15 modi per utilizzare ChatGPT per SQL (con codice) | Intelligenza-Artificiale

introduzione

Ti sei mai sentito bloccato quando i report richiedono query SQL complesse? Ecco la soluzione perfetta: abbinare il classico Competenze SQL con la potenza degli assistenti AI come ChatGPT e Gemelli. Gli strumenti di intelligenza artificiale sono qui per colmare questa lacuna e aiutarti a scrivere con sicurezza quelle query. Esploriamo 15 esempi di utilizzo di ChatGPT per SQL!

Panoramica di ChatGPT per SQL

Usiamo come esempio un semplice scenario di e-commerce. Supponiamo di avere le seguenti tabelle nel nostro database:

1. clienti: contiene informazioni sui clienti.
   • Colonne: id (ID cliente), nome, email, città, telefono
2. ordini: contiene informazioni sugli ordini effettuati dai clienti.
   • Colonne: order_id, customer_id (chiave esterna che fa riferimento a clienti.id), order_amount, order_date

In questo scenario, vogliamo eseguire varie operazioni SQL per gestire e analizzare i dati relativi ai clienti e ai loro ordini.

Tabella Clienti:

Tabella degli ordini:

Dati di esempio:

INSERT INTO customers (id, name, email, city, phone)
VALUES 
    (1, 'Alice', '(email protected)', 'New York', '123-456-7890'),
    (2, 'Bob', '(email protected)', 'Los Angeles', '987-654-3210'),
    (3, 'Charlie', NULL, 'Chicago', '555-555-5555');

INSERT INTO orders (order_id, customer_id, order_amount, order_date)
VALUES 
    (101, 1, 100.00, '2024-04-01'),
    (102, 2, 150.00, '2024-04-02'),
    (103, 1, 200.00, '2024-04-03'),
    (104, 3, 80.00, '2024-04-04');

Leggi anche: Creazione di query SQL complesse con l'assistenza dell'intelligenza artificiale generativa

15 modi per utilizzare ChatGPT per SQL

Nei 15 esempi abbiamo interrogato, filtrato, unito e manipolato i dati delle due tabelle precedenti per dimostrare varie operazioni SQL.

Scrittura di query SQL

Se desideri che una query selezioni tutte le colonne da una tabella chiamata customers.

Richiesta:

Produzione:

SELECT * FROM customers;

Filtraggio dei dati con la clausola WHERE

Selezione dei clienti da una città specifica.

Richiesta:

Immagina di avere una tabella denominata “clienti” nel tuo database. Questa tabella memorizza le informazioni sui tuoi clienti, inclusa la loro città.

Ora vuoi trovare tutti i clienti che vivono in una città specifica. Supponiamo che tu sia interessato ai clienti di New York.

Scrivi una query SQL per selezionare tutte le informazioni sui clienti dalla tabella “clienti”, ma solo per coloro che risiedono a “New York

Produzione:

SELECT * FROM customers WHERE city = 'New York';

Ordinamento dei dati con la clausola ORDER BY

Ordinamento dei clienti in base al nome.

Richiesta:

Immagina di avere una tabella denominata “clienti” contenente informazioni sui clienti. Scrivi una query SQL per ordinare tutti i dati di questa tabella in base alla colonna “nome” in ordine crescente.pen_sparktuneshareremore_vert

Produzione:

SELECT * FROM customers ORDER BY name;

Unione delle tabelle

Unione delle tabelle degli ordini e dei clienti.

Richiesta:

Immagina di avere due tabelle nel tuo database:

ordini: questa tabella memorizza le informazioni sugli ordini effettuati dai clienti, incluse colonne come order_id, customer_id (riferendosi al cliente che ha effettuato l'ordine), order_amountE order_date.

clienti: questa tabella memorizza le informazioni sui tuoi clienti, incluse colonne come customer_id, name, email, cityE phone.

Il tuo obiettivo è recuperare i dati da entrambe le tabelle per capire quali clienti hanno effettuato quali ordini. Scrivi una query SQL che unisca queste due tabelle in base a customer_id Per realizzare questo.

Produzione:

SELECT * FROM orders
JOIN customers ON orders.customer_id = customers.id;

Aggregazione dei dati con GROUP BY

Ottenere gli ordini totali per cliente.

Richiesta:

Immagina di avere una tabella denominata orders che memorizza le informazioni sugli ordini dei clienti. Include colonne come order_id, customer_id (riferendosi al cliente che ha effettuato l'ordine) e altri dettagli rilevanti.

Ti interessa analizzare il comportamento di acquisto dei clienti scoprendo quanti ordini ha effettuato ciascun cliente. Scrivi una query SQL che raggiunga questo obiettivo utilizzando il file GROUP BY clausola.

Produzione:

SELECT customer_id, COUNT(*) as total_orders
FROM orders
GROUP BY customer_id;

Utilizzo delle funzioni aggregate

Ottenere l'importo medio dell'ordine.

Richiesta:

Immagina di avere il compito di analizzare le tendenze di spesa dei clienti nel tuo negozio di e-commerce. Hai una tabella denominata orders che contiene informazioni sugli acquisti dei clienti, incluse colonne come order_id, customer_id (riferendosi al cliente), order_amounte potenzialmente altri dettagli.

Il tuo obiettivo è calcolare l'importo medio speso per ordine. Crea una query SQL che sfrutti il AVG funzione per raggiungere questo obiettivo. La query dovrebbe:

SELECT AVG(order_amount) as avg_order_amount
FROM orders;

Utilizzo delle sottoquery

Selezione di ordini con importi superiori all'importo medio dell'ordine:

Richiesta:

Scrivi una query SQL per selezionare ordini con importi superiori all'importo medio dell'ordine. Utilizza le sottoquery.

Produzione:

Utilizzo dei join con sottoquery

Ottenere clienti che hanno effettuato ordini con importi superiori all'importo medio dell'ordine.

Richiesta:

Scrivi una query SQL che recuperi i clienti che hanno effettuato ordini con importi superiori all'importo medio dell'ordine. Utilizza i join con le sottoquery.

Produzione:

Filtraggio dei valori nulli

Selezione dei clienti senza email.

Richiesta:

Immagina di avere una tabella del database dei clienti denominata customers. Questa tabella memorizza le informazioni sui clienti, incluse colonne come customer_id, name, email, cityE phone.

Desideri identificare i clienti che non hanno fornito un indirizzo email. Scrivi una query SQL per ottenere ciò filtrando il file customers tabella basata su email colonna.

Produzione:

SELECT * FROM customers WHERE email IS NULL;

Utilizzo dell'operatore LIKE per la corrispondenza dei modelli

Selezione dei clienti il ​​cui nome inizia con “J”.

Richiesta:

Immagina di avere una tabella del database dei clienti denominata customers. Questa tabella memorizza le informazioni sui clienti, incluse colonne come customer_id, name, emaile altri.

Il tuo compito è trovare tutti i clienti i cui nomi iniziano con la lettera “J”. Scrivere una query SQL che utilizzi il file LIKE operatore con pattern match per raggiungere questo obiettivo.

Produzione:

SELECT * FROM customers WHERE name LIKE 'J%';

Combinazione di condizioni con AND e OR

Selezione di clienti di New York che hanno anche effettuato un acquisto.

Richiesta:

Scrivi una query SQL per selezionare tutti i dati dei clienti con sede a New York che hanno effettuato ordini.

Produzione:

Aggiornamento dei record con UPDATE

Aggiornamento della città del cliente.

Richiesta:

Considera di avere una tabella del database dei clienti denominata customers. Questa tabella memorizza vari dettagli del cliente come customer_id, name, emaile altro ancora.

Il tuo compito è recuperare tutti i clienti i cui nomi iniziano con la lettera “J”. Per ottenere ciò, dovrai utilizzare l'operatore LIKE in SQL, che consente la corrispondenza dei modelli.

Scrivi una query SQL per selezionare tutti i clienti i cui nomi iniziano con “J”.

Produzione:

UPDATE customers SET city = 'Los Angeles' WHERE id = 123;

Inserimento di record con INSERT INTO

Inserimento di una nuova anagrafica cliente.

Richiesta:

Immagina di gestire un database di clienti denominato customers. È necessario aggiungere un nuovo record cliente a questo database.

Il tuo compito è inserire un nuovo cliente chiamato John Doe con l'indirizzo email (e-mail protetta) e residente a San Francisco nel customers tavolo.

Scrivere una query SQL utilizzando l'istruzione INSERT INTO per eseguire questa attività.

Produzione:

INSERT INTO customers (name, email, city)
VALUES ('John Doe', '(email protected)', 'San Francisco');

Eliminazione di record con DELETE

Eliminazione di un record cliente.

Richiesta:

Supponiamo che tu stia gestendo un database di clienti chiamato customers. Occasionalmente è necessario rimuovere record obsoleti o errati da questo database.

Il tuo compito è eliminare un record cliente specifico dal file customers tavolo. Il cliente che devi rimuovere ha un ID 123.

Scrivi una query SQL utilizzando l'istruzione DELETE per rimuovere questo record cliente dal database.

Produzione:

DELETE FROM customers WHERE id = 123;

Creazione e modifica di tabelle con CREATE TABLE e ALTER TABLE

Richiesta:

Scrivi il codice SQL per creare e modificare tabelle in SQL utilizzando il file CREATE TABLE E ALTER TABLE dichiarazioni.

Produzione:

Leggi anche: Programma come un professionista e scrivi SQL in pochi secondi con Snowflake Arctic

Tutorial SQL per principianti

Conclusione

Ora hai visto 15 esempi convincenti di come ChatGPT, o strumenti AI simili, possono diventare la tua arma segreta per superare query SQL complesse. Che tu sia un analista esperto o che tu abbia appena iniziato il tuo percorso di esplorazione dei dati, l'intelligenza artificiale colma il divario e ti consente di scrivere query con sicurezza.

Ricorda, questi strumenti agiscono come assistenti intelligenti, non come sostituti. Il loro vero valore risiede nella loro capacità di semplificare il processo, aumentare la tua efficienza e sbloccare una comprensione più profonda dei tuoi dati. Quindi, abbraccia la potenza dell'intelligenza artificiale, continua ad affinare le tue capacità SQL e, insieme, diventerete inarrestabili analisi dei dati forza!

Domande frequenti