通過清晰的示例和解釋，本文展示了 ChatGPT 如何簡(jiǎn)化和簡(jiǎn)化創(chuàng)建復(fù)雜 MySQL 查詢的過程，使用戶更容易與數(shù)據(jù)庫(kù)交互并檢索他們需要的數(shù)據(jù)。無論您是初學(xué)者還是經(jīng)驗(yàn)豐富的開發(fā)人員，本文都提供了有關(guān)如何利用 ChatGPT 來增強(qiáng)您的 MySQL 查詢編寫技能的寶貴見解。

本文涉及到的相關(guān)軟件，dbForge Studio for SQL Server和ChatGPT,在您嘗操作前，請(qǐng)務(wù)必先確保兩個(gè)程序都正常運(yùn)作哦，廢話不多說，開始上干貨！

Devart 提供包括Oracle、SQL Server、MySQL、PostgreSQL、InterBase以及Firebird在內(nèi)的專業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)遠(yuǎn)程管理軟件，dbForge Studio for MySQL是一個(gè)在Windows平臺(tái)被廣泛使用的MySQL客戶端，它能夠使MySQL開發(fā)人員和管理人員在一個(gè)方便的環(huán)境中與他人一起完成創(chuàng)建和執(zhí)行查詢，開發(fā)和調(diào)試MySQL程序，自動(dòng)化管理MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)象等工作。

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一、ChatGPT 如何幫助 SQL 開發(fā)人員

ChatGPT 可以通過多種方式協(xié)助 SQL 開發(fā)人員：

• 編寫 SQL 查詢：ChatGPT 可以幫助編寫用于數(shù)據(jù)檢索、數(shù)據(jù)操作和數(shù)據(jù)庫(kù)管理等任務(wù)的 SQL 查詢。
• 調(diào)試 SQL 代碼：ChatGPT 可以通過提供優(yōu)化查詢性能、修復(fù)語(yǔ)法錯(cuò)誤和識(shí)別潛在問題的建議來幫助排除 SQL 代碼故障。
• 提供SQL語(yǔ)法信息：ChatGPT可以提供SQL語(yǔ)法、關(guān)鍵字、函數(shù)等信息，方便開發(fā)者編寫正確的SQL代碼。
• 提供查詢優(yōu)化提示：ChatGPT 可以提供有關(guān)如何優(yōu)化 SQL 查詢的提示，例如使用索引、降低復(fù)雜性以及避免子查詢。
• 生成報(bào)告：ChatGPT可以根據(jù)SQL數(shù)據(jù)生成報(bào)告，如銷售報(bào)告、客戶報(bào)告、庫(kù)存報(bào)告等。

總體而言，ChatGPT 可以通過為各種與 SQL 相關(guān)的任務(wù)提供快速解答和支持，幫助 SQL 開發(fā)人員提高效率和生產(chǎn)力。讓我們看看它如何幫助處理非常復(fù)雜的查詢，例如 JOIN。

二、先決條件

要有效地使用 ChatGPT 編寫 SQL JOIN 查詢并使用 dbForge Studio for SQL Server 驗(yàn)證它們，需要滿足以下先決條件：

• 用于 SQL Server 的 dbForge Studio。這個(gè)高級(jí)數(shù)據(jù)庫(kù)管理工具將用于驗(yàn)證和測(cè)試 ChatGPT 生成的 SQL JOIN 查詢。
• ChatGPT 帳戶。您需要一個(gè)具有 OpenAI 的 ChatGPT 的活躍帳戶才能與語(yǔ)言模型交互并生成 SQL JOIN 查詢。
• AdventureWorks2019 數(shù)據(jù)庫(kù)。此示例數(shù)據(jù)庫(kù)將用于演示使用 ChatGPT 編寫 SQL JOIN 查詢?nèi)缓笫褂?dbForge Studio for SQL Server 驗(yàn)證它們的過程。

具備這些先決條件后，您就可以按照本文中概述的步驟進(jìn)行操作，并了解如何有效地使用 ChatGPT 編寫 SQL JOIN 查詢并使用 dbForge Studio for SQL Server 驗(yàn)證它們。

三、下載并安裝 AdventureWorks2019 數(shù)據(jù)庫(kù)

• 從 Microsoft 官方網(wǎng)站下載 AdventureWorks2019.bak文件。
• 借助 SQL Server Management Studio 或 dbForge Studio for SQL Server 等數(shù)據(jù)庫(kù)管理工具還原 AdventureWorks2019 數(shù)據(jù)庫(kù)。為此，請(qǐng)打開該工具，連接到您的 SQL Server 實(shí)例，然后按照從備份文件還原數(shù)據(jù)庫(kù)的步驟進(jìn)行操作。
• 驗(yàn)證數(shù)據(jù)庫(kù)安裝?；謴?fù)數(shù)據(jù)庫(kù)后，您可以通過使用數(shù)據(jù)庫(kù)管理工具連接到數(shù)據(jù)庫(kù)并瀏覽數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)象來驗(yàn)證安裝。您應(yīng)該會(huì)看到與 AdventureWorks2019 數(shù)據(jù)庫(kù)關(guān)聯(lián)的表、視圖、存儲(chǔ)過程和其他數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)象。

四、SQL JOIN 查詢示例

現(xiàn)在我們手頭已經(jīng)具備了所有必需的先決條件，我們可以開始使用 ChatGPT 編寫 SQL JOIN 查詢并使用 dbForge Studio for SQL Server 檢查它們。以下是該過程的工作方式：

• 與 ChatGPT 交互：我們將使用 ChatGPT通過向其提供有關(guān)所需結(jié)果的信息來創(chuàng)建所有類型的 SQL JOINS 。這可以通過與語(yǔ)言模型的交互來完成，我們將在其中為其提供有關(guān)我們要連接的表和列以及我們想要實(shí)現(xiàn)的結(jié)果的必要詳細(xì)信息。
• 接收 SQL JOIN 查詢：ChatGPT 將生成滿足指定條件的 SQL JOIN 查詢?？梢詫⒋瞬樵儚?fù)制并粘貼到 dbForge Studio for SQL Server 中執(zhí)行。
• 在 dbForge Studio for SQL Server 中運(yùn)行 SQL JOIN 查詢：創(chuàng)建查詢后，我們將使用 dbForge Studio for SQL Server 對(duì) AdventureWorks2019 數(shù)據(jù)庫(kù)執(zhí)行查詢。這將使我們能夠驗(yàn)證 SQL JOIN 查詢的結(jié)果并確保它返回我們需要的結(jié)果。

內(nèi)部聯(lián)接

讓我們從最廣泛和最簡(jiǎn)單的 JOIN —  INNER JOIN開始。內(nèi)部聯(lián)接僅返回兩個(gè)表中符合指定聯(lián)接條件的行。換句話說，它只返回兩個(gè)表的交叉數(shù)據(jù)，丟棄所有不匹配的行。

假設(shè)，我們想要獲得所有客戶的列表以及他們的地址和他們所下的訂單。讓我們請(qǐng)求 ChatGPT 協(xié)助我們。

現(xiàn)在讓我們使用 dbForge Studio for SQL Server 來執(zhí)行 ChatGPT 創(chuàng)建的查詢并確認(rèn)它返回了我們需要的結(jié)果。

SELECT
c.CustomerID
,p.FirstName + ' ' + p.LastName AS CustomerName
,a.AddressLine1
,a.city
,sp.Name AS StateProvince
,a.PostalCode
,o.SalesOrderID
,o.OrderDate
FROM Sales.Customer c
INNER JOIN Person.Person p
ON c.PersonId = p.BusinessEntityID
INNER JOIN Person.BusinessEntityAddress bea
ON p.BusinessEntityID = bea.BusinessEntityID
INNER JOIN Person.Address a
ON bea.AddressID = a.AddressID
INNER JOIN Person.StateProvince sp
ON a.StateProvinceID = sp.StateProvinceID
INNER JOIN Sales.SalesOrderHeader o
ON c.CustomerID = o.CustomerID

查詢已成功執(zhí)行并輸出所需的結(jié)果集。

左連接

讓我們繼續(xù)進(jìn)行 LEFT JOINS。快速提醒一下——SQL 中的 LEFT JOIN 是一種連接，它返回左表 (table1) 中的所有行，以及右表 (table2) 中的匹配行。如果沒有匹配，則右表的列將輸出 NULL 值。

現(xiàn)在我們將想要的結(jié)果集描述給ChatGPT，讓它寫一個(gè)查詢來得到這個(gè)結(jié)果集。假設(shè)，我們想要檢索所有客戶的列表以及他們?cè)?jīng)下過的訂單數(shù)量。

正如預(yù)期的那樣，ChatGPT 使用 LEFT JOIN 生成了一個(gè)查詢。讓我們使用 dbForge Studio for SQL Server 來執(zhí)行它以驗(yàn)證它是否提供了預(yù)期的結(jié)果。

SELECT
c.CustomerID
,p.FirstName + ' ' + p.LastName AS CustomerName
,COUNT(o.SalesOrderID) AS NumberOfOrders
FROM Sales.Customer c
LEFT JOIN Person.Person p
ON c.PersonID = p.BusinessEntityID
LEFT JOIN Sales.SalesOrderHeader o
ON c.CustomerID = o.CustomerID
GROUP BY c.CustomerID
,p.FirstName
,p.LastName

正確加入

現(xiàn)在讓我們讓 ChatGPT 編寫一個(gè)帶有 RIGHT JOIN 的 SELECT 查詢。SQL 中的 RIGHT JOIN 與 LEFT JOIN 的工作方式類似，返回右表 (table2) 中的所有行和左表 (table1) 中的匹配行。如果沒有匹配項(xiàng)，將為左表的列返回 NULL 值。

假設(shè)我們要檢索一個(gè)結(jié)果集，該結(jié)果集顯示 AdventureWorks2019 數(shù)據(jù)庫(kù)中的所有供應(yīng)商以及從這些供應(yīng)商進(jìn)行的所有購(gòu)買。

再一次，讓我們運(yùn)行 ChatGPT 在 dbForge Studio for SQL Server 中創(chuàng)建的查詢——只是為了確保它正常工作并返回我們期望的結(jié)果集。

SELECT
v.Name AS VendorName
,p.OrderDate
,p.TotalDue
FROM [Purchasing].[PurchaseOrderHeader] p
RIGHT JOIN [Purchasing].[Vendor] v
ON v.BusinessEntityID = p.VendorID

全外連接

FULL OUTER JOIN 是關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中的一種連接操作，其中兩個(gè)表中被連接的所有行都包含在結(jié)果集中，而不管另一個(gè)表中是否存在匹配項(xiàng)。如果匹配，則將兩個(gè)表中的行連接在一起。如果沒有匹配項(xiàng)，則使用 NULL 值填充缺失表中的列。

讓我們請(qǐng)求 ChatGPT 協(xié)助我們進(jìn)行 FULL OUTER JOIN 查詢。

現(xiàn)在我們?cè)?dbForge Studio 中檢查 SQL Server 的查詢，就像我們?cè)谇懊娴氖纠兴龅哪菢印?/p>

SELECT
*
FROM Sales.Customer
FULL OUTER JOIN Sales.SalesOrderHeader
ON Sales.Customer.CustomerID = Sales.SalesOrderHeader.CustomerID;

交叉連接

CROSS JOIN也稱為笛卡爾積，是關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中的一種連接操作，它將一個(gè)表中的每一行與另一個(gè)表中的每一行組合在一起。結(jié)果表包含兩個(gè)表中所有可能的行組合。讓我們讓 ChatGPT 創(chuàng)建一個(gè)查詢，以獲取 AdventureWorks2019 數(shù)據(jù)庫(kù)中產(chǎn)品類別和子類別的所有可能組合。

現(xiàn)在讓我們?cè)?dbForge Studio for SQL Server 中運(yùn)行查詢來驗(yàn)證它。

SELECT
pc.Name AS CategoryName
,psс.Name AS SubcategoryName
FROM Production.ProductCategory pc
CROSS JOIN Production.ProductSubcategory psс

自我加入

在 SQL 中，SELF JOIN是一種常規(guī)的連接操作，其中表與自身連接。當(dāng)我們想要比較單個(gè)表中的數(shù)據(jù)時(shí)，它很有用。

因此，要接收 SELF JOIN，我們需要要求 ChatGPT 將一個(gè)表連接到自身，就好像該表是兩個(gè)表一樣。假設(shè)我們要從AdventureWorks2019數(shù)據(jù)庫(kù)的HumanResources.Employee表中獲取所有主管及其下屬的列表，其中主管和下屬的性別相同。

查詢已準(zhǔn)備就緒?，F(xiàn)在讓我們?cè)?dbForge Studio 中驗(yàn)證它并查看輸出。

SELECT
e1.Gender AS Gender,
e1.JobTitle AS Supervisor,
e2.JobTitle AS Subordinate
FROM
HumanResources.Employee e1
FULL JOIN HumanResources.Employee e2
ON e1.Gender = e2.Gender
WHERE
e1.OrganizationLevel = 1
AND e2.OrganizationLevel <> 1

上面的示例表明，即使您不是經(jīng)驗(yàn)豐富的 SQL 開發(fā)人員，您仍然可以創(chuàng)建涉及 JOIN 的復(fù)雜查詢。你需要做的就是向AI詳細(xì)說明你想要獲得的結(jié)果類型或加入哪些表，它會(huì)為你處理任務(wù)。這很了不起，不是嗎？因此，復(fù)雜的數(shù)據(jù)庫(kù)分析和開發(fā)現(xiàn)在變得更容易為公眾所接受。

ChatGPT 可以學(xué)習(xí)嗎？

ChatGPT 是一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的語(yǔ)言模型，旨在隨著時(shí)間的推移進(jìn)行學(xué)習(xí)和改進(jìn)。它接受了大量文本數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，并使用該數(shù)據(jù)生成對(duì)用戶輸入的響應(yīng)。隨著 ChatGPT 與用戶互動(dòng)并接收反饋，它可以繼續(xù)學(xué)習(xí)和適應(yīng)用戶需求，改進(jìn)其響應(yīng)并隨著時(shí)間的推移變得更加準(zhǔn)確和有效。

當(dāng)用戶提供有關(guān)他們的問題或主題的更多上下文或詳細(xì)信息時(shí)，ChatGPT 可以使用該信息生成更相關(guān)和準(zhǔn)確的響應(yīng)。通過將用戶反饋和附加信息納入其輸入數(shù)據(jù)，ChatGPT 可以學(xué)習(xí)和適應(yīng)用戶的需求，并生成更有效的答案。

六、ChatGPT 會(huì)取代數(shù)據(jù)庫(kù)專家嗎？

在可預(yù)見的未來，ChatGPT 是否會(huì)取代數(shù)據(jù)庫(kù)程序員、分析師或管理員是非常值得懷疑的，主要是因?yàn)樗狈?duì)有效編程和管理數(shù)據(jù)庫(kù)所需的數(shù)據(jù)庫(kù)、SQL 語(yǔ)法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的深刻理解。

數(shù)據(jù)庫(kù)編程需要高水平的專業(yè)知識(shí)，包括設(shè)計(jì)和實(shí)施高效且安全的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的能力，以及編寫和優(yōu)化 SQL 查詢的能力。ChatGPT 可以協(xié)助生成 SQL 查詢，但它不能取代人類數(shù)據(jù)庫(kù)程序員帶來的批判性思維、上下文意識(shí)、問題解決和專業(yè)知識(shí)。此外，ChatGPT 是一種可用于增強(qiáng)人類數(shù)據(jù)庫(kù)程序員工作的工具，但它無法獨(dú)立管理數(shù)據(jù)庫(kù)或做出有關(guān)如何優(yōu)化和保護(hù)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的復(fù)雜決策。

因此，ChatGPT 不太可能取代數(shù)據(jù)庫(kù)程序員，但它可能能夠在某些情況下協(xié)助和增強(qiáng)他們的工作。

結(jié)論

作為一種語(yǔ)言模型，ChatGPT 可以就如何構(gòu)建復(fù)雜的 SQL 查詢和 JOIN 提供指導(dǎo)和建議，但它不能直接訪問 SQL 數(shù)據(jù)庫(kù)。它可以幫助您了解語(yǔ)法、最佳實(shí)踐和有關(guān)如何構(gòu)建查詢以高效執(zhí)行的一般指導(dǎo)。但是，要?jiǎng)?chuàng)建和運(yùn)行任何復(fù)雜的 SQL 查詢，您需要使用數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)（例如 SQL Server）和 GUI 客戶端來與此 DBMS 交互（例如用于 SQL Server 的 dbForge Studio）。

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到此這篇關(guān)于如何使用 ChatGPT 編寫 SQL JOIN 查詢的文章就介紹到這了,更多相關(guān)ChatGPT 編寫 SQL JOIN 查詢內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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