基于.NET的SQL语句生成器的设计与实现

程序员在项目开发过程中,普遍反映复杂的SQL语句编写起来既耗费时间又容易出错,为了提高项目开发的效率,文章以项目为需求,以.NET三层架构为基础,实现了SQL语句生成器。它基于SQL92标准,可以实现Select、Update、Delete以及Insert等语句的自动生成,并可以以此为基础实现完整的类定义,很大程度上提高了项目开发的效率。

基于BI工具的OLAP SQL语句生成系统研究与实现

目前,商业智能工具作为将企业中现有数据转化为知识、帮助企业做出恰当业务经营决策的重要工具,在国内外多个行业的企业中已经得到了广泛应用,其中,BI工具SQL语句生成系统是BI工具中不可或缺的联机分析处理部分的重要组成。本文研究了市面上主流BI工具的SQL语句生成系统,通过特定结构的输入,分析其输出,从而推测其内部可能的SQL生成规则。在此基础上,结合主流BI工具的SQL语句生成系统,定义了一套与数据仓库概念对应的数据模型作为系统输入,并详细阐述了SQL语句生成系统自动生成SQL语句的过程以及其内部体系结构,最后实现了一个基于BI工具的OLAP SQL语句生成系统。

基于问句语义图神经网络的中文问句生成SQL语句研究

自然语言问句转为结构化查询语句(Text-to-SQL)是语义解析领域中热点研究之一,其目标是将自然语言问句转化为数据库可以理解且执行的结构化查询语句。现有研究大部分仅考虑数据库层面的关联信息,忽略了问句中的实体关系信息的重要性。为了提高模型捕捉问句中语义的有用信息,本文在IGSQL模型基础上,引入问句中实体之间的图网络信息,通过注意力机制来自动学习问句和数据库模式之间的关联。在Chase数据集上的实验结果表明,本文提出模型的完全匹配率达到46.2%。相比较于基线模型,完全匹配率提升了6.3%。

图神经网络在Text-to-SQL解析中的技术研究

语义解析领域中的Text-to-SQL任务对实现基于数据库的自动问答具有重要意义。现有深度学习模型,如Seq2Seq的序列生成模型在单表SQL查询中已取得显著效果,但无法解决多表SQL查询的问题。图神经网络能够有效提取数据库表和问句之间的关联信息,丰富解析过程中的语义信息,从而提升多表SQL查询的准确率。文中提出一种自适应的图构建方式和图编码方式,在现有Text-to-SQL模型中引入问句信息,通过对问句和数据库的拼接词向量进行卷积操作生成图网络初始化权重,对同种类型下的不同数据库可实现统一训练。采用IRNet框架和关系扩充的方式进行整体模型设计,在当前开放的Text-to-SQL数据集Spider上进行验证。结果表明,该技术能够有效提升多表SQL语句生成的匹配准确率,同时算法对图神经网络在Text-to-SQL领域的研究具有重要的参考价值。