Megosztás:

Rövid útmutató: Az intelligens lekérdezésszerkesztő használata

Ebben a rövid útmutatóban megtudhatja, hogyan segít a lekérdezéskészítő segéd hatékony, pontos és biztonságos lekérdezések létrehozásában nyers SQL vagy az előnyben részesített ORM használatával. A kódelső és az adatelső fejlesztők számára is tervezett, így gyorsabb termelésre kész logikát tesz lehetővé a csatlakoztatott adatbázissémához igazítva.

Első lépések

Győződjön meg arról, hogy csatlakozik egy adatbázishoz, és meg van nyitva egy aktív szerkesztőablak az MSSQL kiterjesztéssel. Amikor csatlakozik, a @mssql csevegés résztvevői megértik az adatbázis-környezet kontextusát, és pontos, környezettudatos javaslatokat tehetnek. Ha nem csatlakozik adatbázishoz, a csevegés résztvevője nem rendelkezik a sémával vagy az adatkörnyezettel, hogy értelmes válaszokat adjon.

Az alábbi példák a AdventureWorksLT2022 mintaadatbázist használják, amelyet a Microsoft SQL Server-minták és közösségi projektek kezdőlapjáról tölthet le.

A legjobb eredmény érdekében módosítsa a táblázat- és sémaneveket a saját környezetének megfelelően.

Győződjön meg arról, hogy a csevegés tartalmazza az @mssql előtagot. Például írja be @mssql, majd adja meg a kérdést vagy felkérést. Ez az előtag biztosítja, hogy a csevegés résztvevője megértse, hogy SQL-hez kapcsolódó segítséget kér.

Lekérdezéskészítés

A GitHub Copilot közvetlenül a Visual Studio Code-on belül támogatja az intelligens lekérdezések felépítését. Az alapszintű SELECT-ektől az összetett illesztésekig, szűrőkig és összesítésekig olyan SQL- vagy ORM-lekérdezéseket hoz létre, amelyek az ajánlott eljárásokat követik, és tükrözik az aktuális sémát, így az alkalmazáslogikára összpontosíthat.

Íme néhány gyakori használati eset és példa arra, hogy mit kérdezhet meg a csevegés résztvevőjétől:

Időalapú elemzés

Ezek a kérések segítenek elemezni az időbeli trendeket, például a legutóbbi értékesítési tevékenységet, a legjobb teljesítményt nyújtókat időszakonként vagy az előzményátlagokkal való összehasonlítást. A GitHub Copilot olyan lekérdezéseket hozhat létre, amelyek az adatok legutóbbi dátumához viszonyított értékeket számítanak ki, elkerülve az aktuális rendszerdátumon alapuló feltételezéseket.

Az elmúlt hat hónap átlagosnál magasabb értékesítési rendeléseinek listáját adja vissza

Generate a nested query to fetch orders from `SalesLT.SalesOrderHeader` where the total is above the average order amount for the last six months, relative to the most recent order date in the database (not relative to the current date).

Az első három ügyfelet adja vissza év szerint csoportosítva

Write a query to find the top three customers by total sales in the `SalesLT.SalesOrderHeader` table, grouped by year.

Vevőnkénti teljes bevétel visszaadása az elmúlt 30 napban

Find the total revenue for each customer in `SalesLT.Customer` who has placed orders in the last 30 days, relative to the most recent order date in `SalesLT.SalesOrderHeader` (not relative to the current date).

Az elmúlt év visszatérő ügyfelei és megrendelései

Create a Sequelize query to fetch `Customers` (`SalesLT.Customers`) along with their orders (`SalesLT.SalesOrderDetail`) and total revenue, sorted by descending revenue during the last year in the database (not relative to the current date).

Összetett kapcsolatok

Ezekkel a kérésekkel több kapcsolódó táblára kiterjedő lekérdezéseket hozhat létre. Akár rendelési adatokkal csatlakozik az ügyféladatokhoz, akár bevétel-összesítéseket hoz létre, a GitHub Copilot segít az összetett kapcsolatok közötti navigálásban a sémakörnyezet használatával, hogy pontos illesztéseket és feltételeket hozzon létre.

Az átlagos végösszeget meghaladó rendelések listáját adja vissza

Using the actual schema of the `SalesLT.SalesOrderHeader` table, generate a nested SQL query that retrieves orders where the order total is above the average order total for the last six months. The six-month period should be calculated relative to the most recent order date in the table (not the current date).

Bevétel alapján megrendelt ügyfelek visszaküldése

Using my current database, create a SQLAlchemy query to fetch customers along with their orders and total revenue, sorted by descending revenue.

Lekérdezés létrehozása az ügyfélenkénti teljes bevételhez

Using Prisma, generate a query that joins `SalesLT.Customer`, `SalesLT.SalesOrderHeader`, and `SalesLT.SalesOrderDetail` and calculates total revenue per customer.

Az első tíz ügyfelet adja vissza értékesítés szerint

In Entity Framework, write a LINQ query that returns the top 10 customers by sales in the past year using the `SalesLT` schema.

A legutóbbi értékesítéshez képest nem értékesített termékeket ad vissza

Write a TypeORM query that finds products that haven't been sold in the last six months. The six-month period should be calculated relative to the most recent order date in the table (not the current date).

Ügyfelek lekérése a teljes költés alapján

Write a Django ORM query that retrieves all customers who have made purchases in the last year, sorted by total spending. The "last year" period should be calculated relative to the most recent order date in the table (not the current date).

Üzleti elemzések

Ezek a kérések végrehajtható megállapításokat nyújtanak az adatokból. A forgalomkockázati ügyfelek azonosításától a nem értékesített termékek megtalálásáig a GitHub Copilot segíthet olyan logika kialakításában, amely támogatja a stratégiai döntéseket és a jelentéskészítést, a csatlakoztatott adatbázisra szabva.

Új ügyfelek azonosítása

Using my current database, generate a list that shows which customers have placed their first order in the last six months, using the most recent order date in the database as the reference point.

A legutóbbi értékesítés nélküli termékek azonosítása

Using my current database, generate a list that identifies products that haven't been sold in the last 12 months, using the most recent order date in the database as the reference.

Nagy értékű ügyfelek azonosítása a legutóbbi vásárlások nélkül

Identify customers who have placed more than five orders but none in the last 90 days, using the most recent order date in the database as reference.

Az első öt termék visszaadása a megtérülési ráta alapján

List the top five products with the highest return rate based on order returns or cancellations, calculated relative to the most recent order date.

Havi bevételi trendadatok létrehozása

Generate a trend of monthly revenue over the last 12 months based on `OrderDate` in `SalesLT.SalesOrderHeader`, using the most recent order date as the anchor.

Csökkenő sorrend gyakorisági jelentésének létrehozása

Using SQLAlchemy and Pandas, create a report that identifies customers with declining order frequency over the last three quarters based on the most recent order date.

Ossza meg tapasztalatait

Az MSSQL-bővítményHez tartozó GitHub Copilot pontosításához és fejlesztéséhez használja a következő GitHub-problémasablont a visszajelzés elküldéséhez: GitHub Copilot Feedback

Visszajelzés küldésekor fontolja meg a következőket:

  • Tesztelt forgatókönyvek: Tudassa velünk, hogy mely területekre összpontosított, például sémalétrehozásra, lekérdezésgenerálásra, biztonságra, honosításra.

  • Ami jól működött: Ismertesse azokat a tapasztalatokat, amelyek zökkenőmentesnek, hasznosnak mutattak, vagy amelyek meghaladták az Ön elvárásait.

  • Problémák vagy hibák: Tartalmazzon bármilyen problémát, következetlenséget vagy zavaró viselkedést. A képernyőképek és a képernyőfelvételek különösen hasznosak.

  • Fejlesztési javaslatok: Ötletek megosztása a használhatóság javítására, a lefedettség bővítésére vagy a GitHub Copilot válaszainak javítására.

Kapcsolódó tartalom

  • Last updated on