机器都能写SQL了，CURD boys（girls）慌不慌

背景

结构化查询语言（Structured Query Language）简称SQL，是一种特殊目的的编程语言，是一种数据库查询和程序设计语言，用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统。

CURD代表创建（Create）、更新（Update）、读取（Retrieve）和删除（Delete）操作。 大量应用业务代码，总是一些curd的东西。随着人工智能发展，机器生成代码已经变成可能，前段时间GitHub官方和openAI联合为程序员们送上编程神器——GitHub Copilot。
程序员只要写下一段注释，Github Copilot就可以补全剩下的代码、提出改进的建议。

今天我们来看另一种可能性：我们输入一串汉字，计算机帮我们从数据库中直接获取我们要的统计数据。这样连代码都不用机器生成了，计算机直接可以帮终端用户解决一些常用的数据分析需求了。先来看下最终效果

系统搭建

我们先来描述下系统搭建过程，最后再介绍一下原理，搭建过程很简单，大家有时间可以自己上手实验下，这里用到了百度的Sugar可视化服务以及云数据库MemFireDB

1. 我们先登录MemFireDB，将已经准备好的数据上传上去，这里我们准备三张表，stockbars股票原始信息、stockrsvs我们计算的rsv指标、stockkdj我们计算的kdj指标，具体如何上传数据以及计算指标可以参看另外一篇文章 https://juejin.cn/post/697920...

2. 我们进入百度Sugar配置数据源以及数据模型，配置数据源时用到的数据库IP在MemFireDB控制台中获取，这里我们需要把表stockrsvs和stockkdjs两个表进行内连接，连接字段用stock_id和date

关联好的数据可以点击“查看数据”进行预览

3. 打开数据模型的“智能问答”选项，数据模型会先变为“待训练”，后变为“训练完成”，默认使用数据字段的「物理字段名称」以及「数据模型中的显示名称」来匹配数据字段，如果需要通过更多的说法来对数据字段进行匹配，可以对数据字段配置同义词这里还可以配置每个字段的同义词。

4. 最后、创建“AI探索页面”，勾选已经开启了“智能问答”选项的数据模型即可完成上面视频中的效果，是不是很简单

好了，系统搭建完了，是不是迫不及待的想知道系统实现的原理呢，这里用到了数据技术以及人工智能的NL2SQL技术，数据库系统提供了数据的存取和SQL语句的解析，sugar则提供了自然语言到SQL的转换

技术原理

NL2SQL是自然语言处理技术的一个研究方向，可以将人类的自然语言自动转化为相应的SQL 语句(Structured Query Language结构化查询语言)，进而可以与数据库直接交互、并返回交互的结果。比如我们问：大众 10 万到 20 万之间的车型有几种？NL2SQL可以让机器理解这样的自然语言，并从表格中检索出答案。

NL2SQL，让非专业人士，不需要学习和掌握数据库程序语言，就可以自由地查询各种丰富的数据库：
说句话就行。没有条条框框的限制，内容和信息更加丰富。以前是程序员写一个“模板”，在这个模板里查询内容。
NL2SQL的实现，运用了大量前沿的人工智能算法模型，比如运用了多个预训练语言模型，相当于AI大脑，让AI读懂用户语言；运用了图神经网络，让AI“看到”数据库， 一目十行过目不忘，而且更加清晰地分清每个表格内容。

总结

最后，前一两年NL2SQL还在一些学术研究阶段，准确率还只有60%左右，今天我们已经看到了百度已经推出了可以商用的系统，人工智能的发展太迅速了，他不光替代的是简单的重复劳动，现在连写代码的事情也可以代劳了，小伙伴们，你们颤抖么？