在這篇文章中，我們將深入挖掘如何充分利用 ChatGPT 來加速甚至可能取代你的 SQL 相關工作。ChatGPT 攜帶多種強大功能，為提升你的SQL數據庫操作提供助力。以下是幾種借助它完成各項任務的方法：
- 獲取商業洞察：迅速從數據中提煉出可行信息。
- 設計與遷移表架構：簡化數據庫結構的構建與更新過程。
- 執行數據分析：運用高級技術深入理解并解釋數據。
- 制定數據庫觸發器與存儲過程：自動化并提升數據庫操作效率。
- 優化及修正SQL查詢：增強查詢的執行效率和準確度。
使用ChatGPT編寫SQL的優劣：
優勢：
- 速度：ChatGPT能迅速生成SQL查詢，得益于GPT-4的豐富知識和強大能力。
- 靈活性：它能理解多種數據庫類型，并能根據特定數據庫定制SQL查詢，免去了記憶各種語法的煩惱。
- 高階數據分析：ChatGPT配備了先進的數據分析工具，可進行深度分析和數據可視化，對深入挖掘洞察和報告至關重要。
劣勢：
- 準確性：有時ChatGPT可能會生成錯誤的SQL，需要你手動進行調試。
- 上下文理解：如果對數據庫架構理解不夠深入，特別是在信息不完整時，ChatGPT的準確度可能會有所下降。
準備階段
想要有效地運用ChatGPT進行相關工作，你需要提供兩項關鍵信息：
- 相關表結構：數據庫表的構架詳情。
- 具體問題：你希望查詢或了解的具體內容。
獲取相關表結構
原始的ChatGPT
你可以通過執行針對PostgreSQL信息架構的查詢來獲得表結構。下面是一個SQL命令，用于檢索表中列的基本信息：
SELECT table_name, column_name, data_type, is_nullable FROM information_schema.columns WHERE table_schema = 'public';我們獲取的結果如下：
我們將把這些信息復制到ChatGPT中，讓它了解我們的 schema。
此外，你還可以嘗試使用 AskYourDatabase 這款 SQL AI 工具 來直接與數據庫對話，這樣可以節省大量的手動和繁瑣工作。
要安裝，只需搜索SQL并點擊安裝：
安裝AskYourDatabase ChatGPT插件。
安裝完成后，只需輸入你的數據庫連接字符串并詢問：“數據庫中有什么？”：
ChatGPT + AskYourDatabase - 自動理解你的 schema
ChatGPT 與 AskYourDatabase 結合使用，可以自動提取并解釋你的表結構。
以下是一些提高生成 SQL 準確性的建議：
- 使用清晰的命名：確保表和列名稱描述性強并直觀易懂。
- 實施外鍵：通過定義外鍵約束來明確表之間的關系，幫助ChatGPT更好地理解表關聯。
通過提問生成SQL
假設我是一個電子商務經理，有五種不同的產品和眾多訂單。每個訂單詳細說明了特定產品及其價格。
我感興趣的是基于總銷售額確定這五種產品的銷售排名。讓我們繼續提問：
原始ChatGPT
提問：
表結構 + 你的問題 = 良好的SQL結果。
獲取SQL結果：
獲取SQL。
現在在TablePlus中執行它：
在表中獲取結果。
這個過程很繁瑣，涉及三個步驟：
- 檢索你的架構。
- 復制生成的SQL代碼。
- 在你的SQL終端中運行它。
如果你想基于結果進行進一步分析，你必須將結果復制回ChatGPT。
AskYourDatabase ?? ChatGPT
有了AYD，你可以直接在聊天中得到答案：
與你的數據庫聊天。
與其進行大量的復制粘貼任務，不如直接與你的數據庫進行對話。
數據可視化
現在我們想繪制一個餅圖，快速回顧不同產品銷售額的貢獻。
原始ChatGPT
通過手動復制剛檢索到的數據，并請求創建餅圖：
對你的數據庫進行數據可視化。
AskYourDatabase
在 AskYourDatabase 桌面應用中，只需提出問題，即可立即收到結果和圖表：
AskYourDatabase 桌面 - 通過提問進行可視化。
商業洞察
現在我們的目標是利用ChatGPT檢查我們的訂單數據，尋找銷售中的問題：
問題：分析訂單細節以識別潛在問題。
答案：
從你的數據庫中獲取商業洞察。
結論
有了充足的架構信息和準確的問題，ChatGPT確實可以產生相當有效的SQL。然而，使用原始的ChatGPT涉及大量單調的任務，包括不斷的復制和粘貼。
通過使用像 AskYourDatabase 這樣的工具，你可以直接在ChatGPT內與數據庫進行互動，消除了重復手動工作的需要。對于那些關心數據安全的人來說，他們提供了桌面版本。
這個選項確保你的數據不會離開你的環境，維護你的憑據和連接的安全性和隱私。
