Comment utiliser ChatGPT pour écrire des requêtes SQL

L'écriture de requêtes SQL peut être chronophage et difficile. Si vous êtes chargé de créer des solutions pour des scénarios commerciaux spécifiques, vous devez vous assurer que vos requêtes sont à la fois efficaces et précises.

ChatGPT est un outil d'intelligence artificielle qui a été formé sur un vaste ensemble de textes techniques, y compris SQL. Il peut répondre à des questions sur la syntaxe SQL, générer des requêtes SQL ou expliquer le résultat d'une requête SQL donnée.

En utilisant ChatGPT pour la génération de requêtes SQL, vous pouvez vous concentrer sur des tâches de niveau supérieur telles que la conception de rapports et de flux de données. Non seulement cela vous fait gagner du temps, mais cela garantit également la qualité et l'efficacité de votre analyse de données.

À la fin de cet article, vous saurez parfaitement comment utiliser ChatGPT pour vous aider à rédiger des requêtes SQL.

Table des matières

• Avantages de l'utilisation de ChatGPT pour les requêtes SQL
• Comment démarrer avec ChatGPT pour les requêtes SQL
• Comment démarrer vos sessions ChatGPT pour les requêtes SQL
• Comment formuler vos intentions sur ChatGPT
• Formuler des demandes en fonction des résultats de la requête
• 4 meilleures pratiques pour la génération de requêtes
• 2 façons d'optimiser les performances
  • Utiliser les index appropriés
  • Évitez les requêtes trop complexes
• Comment présenter des données à ChatGPT
• 2 inconvénients de l'utilisation de ChatGPT
  • Syntaxe incorrecte
• Dernières pensées

Avantages de l'utilisation de ChatGPT pour les requêtes SQL

ChatGPT est un puissant outil d'IA qui comprend le langage naturel. Il peut servir d'outil précieux pour les développeurs débutants et chevronnés.

Les débutants peuvent trouver la syntaxe SQL complexe et difficile à retenir. ChatGPT peut vous aider en transformant les requêtes en langage naturel en requêtes SQL. Cela rend l'apprentissage de SQL plus interactif et moins intimidant, car vous pouvez voir la traduction de l'anglais simple en SQL en temps réel.

Les développeurs expérimentés peuvent constater que la formulation de requêtes SQL complexes impliquant plusieurs tables et conditions peut prendre du temps. ChatGPT peut accélérer le processus en générant des squelettes de requête ou même des requêtes complètes basées sur la tâche décrite en langage naturel.

Cela réduit également les risques d'erreurs de syntaxe. En parlant d'erreurs, ChatGPT peut également aider à déboguer les requêtes SQL en fournissant des solutions ou des explications possibles. Il peut également suggérer différentes façons d'optimiser une requête pour de meilleures performances.

Si vous souhaitez une introduction plus générale à l'outil, consultez ces articles :

• Qu'est-ce que ChatGPT ?

• Comment utiliser ChatGPT .

• Qu'est-ce que l'API ChatGPT ?

Si vous souhaitez commencer à l'utiliser pour les requêtes SQL, lisez la suite.

Comment démarrer avec ChatGPT pour les requêtes SQL

Si vous n'avez pas encore de compte Open AI (c'est gratuit !), suivez ces étapes.

1. Lancez un navigateur et rendez-vous sur https://chat.openai.com/ .

2. Cliquez sur le bouton d'inscription.

3. Inscrivez-vous avec une adresse e-mail, un compte Microsoft ou un compte Google.

4. Fournissez un numéro de téléphone pour vérification.

Lorsque vous vous connectez, vous pouvez immédiatement commencer à envoyer des messages auxquels vous devez répondre. Votre message est connu sous le nom d' invite ChatGPT .

Cet article vous montre de nombreux exemples pour vous familiariser avec l'utilisation de l'outil lorsque vous travaillez avec SQL.

Comment démarrer vos sessions ChatGPT pour les requêtes SQL

Différents fournisseurs de bases de données ont étendu le code SQL standard avec une syntaxe propriétaire.

Par exemple, Microsoft dispose de Transact-SQL (abrégé en T-SQL) pour interagir avec une instance Microsoft SQL Server. T-SQL a une syntaxe qui ne fonctionnera pas sur un autre type de base de données SQL, comme MySQL ou PostgreSQL.

PostgreSQL est une extension open source qui a des commandes et une syntaxe supplémentaires qui ne fonctionneront pas sur SQL Server ou Oracle.

Cela signifie que lorsque vous demandez à ChatGTP de fournir une requête SQL à l'aide des fonctionnalités étendues du système de base de données, vous devez démarrer votre session de chat en indiquant clairement quelle implémentation de SQL vous utilisez.

Vous pouvez démarrer votre session avec une déclaration telle que « Je travaille avec Microsoft SQL Server ». et posez votre question dans la phrase suivante.

Pour le rendre plus simple, vous pouvez utiliser use " With SQL Server , how do I ...?" lorsque vous posez des questions sur un concept ou un terme.

Pour le reste de cet article, je me concentrerai sur les requêtes SQL standard qui fonctionnent sur tous les principaux systèmes de gestion de base de données.

Comment formuler vos intentions sur ChatGPT

Il est important de formuler clairement vos intentions vis-à-vis de ChatGPT.

Commencez par décrire la structure de vos tables afin que ChatGPT comprenne le modèle de données avec lequel vous travaillez. Mentionnez les noms et les relations des tables, ainsi que les colonnes et leurs types de données. Par exemple:

J'ai deux tables : commandes et clients. La table des commandes contient les colonnes id, customer_id, product et price. La table des clients a des colonnes id, name et email. Le customer_id dans la table des commandes est une clé étrangère référençant la colonne id dans la table des clients.

Ensuite, expliquez simplement la requête spécifique que vous souhaitez générer en langage naturel ( texte de type humain au lieu de code ).

Soyez aussi précis que possible pour aider ChatGPT à comprendre ce que vous recherchez. Par exemple:

Écrivez une requête SQL qui trouve le revenu total de chaque client en calculant la somme des prix de leurs commandes.

ChatGPT renvoie une requête SQL avec une ventilation des différentes parties. Examinez l'exemple suivant d'instruction select :

La technologie AI a généré une requête SQL basée sur les noms de table et la requête que vous avez fournis.

Mais l'outil ne s'arrête pas là. Il souligne quelques éléments supplémentaires :

• Lorsque vous souhaitez utiliser un LEFT JOIN à la place.

• Vous pouvez utiliser l'ID au lieu du NOM si les noms des clients ne sont pas uniques.

Formuler des demandes en fonction des résultats de la requête

Pour obtenir de meilleurs résultats de requête avec ChatGPT, vous pouvez diviser les requêtes complexes en plus petits morceaux pour maintenir un flux de conversation.

Par exemple, supposons que vous vouliez une requête plus complexe qui filtre les clients en fonction de leur ville.

Vous pouvez poursuivre la session de chat en fournissant ces nouvelles informations.

J'ai une autre table appelée customer_address avec des colonnes id, customer_id, street, city, state. Le customer_id est une clé étrangère de la table des clients.

Modifiez la requête SQL précédente pour filtrer les clients de Chicago.

ChatGPT renvoie la requête modifiée avec une nouvelle clause WHERE.

Si vous êtes inexpérimenté avec SQL, c'est un excellent moyen d'approfondir vos connaissances.

N'oubliez pas de garder vos demandes concises et dans le contexte pertinent pour garantir une expérience de travail fluide avec ChatGPT.

4 meilleures pratiques pour la génération de requêtes

Voici quelques conseils pour vous assurer que le code SQL produit par ChatGPT est la bonne solution :

• Soyez précis avec les noms de table et de colonne pour éviter toute ambiguïté.

• Indiquez clairement les conditions, les filtres ou les exigences de tri.

• Spécifiez le format de sortie souhaité, tel que des colonnes ou des agrégations.

• Si nécessaire, fournissez des exemples de requêtes complexes similaires.

Plus vous serez précis dans votre description, meilleure sera la requête générée.

2 façons d'optimiser les performances

Lorsque vous utilisez ChatGPT pour générer des requêtes SQL, il est crucial de prendre en compte l'aspect performance des requêtes. Voici deux façons d'optimiser les performances des requêtes SQL :

• utiliser les index appropriés

• éviter les requêtes SQL trop complexes

Utiliser les index appropriés

Il est possible dans certaines extensions de SQL de spécifier que la requête doit utiliser un index spécifique, mais cela n'est pas considéré comme une bonne pratique. Si le schéma de la base de données ou le profil de données change au fil du temps, vous pourriez vous retrouver avec une requête forcée d'utiliser un index inefficace.

Cependant, vous pouvez demander à ChatGPT des conseils sur les index optimaux pour votre requête. Voici un exemple.

Je souhaite créer un ou plusieurs index qui rendent cette requête plus efficace. Veuillez aider.

ChatGPT recommandera des index et donnera les raisons des choix.

Il est important que les développeurs SQL ne créent pas aveuglément tous les index suggérés. Ils peuvent ne pas être appropriés pour les données réelles. Je vous conseille d'essayer et de tester chacun.

Évitez les requêtes trop complexes

L'un des avantages de la construction de vos requêtes comme nous l'avons suggéré dans la section précédente est que vous êtes moins susceptible d'obtenir une requête longue et complexe qui est difficile à lire et à maintenir.

Si ChatGPT vous donne une requête avec plusieurs sous-requêtes difficiles à suivre, vous pouvez lui dire de fournir un script alternatif qui utilise plusieurs requêtes et une ou plusieurs tables temporaires.

Supposons que j'ai décidé que le filtrage des requêtes sur "Chicago" était trop complexe (ce n'est pas le cas !). J'instruirais ChatGPT comme ceci:

Je souhaite diviser la requête précédente en deux requêtes distinctes utilisant une table temporaire. Le script doit obtenir les mêmes résultats.

Le ChatGPT toujours utile tombe presque sur lui-même pour faire vos enchères. Ça dit:

Bien sûr, nous pouvons obtenir les mêmes résultats en créant d'abord une table temporaire pour stocker le revenu total de chaque client, puis en interrogeant cette table temporaire pour filtrer les clients de Chicago.

L'outil continue en fournissant deux sections de code distinctes qui produisent les mêmes résultats que les exemples précédents.

Comment présenter des données à ChatGPT

Lorsque vous souhaitez résoudre vos requêtes, vous pouvez fournir des exemples de données à ChatGPT et lui demander d'exécuter le SQL.

Une section précédente vous a montré comment décrire des tables et des relations. Vous pouvez également fournir les instructions CREATE TABLE à ChatGPT.

L'étape suivante consiste à fournir les données sous forme de résumé ou de tableau pour aider ChatGPT à comprendre votre base de données et à interpréter les résultats.

Par exemple, vous pouvez fournir les données comme ceci :

Voici les données de ces tableaux.

Clients

1, "John Smith", " [email protégé] "

2, "Mary Doe", " [protégé par e-mail] "

Ordres

1, 1, "Sweat à capuche", 14,99

2, 1, "Tshirt", 5.99

3, 2, "Jeans", 24,99

Adresse du client

1, 1, "Hope Street", "Chicago", "Illinois"

2, 2, "Cherry Lane", "Philadelphie", "Pennsylvanie"

Notez que seul John Smith vit à Chicago. Après avoir fourni les données, vous pouvez demander à ChatGPT de fournir le résultat de la requête spécifique.

Si vous avez demandé à l'outil d'essayer plusieurs variantes dans la session, je vous conseille de copier et coller la requête exacte que vous voulez qu'il "exécute" afin qu'il n'y ait aucune ambiguïté.

Entrez ceci comme invite : " Fournissez le résultat de cette requête : "

ChatGPT utilisera la requête pour calculer le revenu total des commandes de John Smith. Voici un exemple, et c'est la bonne réponse !

2 inconvénients de l'utilisation de ChatGPT

Les deux principaux inconvénients à surveiller sont :

• syntaxe incorrecte

• requêtes inefficaces

Syntaxe incorrecte

Parfois, ChatGPT génère du SQL qui ne se compile pas ou produit de mauvais résultats. Cela est plus probable lorsque vous lui avez demandé de travailler avec des extensions propriétaires du SQL standard .

Si vous encapsulez les requêtes générées dans des procédures stockées, assurez-vous de les tester avant de transmettre les résultats à un analyste de données ou à des utilisateurs professionnels.

Si vous êtes intéressé par une manière plus organisée d'utiliser des requêtes en langage naturel pour vos données, consultez l'implémentation de Microsoft dans Power BI :

Requêtes inefficaces

Lorsque vous voulez vous assurer que vos requêtes SQL sont efficaces, vous examinez le plan d'exécution des requêtes.

Il s'agit de la séquence d'opérations effectuées par le système de gestion de base de données. C'est un peu comme ouvrir la machine et regarder ce qui tourne du côté.

Le problème avec ChatGPT est qu'il ne peut pas voir comment votre système de gestion de base de données traite votre requête SQL.

Par exemple, filtre-t-il d'abord les clients par état ou effectue-t-il cette partie en dernier ? Cette décision pourrait faire une grande différence dans la performance.

Si vous constatez que votre requête tarde à sortir le produit, vous devrez retrousser vos manches et examiner vous-même le plan d'exécution.

Dernières pensées

Vous avez vu des exemples concrets d'utilisation de ChatGPT pour écrire et modifier des requêtes SQL typiques utilisées en entreprise.

Il est important de noter que même si l'outil d'IA peut fournir une base solide et aider à générer des requêtes SQL, il ne remplace pas le besoin d'une solide compréhension de SQL.

Cependant, lorsqu'il est utilisé correctement, ChatGPT peut être un assistant inestimable pour les développeurs SQL.