ChatGPT For SQL: 例を含む初心者ガイド

データ ソリューションを構築する際に習得すべき SQL データベース、ツール、クエリ構文は多岐にわたります。常にあなたのそばに賢い家庭教師がいれば、非常に貴重です。ChatGPTがその家庭教師です！

ChatGPT は、SQL ツールの使用、SQL データベースの設計と文書化、SQL ワークフローの自動化、SQL クエリの作成、エラー メッセージの解決などのタスクに役立ちます。

この記事では、日常業務で AI ツールを使用する具体的な例を多数取り上げます。プロンプトをコピーすると、SQL タスクの効率が飛躍的に高まります。

始めましょう！

目次

• SQL に対する ChatGPT の仕組み
  • SQL タスク用に ChatGPT にアクセスする方法
• ChatGPT を使用して SQL ツールのヘルプを得る方法
• ChatGPT を使用して SQL データベースを設計する方法
• ChatGPT を使用して SQL データベースを文書化する方法
• ChatGPT を使用して SQL エラー メッセージを解決する方法
• ChatGPT を使用して SQL タスクを自動化する 3 つの方法
  • 1. データベースのテストを繰り返す
  • 2. パフォーマンスチューニングの自動化
  • 3. データクレンジング
• SQL インタビューで ChatGPT を使用する方法
• ChatGPT for SQL を使用する場合のデータ プライバシーとセキュリティ
• ChatGPT のテクノロジーの制限とエラーに関する 4 つのヒント
• ChatGPT を学習するためのその他のリソース
• 最終的な考え

SQL に対する ChatGPT の仕組み

ChatGPT は、 OpenAIによって開発された AI を利用した言語モデルです。SQL データベース、ツール、SQL クエリに関するコンテンツを含む、膨大な量のトレーニング データに基づいてトレーニングされています。

ChatGPT に SQL に関する質問やタスクを提示すると、このテクノロジはナレッジ ベースを活用してユーザーを支援します。あなたを助けるために、AI 言語モデルは次のことを行います。

• あなたが提示した問題やタスクのコンテキストを分析します。

• 知識ベースを検索して、タスクに一致するパターンと構造を探します。

• タスクの説明と解決策を生成します。

SQL タスク用に ChatGPT にアクセスする方法

無料の Open AI アカウントをまだお持ちでない場合:

1. ブラウザを起動し、https://chat.openai.com/にアクセスします。

2. サインアップボタンをクリックします。

3. 電子メール アドレス、Microsoft アカウント、または Google アカウントでサインアップします。

4. 確認用の電話番号を入力します。

サインインすると、SQL に関するメッセージの送信をすぐに開始できます。

ChatGPT を使用して SQL ツールのヘルプを得る方法

データベース管理には次のような幅広い SQL ツールがあります。

• ハイジSQL

• phpMyAdmin

• SQL Server 管理スタジオ

• ビジュアルスタジオ

複数のタイプのデータベース システムを使用している場合、さまざまなクライアント インターフェイスで特定のタスクを実行する方法を覚えるのが難しい場合があります。

ここでChatGPTが役に立ちます。

たとえば、Visual Studio で新しいテーブルを作成する方法、HeidiSQL で外部キーを設定する方法、レポートのために SQL Server インスタンスから Excel にデータをインポートする方法などを尋ねることができます。

これを行うには、次の手順に従います。

1. ChatGPT セッションを開始します。

2. ChatGPT に使用している SQL ツールを伝えます。

3. 実行したいタスクについて説明します。

プロンプトのサンプルを次に示します。

SQL Server Management Studio を使用しています。インターフェイスを使用してテーブルを作成するにはどうすればよいですか?

ChatGPT は、タスクを達成するための 7 つのステップを提供します。一部の手順では、インターフェイス内のどこをクリックするかを正確に示します。たとえば、「サーバーの横にあるプラス記号をクリックしてサーバーを展開します」などです。

ChatGPT は、SQL 関連のソフトウェア開発ツールも支援します。以下に関するガイダンスを提供できます。

• Python や Java などのさまざまなプログラミング言語を使用して SQL データにアクセスします。

• SQLAlchemy や Hibernate などの ORM ツールの使用を支援します。

• Power BI などの分析ツールを使用したデータ分析。

ChatGPT が SQL に対してどのように機能するかがわかったので、次のセクションで SQL データベースの設計にチャットボットを使用する方法を見てみましょう。

ChatGPT を使用して SQL データベースを設計する方法

ChatGPT は、SQL データベースの設計に関して貴重なツールとなります。その自然言語処理機能は、複雑なリレーショナル データベースの概念の伝達を簡素化し、効率的で論理的なデータベース構造の作成を支援します。

作成するテーブル、そのフィールド、および保存する必要があるデータの種類を記述すると、ChatGPT がこれを適切な SQL コマンドに変換します。プロンプトのサンプルを次に示します。

名前、電子メール、電話番号のフィールドを含む顧客の詳細を保存するテーブルが必要です。SQL Server データベース上で実行する SQL ステートメントを指定します。

ChatGPT は、この図のような CREATE TABLE ステートメントを提供します。

ステートメントを使用する前に、慎重に検討する必要があります。一部の列の文字数を増減したい場合があります。

次のように、必要な関係をわかりやすい言葉で説明することもできます。

1 人の顧客は複数の注文を行うことができますが、各注文は 1 人の顧客に属します。この関係を作成するための SQL を提供します。

ChatGPT は、外部キーを使用して 1 対多の関係を実装することを提案します。

また、既存のデータベース設計の評価と改良にも役立ちます。現在のデータベース スキーマと実行する必要がある操作を説明すると、ChatGPT がフィードバックと改善のための提案を提供します。

このツールは、潜在的なパフォーマンスの問題、冗長性、または設計原則の違反を強調表示する場合があります。

ChatGPT を使用して SQL データベースを文書化する方法

ChatGPT は、次のことを説明することでデータベースの文書化を支援します。

• テーブル構造。

• 関係。

• 特定のフィールドの目的。

これは、手動による文書化に時間がかかる大規模なデータベースの場合に特に役立ちます。

これを行うには、ツールにデータベース スキーマを提供する必要があります。データベース管理ツールを使用してデータ モデルを抽出できます。やり方がわからない場合は、ChatGPT に聞いてください。

プロンプトのサンプルを次に示します。

Visual Studio Code を使用して、MySQL データベースのスキーマを SQL スクリプトに抽出したいと考えています。

スクリプトを取得したら、コピーして ChatGPT に貼り付けることができます。次に、次のプロンプトを使用して、ChatGPT を取得してドキュメントを提供できます。

上記のデータベース スキーマのテーブル構造と関係をビジネス ユーザーに説明します。

プロンプトでは「SQL 開発者」ではなく「ビジネス ユーザー」が指定されていることに注意してください。これにより、AI ツールで使用される専門用語が少なくなります。

以下は、ChatGPT で生成され、軽く編集されたサンプル出力です。

顧客と注文の関係は、いわゆる「1 対多」の関係です。1 人の顧客は多数の注文を持つことができますが、各注文は 1 人の顧客にしか関連付けることができません。簡単に言えば、この設定により、誰が何を注文し、その代金をいくら支払ったのかを追跡できるようになります。

テーブルが 2 つしかない場合でも、AI の出力は多くの場合冗長であることに注意してください。コンテンツの一部を削除することもできます。

次のセクションでは、ChatGPT を使用して SQL エラー メッセージを解決する方法について説明します。

ChatGPT を使用して SQL エラー メッセージを解決する方法

SQL エラー メッセージは難解で理解しにくい場合があります。ChatGPT にエラー メッセージを入力すると、AI ツールがよりわかりやすい説明と問題の解決策を提供します。

たとえば、SQL Server で新しいテーブルを作成しようとして、次のエラーが発生したとします。

テーブル 'Example' の NULL 許容列に PRIMARY KEY 制約を定義できません。

ChatGPT に失敗した SQL ステートメントとエラー メッセージを提供する必要があります。使用しているデータベース管理システムを必ず指定してください。

プロンプトのサンプルを次に示します。

SQL Server で次の SQL ステートメントを実行しようとしています。

テーブルの作成例(id int null 主キー、name varchar(200))。

このエラーを解決するにはどうすればよいですか:

テーブル 'Example' の NULL 許容列に PRIMARY KEY 制約を定義できません。

ChatGPT はエラーの説明と SQL ステートメントの修正バージョンを提供します。

次に、 ChatGPT を使用して SQL タスクを自動化する方法をいくつか見てみましょう。

ChatGPT を使用して SQL タスクを自動化する 3 つの方法

ChatGPT をワークフローに組み込んで、SQL 関連のタスクを自動化できます。このツールを使用して作業を楽にする 3 つの方法を次に示します。

1. データベースのテストを繰り返す

2. SQL 指導の自動化

3. データクレンジング

1. データベースのテストを繰り返す

ChatGPT を使用すると、データベースをテストするためのSQL クエリを生成できます。たとえば、次のようなテスト ケースの説明を入力できます。

「Orders」テーブル内のすべての注文に、「Customers」テーブル内の対応する顧客があるかどうかを確認するクエリを作成します。

ChatGPT は、このテストを実行するための SQL クエリを生成します。

Excel のテスト ケース ドキュメントにプロンプ​​トを追加することもできます。スプレッドシートに関するヘルプが必要な場合は、Excel で ChatGPT を使用することもできます。

2. パフォーマンスチューニングの自動化

パフォーマンスのチューニングは、SQL データベースの管理において重要な側面です。

ChatGPT に複雑なクエリのパフォーマンスを向上させる方法についての提案を求めることができます。一般的な SQL 最適化手法に基づいた推奨事項を提供できます。

3. データクレンジング

データ クレンジングは、データ分析とデータ サイエンスにおける一般的なタスクです。ChatGPT を使用すると、次のような一般的なデータ クリーニング タスク用の SQL スクリプトを生成できます。

• 重複の削除

• 欠損値を埋める

• データ型の変換

以下は、人間のようなテキストを使用して SQL 構文を生成するサンプル プロンプトです。

「email」列に基づいて「Employees」テーブルから重複行を削除する SQL クエリを作成します。

Power Query などのツールを使用してデータをクリーンアップすることもできます。さらに詳しく知りたい場合は、次のビデオをご覧ください。

次に、SQL インタビューに ChatGPT がいかに便利であるかについて話しましょう。

SQL インタビューで ChatGPT を使用する方法

あなたがチームリーダーまたはマネージャーの場合、SQL 開発者の採用時に技術面接に参加することがあります。面接官は、ChatGPT を利用して次のことを行うことができます。

• 候補者に対して SQL 関連の質問や問題を即座に生成します。

• ChatGPT で生成されたソリューションに対して候補の応答を評価します。

ChatGPT は優れたツールではありますが、確実なものではないことに留意することが重要です。同様の回答を提供しない人を評価する前に、生成された回答の正確さと関連性を必ず確認してください。

また、技術的な問題を解決するには通常、複数の方法があることも覚えておく必要があります。ChatGPT の提案と異なる場合でも、候補者が提供する可能性のある他のソリューションを検討してください。

以上のことを念頭に置いて、次のセクションで SQL に ChatGPT を使用する際のデータ プライバシーとセキュリティに関する考慮事項をいくつか見てみましょう。

ChatGPT for SQL を使用する場合のデータ プライバシーとセキュリティ

SQL で ChatGPT などのAI テクノロジを使用する場合、最高レベルのデータ プライバシーとセキュリティを確保するためにいくつかの考慮事項と手順を実行する必要があります。

ChatGPT は、会話中に渡された個人データを会話終了後に記憶したり保存したりしません。また、対話中に明示的に提供されない限り、個人データにアクセスしたり取得したりすることはできません。

ただし、機密の個人データやビジネス データの入力を可能な限り避けることが重要です。

AI ツールにデータを提供するときは、最小権限の原則(PoLP)も使用する必要があります。これは、タスクを実行するために必要な最小限のデータのみを提供することを意味します。

ChatGPT のテクノロジーの制限とエラーに関する 4 つのヒント

ChatGPT は優れた機能を備えていますが、注意すべき制限やエラーの可能性もあります。

SQL に使用する場合の 4 つのヒントを次に示します。

• ChatGPT には限界点までの情報と知識があります。使用している SQL テクノロジに変更が加えられた場合、情報が古くなっている可能性があります。

• ChatGPT は複雑な会話シナリオを簡単に処理できない可能性があり、誤解や不完全なクエリ生成につながる可能性があります。

• その提案を割り引いて受け入れ、生成された SQL クエリを検証することが重要です。

• ChatGPT では、特に問題定義、出力例、結果の検証などの面で依然として人間の介入が必要です。

生成された出力を徹底的にレビューし、必要に応じて経験豊富な開発者と協力して、可能な限り最高の結果を確保することを常に忘れないでください。

ChatGPT を学習するためのその他のリソース

この Web サイトには、AI テクノロジーと SQL に関するチュートリアルや記事が他にもたくさんあります。ChatGPT を使用して次のヘルプを検索できます。

• SQL と SQL クエリの作成方法を学習します。

• 単純な SQL クエリから複雑な SQL クエリまでを構築します。

• SQL クエリ構文のトラブルシューティング。

• SQL クエリとクエリのパフォーマンスを最適化する方法。

• SQL コードを使用してストアド プロシージャを作成します。

最終的な考え

ChatGPT を SQL タスクに組み込むさまざまな方法を学習しました。AI テクノロジーは、単に質問に答えたり、概念を説明したりするだけではありません。

さまざまな SQL ツールを使用してデータベースに接続し、データ タスクを実行する方法を段階的に説明します。

この記事の例を SQL 作業に役立てると、自分の役割においてはるかに効率的かつ効果的になれるでしょう。

したがって、SQL の経験豊富なベテランであっても、まったくの初心者であっても、このガイドが ChatGPT を活用して SQL の旅をより魅力的で直観的にする方法についてのアイデアのきっかけになったことを願っています。ぜひご質問ください。