ) と同等です

エイリアスと IN 句を使用する

エイリアスを使用すると、列の名前を変更し、別のテーブルからのものであるかのように使用できます。 IN 句は、サブクエリの結果が指定された列と一致するかどうかに基づいて行を選択します。

内訳例

次の自然言語クエリについて考えてみましょう:

すべての (人、好き) ペアを検索します。ここで、人はボブで、ボブはエドを嫌いな人を好きな人が好きです。

SQL に変換

これを SQL に変換するには、論理コンポーネントに分割し、適切な演算子を使用する必要があります。

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)

結論

自然言語の述語と SQL 式の対応を理解することで、人間が読める記述に基づいて SQL クエリを構築する体系的なアプローチを開発できます。これにより、毎回ブレインストーミングを行う必要がなくなり、クエリ構築の精度と効率が向上します。

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