如何根据人类可读的描述系统地构建 SQL 查询？

从人类可读的描述构建SQL查询：一种系统化的方法

将人类可读的描述转换成SQL查询，虽然常常需要运用启发式方法和头脑风暴，但确实存在一种系统化的方法可以指导这一过程。

步骤一：理解逻辑框架

第一步是认识到自然语言表达和逻辑表达之间的对应关系。这种对应关系延伸到关系代数表达式和SQL表达式。每个表都有一个谓词，代表一个自然语言模板。当用列值填充时，表中的行满足此谓词。

步骤二：确定所需行的谓词

目标是构建一个描述所需行的谓词。这可以用一个逻辑表达式来表示，该表达式涉及给定基表的谓词。

步骤三：将谓词转换为SQL表达式

一旦确定了谓词，就可以使用以下运算符将其转换为SQL表达式：

• JOIN：基于相等性或其他条件连接行。
• WHERE：基于条件过滤行。
• CROSS JOIN：创建连接表的笛卡尔积。
• DISTINCT：删除重复行。
• IN：检查子查询中是否存在行。
• UNION：组合来自不同表且具有匹配列的行。
• VALUES：创建具有特定值的临时表。

示例：

假设我们要检索“Bob”喜欢某个喜欢“Carol”但不喜欢“Ed”的人的行。

自然语言谓词：

<code>存在某个x的值，
   [Bob] 喜欢 [x]
并且 [x] 喜欢 [Carol]
并且 [Bob] = 'Bob'
并且 [x] 不喜欢 'Ed'</code>

SQL转换：

<code class="language-sql">SELECT DISTINCT l1.liker AS person, l2.liked AS liked
FROM Likes AS l1
INNER JOIN Likes AS l2 ON l1.liked = l2.liker
WHERE l1.liker = 'Bob'
AND NOT (l1.liked, 'Ed') IN (SELECT * FROM Likes)</code>

这种方法提供了一个逐步指南，可以根据人类可读的描述系统地构建SQL查询。它有助于确定适当的语法和运算符，以将自然语言语句转换为逻辑表达式，最终转换为SQL查询。

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