暂无搜索历史
对每天和 SQL 打交道的开发者、分析师而言,复杂 SQL 开发始终是效率卡点:多层嵌套逻辑靠人脑硬堆,调试靠逐层拆解子查询,祖传 SQL 接手像 “拆弹”,跨...
反馈整体是正面的,多数人上手就能把工作流跑通,编译出来的 SQL 直接拿去用了。被点名最多的是这几样:生成的 SQL 不瞎编字段、每一步都能点开看、以前不敢动的...
3. 点击【工具 / 内存表】,点【导入】,选择【例子数据.ndb】,这是本文用到的测试例句对应的数据,实际使用时请替换成自己的数据(后面章节会介绍测试数据的生...
SQL 看着像英语,但其实根本不是一回事。一句话能说清的需求,落到 SQL 里就是几十行嵌套,语法还挑剔,小白看一眼就想放弃。 AI 来了,总算能“写”SQL ...
为什么我不信任 AI 生成的 SQL 了,不是因为它不通,而是因为它太通——能过语法检查、能执行,却可能在不注意的地方漏洞百出。
我们造了一个编译器,让你不必再赌 AI 的正确率了。不是因为模型不够准,而是行业一直让它做不该做的事。
在复杂查询上,公开评测显示最先进模型在 BIRD-bench 等基准上的执行准确率常在六成左右徘徊,远未达到可直接评审通过的程度。典型偏差不在语法,而在窗口边界...
RAG 要算力,微调要算力,在线推理更要算力。对于预算有限的中小企业,或者 IT 基础设施薄弱的传统行业,想尝鲜智能问数,却被算力挡在门外。
数据库表 mytable 存储多个 ID 在不同时间点 CreatedAt 的状态 NewStatus,每个 ID 一定有一个 ConfirmationStar...
许多领域都有“不可能三角”的说法,意思是说有三种特性最多只能同时得到其中两种,不可能三者全得,做智能问数也有这样的 “不可能三角”:
许多国内企业面临将国外数据库迁移到国产数据库的任务,这不仅涉及数据搬迁,更核心的挑战在于大量复杂 SQL 语句的移植。目前业界主要有两种方案:
如果你在做 analytics engineering,dbt 大概率已经在工作流里了。把 ELT 中的 T 交给它,SQL 变成可测试、可文档化、可协作的代码...
一张表包含 account_number 和 dt 两个字段。每个账户的记录按时间排序,需要生成一个序列号 Seq。规则如下:
核心思路:判断当前区间的开始日期是否大于前面所有区间的最大结束日期。如果大于,说明当前区间与之前所有区间都不重叠,需要新开一组;否则合并到当前组。
演示环境里百发百中的工具,一进入企业真实数据环境就频频翻车。在 Spider 这类标准多表数据集上,主流大模型方案的执行准确率仅在 60%-82% 之间;而面对...
MySQL 做 OLTP、PostgreSQL 做 OLAP、Snowflake 做数据仓库、偶尔还要给某个历史遗留的 Oracle 系统跑个报表……这几乎是现...
你有没有过这种经历:对着 AI SQL 工具改了五六版提示词,点了无数次撤销重写,最后跑出来的结果还是不对。
“最长连续上涨天数”,这道题在数据面试里被反复用来考人,据说通过率不到 20%。不是因为它难,而是因为它把 SQL 的一个老毛病暴露得干干净净:你明明知道逻辑是...
这段 SQL 用到了窗口函数 MAX()OVER 和 SUM() OVER 的累加技巧,还用了 ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING...
我敢打赌,每个数据团队的代码仓库里,都躺着那么一两段没人愿意碰的 “祖传 SQL”。一百多行,N 层嵌套 CTE,窗口函数套着窗口函数。写它的人早就离职了,注释...
暂未填写公司和职称
暂未填写技能专长
暂未填写学校和专业
暂未填写所在城市