Na navigaci | Klávesové zkratky

Proč GPT je SQL našeho století?

A naopak SQL bylo GPT sedmdesátých let?

SQL, vzniklé v 70. letech minulého století, představovalo revoluční průlom v interakci člověka s počítačem. Jeho design byl navržen tak, aby se dotazy formulovaly a četly co nejvíce jako běžná angličtina. Například, dotaz na jména a platy zaměstnanců v SQL může vypadat takto: SELECT name, salary FROM employee – jednoduché a srozumitelné, že ano? Tím se databáze staly dostupné širší veřejnosti, nejen počítačovým nerdům.

Ačkoli tento záměr byl chvályhodný, brzy se ukázalo, že na psaní SQL dotazů jsou stejně potřeba experti. Navíc vzhledem k tomu, že nikdy nevzniklo univerzální aplikační rozhraní, stalo se slovní ovládání pro moderní programování spíše břemenem. Programátoři dnes komunikují s databázemi psaním komplikovaných generátorů SQL příkazů, které databáze následně zpětně dekódují.

A tady na scénu vstupuje GPT. Tyto pokročilé jazykové modely přinášejí v éře umělé inteligence obdobnou revoluci, jakou SQL znamenalo pro databáze ve své době. Umožňují interakci s databázemi na úplně nové úrovni, o 50 let pokročilejší. Přestože zatím neexistuje databáze, která by byla přímo ovládaná jazykovým modelem, můžeme si od GPT nechat generovat SQL. A funguje to skvěle.

Jak na to? Stačí, když do ChatGPT zkopírujete strukturu vaší databáze, tedy dump s příkazy CREATE TABLE, a uvedete i název databázového serveru, který používáte. Následně můžete klást otázky přímo v češtině.

Pokud si chcete použití této techniky ještě více ulehčit, použijte předpřipravený SQL Wizard, kam stačí jen překopírovat strukturu databáze a můžete se rovnou ptát bez dalších řečí.

Pojďme si to prakticky ukázat. Jako příklad použijeme dvě databázové tabulky, které jsou provázané skrze cizí klíč. Tabulka users bude obsahovat informace o uživatelích a tabulka orders bude ukládat informace o objednávkách, které uživatelé udělali. Zde jsou definice těchto tabulek:

CREATE TABLE users (
    id INT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(100),
    email VARCHAR(100)
);

CREATE TABLE orders (
    order_id INT PRIMARY KEY,
    user_id INT,
    created_at DATE,
    amount DECIMAL(10, 2),
    FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES users(id)
);

Definice zkopírujte do ChatGPT a hned se můžete zcela přirozeně a v češtině zeptat například na všechny objednávky od uživatele Jana Nováka. Konkrétně zadám: „Napiš SQL, které vypíše všechny objednávky uživatele Jana Nováka.“ A GPT odpoví například takto:

SELECT orders.order_id, orders.created_at, orders.amount
FROM orders
JOIN users ON orders.user_id = users.id
WHERE users.name = 'Jan Novák';

Takový SQL dotaz dokáže samozřejmě spousta programátorů napsat rychleji, než by se přihlásili do ChatGPT 🙂 Ale zkusme maličko složitější příklad: „Vypiš uživatele, kteří mají jen jednu objednávku.“

SELECT users.id, users.name, users.email
FROM users
JOIN orders ON users.id = orders.user_id
GROUP BY users.id, users.name, users.email
HAVING COUNT(orders.order_id) = 1;

Nebo „Vypiš uživatele, kteří nemají žádnou objednávku.“

SELECT users.*
FROM users
LEFT JOIN orders ON users.id = orders.user_id
WHERE orders.order_id IS NULL;

Tady se ukazuje diametrální rozdíl v přístupu. Zatímco GPT říkám, jaká data chci získat, v SQL musím popsat způsob, jak je získat. A to vyžaduje znalosti a zkušenosti.

Díky GPT se můžete soustředit na to, co chcete získat, místo toho, jak to získat, což je zvláště cenné pro ty, kteří nejsou odborníky na SQL.

Na závěr si ukážeme, jak lze využít GPT k vytvoření databázových trigerů. Například můžete napsat: „Přidej do tabulky users sloupec order_count, který bude evidovat počet objednávek. Inicializuj ho na hodnotu odpovídající aktuálnímu počtu objednávek každého uživatele. A vytvoř trigger, který při vytvoření nebo smazání objednávky bude hodnotu aktulizovat.“

GPT vygeneruje dotazy pro přidání a inicializaci sloupce order_count:

ALTER TABLE users ADD COLUMN order_count INT DEFAULT 0;
UPDATE users SET order_count = (SELECT COUNT(*) FROM orders WHERE orders.user_id = users.id);

a požadované triggery, které udržují jeho hodnotu aktuální:

CREATE TRIGGER update_order_count_after_insert
AFTER INSERT ON orders
FOR EACH ROW
BEGIN
    UPDATE users
    SET order_count = order_count + 1
    WHERE id = NEW.user_id;
END;

CREATE TRIGGER update_order_count_after_delete
AFTER DELETE ON orders
FOR EACH ROW
BEGIN
    UPDATE users
    SET order_count = order_count - 1
    WHERE id = OLD.user_id;
END;

GPT nabízí způsob, jak efektivně a intuitivně pracovat s databázemi, i těm, kteří nejsou odborníky na SQL. Je to revoluční nástroj, který tentokrát opravdu zpřístupňuje pokročilé databázové operace široké veřejnosti. Stále je však důležité mít na paměti, že každý výstup by měl být pečlivě kontrolován, aby se zajistila správnost a bezpečnost dat.


Pokud jste připraveni posunout své dovednosti, přijďte na školení ChatGPT. Toto setkání vás naučí, jak z něj vytáhnout maximum pro váš osobní i profesní život. Nezáleží na tom, zda jste začátečník nebo pokročilý uživatel, školení bude pro vás velkým přínosem.

před 7 měsíci v rubrice Web | blog píše David Grudl | nahoru

Mohlo by vás zajímat

Napište komentář

Text komentáře
Kontakt

(kvůli gravataru)



*kurzíva* **tučné** "odkaz":http://example.com /--php phpkod(); \--

phpFashion © 2004, 2024 David Grudl | o blogu

Ukázky zdrojových kódů smíte používat s uvedením autora a URL tohoto webu bez dalších omezení.