


Ringkaskan pembinaan pertanyaan SQL
Apabila berhadapan dengan huraian pertanyaan yang boleh dibaca manusia, kami sering bergantung pada heuristik dan sumbang saran untuk membina pertanyaan. Tetapi adakah terdapat cara untuk menterjemahkan penerangan ini secara sistematik ke dalam pertanyaan SQL?
Daripada bahasa semula jadi kepada SQL
Ternyata terdapat kesesuaian antara ungkapan bahasa semula jadi, ungkapan logik, ungkapan algebra hubungan dan ungkapan SQL. Setiap jadual dikaitkan dengan predikat yang, apabila diisi dengan nilai lajur jadual, ialah templat bahasa semula jadi untuk proposisi yang benar.
Pengendali SQL dan predikat
Pengendali SQL yang berbeza memetakan kepada perhubungan logik antara predikat. Contohnya:
- R JOIN S adalah bersamaan dengan baris (r ∧ s)
- R WHERE keadaan bersamaan dengan baris (r ∧ keadaan)
- R INNER JOIN S ON keadaan bersamaan dengan baris (r ∧ s ∧ keadaan)
- PILIH DISTINCT A.C AS D DARI R adalah bersamaan dengan baris ((A.C = D) ∧ r )
Gunakan alias dan klausa IN
Alias membolehkan kami menamakan semula lajur dan menggunakannya seolah-olah ia berasal dari jadual lain. Klausa IN memilih baris berdasarkan sama ada hasil subkueri sepadan dengan lajur yang ditentukan.
Contoh pecahan
Pertimbangkan pertanyaan bahasa semula jadi berikut:
Cari semua pasangan (orang, disukai), di mana orang itu adalah Bob dan Bob menyukai seseorang yang menyukai seseorang yang tidak menyukai Ed.
Tukar kepada SQL
Menukar ini kepada SQL melibatkan memecahkannya kepada komponen logik dan menggunakan pengendali yang sesuai:
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)
Kesimpulan
Dengan memahami korespondensi antara predikat bahasa semula jadi dan ungkapan SQL, kami boleh membangunkan pendekatan sistematik untuk membina pertanyaan SQL berdasarkan penerangan yang boleh dibaca manusia. Ini membolehkan kami mengelakkan sumbang saran setiap masa dan meningkatkan ketepatan dan kecekapan pembinaan pertanyaan.
Atas ialah kandungan terperinci Bolehkah Perihalan Bahasa Semulajadi Diterjemah Secara Sistematik ke dalam Pertanyaan SQL?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Artikel ini meneroka mengoptimumkan penggunaan memori MySQL di Docker. Ia membincangkan teknik pemantauan (statistik Docker, skema prestasi, alat luaran) dan strategi konfigurasi. Ini termasuk had memori docker, swapping, dan cgroups, bersama -sama

Artikel ini menangani ralat "tidak dapat membuka perpustakaan kongsi" MySQL. Isu ini berpunca daripada ketidakupayaan MySQL untuk mencari perpustakaan bersama yang diperlukan (.so/.dll fail). Penyelesaian melibatkan mengesahkan pemasangan perpustakaan melalui pakej sistem m

Artikel ini membincangkan menggunakan pernyataan jadual Alter MySQL untuk mengubah suai jadual, termasuk menambah/menjatuhkan lajur, menamakan semula jadual/lajur, dan menukar jenis data lajur.

Artikel ini membandingkan memasang MySQL pada Linux secara langsung berbanding menggunakan bekas podman, dengan/tanpa phpmyadmin. Ia memperincikan langkah pemasangan untuk setiap kaedah, menekankan kelebihan Podman secara berasingan, mudah alih, dan kebolehulangan, tetapi juga

Artikel ini memberikan gambaran menyeluruh tentang SQLite, pangkalan data relasi tanpa server tanpa mandiri. Ia memperincikan kelebihan SQLITE (kesederhanaan, mudah alih, kemudahan penggunaan) dan kekurangan (batasan konkurensi, cabaran skalabiliti). C

Panduan ini menunjukkan pemasangan dan menguruskan pelbagai versi MySQL pada macOS menggunakan homebrew. Ia menekankan menggunakan homebrew untuk mengasingkan pemasangan, mencegah konflik. Pemasangan Butiran Artikel, Permulaan/Perhentian Perkhidmatan, dan PRA Terbaik

Artikel membincangkan mengkonfigurasi penyulitan SSL/TLS untuk MySQL, termasuk penjanaan sijil dan pengesahan. Isu utama menggunakan implikasi keselamatan sijil yang ditandatangani sendiri. [Kira-kira aksara: 159]

Artikel membincangkan alat MySQL GUI yang popular seperti MySQL Workbench dan PHPMyAdmin, membandingkan ciri dan kesesuaian mereka untuk pemula dan pengguna maju. [159 aksara]


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows
Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse
Integrasikan Eclipse dengan pelayan aplikasi SAP NetWeaver.

MantisBT
Mantis ialah alat pengesan kecacatan berasaskan web yang mudah digunakan yang direka untuk membantu dalam pengesanan kecacatan produk. Ia memerlukan PHP, MySQL dan pelayan web. Lihat perkhidmatan demo dan pengehosan kami.

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)
