本文涉及到的相关软件，dbForge Studio for SQL Server和ChatGPT,在您尝操作前，请务必先确保两个程序都正常运作哦，废话不多说，开始上干货！

Devart 提供包括Oracle、SQL Server、MySQL、PostgreSQL、InterBase以及Firebird在内的专业数据库远程管理软件，dbForge Studio for MySQL是一个在Windows平台被广泛使用的MySQL客户端，它能够使MySQL开发人员和管理人员在一个方便的环境中与他人一起完成创建和执行查询，开发和调试MySQL程序，自动化管理MySQL数据库对象等工作。

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一、ChatGPT 如何帮助 SQL 开发人员

ChatGPT 可以通过多种方式协助 SQL 开发人员：

• 编写 SQL 查询：ChatGPT 可以帮助编写用于数据检索、数据操作和数据库管理等任务的 SQL 查询。
• 调试 SQL 代码：ChatGPT 可以通过提供优化查询性能、修复语法错误和识别潜在问题的建议来帮助排除 SQL 代码故障。
• 提供SQL语法信息：ChatGPT可以提供SQL语法、关键字、函数等信息，方便开发者编写正确的SQL代码。
• 提供查询优化提示：ChatGPT 可以提供有关如何优化 SQL 查询的提示，例如使用索引、降低复杂性以及避免子查询。
• 生成报告：ChatGPT可以根据SQL数据生成报告，如销售报告、客户报告、库存报告等。

总体而言，ChatGPT 可以通过为各种与 SQL 相关的任务提供快速解答和支持，帮助 SQL 开发人员提高效率和生产力。让我们看看它如何帮助处理非常复杂的查询，例如 JOIN。

二、先决条件

要有效地使用 ChatGPT 编写 SQL JOIN 查询并使用 dbForge Studio for SQL Server 验证它们，需要满足以下先决条件：

• 用于 SQL Server 的 dbForge Studio。这个高级数据库管理工具将用于验证和测试 ChatGPT 生成的 SQL JOIN 查询。
• ChatGPT 帐户。您需要一个具有 OpenAI 的 ChatGPT 的活跃帐户才能与语言模型交互并生成 SQL JOIN 查询。
• AdventureWorks2019 数据库。此示例数据库将用于演示使用 ChatGPT 编写 SQL JOIN 查询然后使用 dbForge Studio for SQL Server 验证它们的过程。

具备这些先决条件后，您就可以按照本文中概述的步骤进行操作，并了解如何有效地使用 ChatGPT 编写 SQL JOIN 查询并使用 dbForge Studio for SQL Server 验证它们。

三、下载并安装 AdventureWorks2019 数据库

1. 从 Microsoft 官方网站下载 AdventureWorks2019.bak文件。
2. 借助 SQL Server Management Studio 或 dbForge Studio for SQL Server 等数据库管理工具还原 AdventureWorks2019 数据库。为此，请打开该工具，连接到您的 SQL Server 实例，然后按照从备份文件还原数据库的步骤进行操作。
3. 验证数据库安装。恢复数据库后，您可以通过使用数据库管理工具连接到数据库并浏览数据库对象来验证安装。您应该会看到与 AdventureWorks2019 数据库关联的表、视图、存储过程和其他数据库对象。

四、SQL JOIN 查询示例

现在我们手头已经具备了所有必需的先决条件，我们可以开始使用 ChatGPT 编写 SQL JOIN 查询并使用 dbForge Studio for SQL Server 检查它们。以下是该过程的工作方式：

1. 与 ChatGPT 交互：我们将使用 ChatGPT通过向其提供有关所需结果的信息来创建所有类型的 SQL JOINS 。这可以通过与语言模型的交互来完成，我们将在其中为其提供有关我们要连接的表和列以及我们想要实现的结果的必要详细信息。
2. 接收 SQL JOIN 查询：ChatGPT 将生成满足指定条件的 SQL JOIN 查询。可以将此查询复制并粘贴到 dbForge Studio for SQL Server 中执行。
3. 在 dbForge Studio for SQL Server 中运行 SQL JOIN 查询：创建查询后，我们将使用 dbForge Studio for SQL Server 对 AdventureWorks2019 数据库执行查询。这将使我们能够验证 SQL JOIN 查询的结果并确保它返回我们需要的结果。

内部联接

让我们从最广泛和最简单的 JOIN — INNER JOIN开始。内部联接仅返回两个表中符合指定联接条件的行。换句话说，它只返回两个表的交叉数据，丢弃所有不匹配的行。

假设，我们想要获得所有客户的列表以及他们的地址和他们所下的订单。让我们请求 ChatGPT 协助我们。

现在让我们使用 dbForge Studio for SQL Server 来执行 ChatGPT 创建的查询并确认它返回了我们需要的结果。

SELECT
c.CustomerID
,p.FirstName + ' ' + p.LastName AS CustomerName
,a.AddressLine1
,a.city
,sp.Name AS StateProvince
,a.PostalCode
,o.SalesOrderID
,o.OrderDate
FROM Sales.Customer c
INNER JOIN Person.Person p
ON c.PersonId = p.BusinessEntityID
INNER JOIN Person.BusinessEntityAddress bea
ON p.BusinessEntityID = bea.BusinessEntityID
INNER JOIN Person.Address a
ON bea.AddressID = a.AddressID
INNER JOIN Person.StateProvince sp
ON a.StateProvinceID = sp.StateProvinceID
INNER JOIN Sales.SalesOrderHeader o
ON c.CustomerID = o.CustomerID

查询已成功执行并输出所需的结果集。

左连接

让我们继续进行 LEFT JOINS。快速提醒一下——SQL 中的 LEFT JOIN 是一种连接，它返回左表 (table1) 中的所有行，以及右表 (table2) 中的匹配行。如果没有匹配，则右表的列将输出 NULL 值。

现在我们将想要的结果集描述给ChatGPT，让它写一个查询来得到这个结果集。假设，我们想要检索所有客户的列表以及他们曾经下过的订单数量。

正如预期的那样，ChatGPT 使用 LEFT JOIN 生成了一个查询。让我们使用 dbForge Studio for SQL Server 来执行它以验证它是否提供了预期的结果。

SELECT
c.CustomerID
,p.FirstName + ' ' + p.LastName AS CustomerName
,COUNT(o.SalesOrderID) AS NumberOfOrders
FROM Sales.Customer c
LEFT JOIN Person.Person p
ON c.PersonID = p.BusinessEntityID
LEFT JOIN Sales.SalesOrderHeader o
ON c.CustomerID = o.CustomerID
GROUP BY c.CustomerID
,p.FirstName
,p.LastName

正确加入

现在让我们让 ChatGPT 编写一个带有 RIGHT JOIN 的 SELECT 查询。SQL 中的 RIGHT JOIN 与 LEFT JOIN 的工作方式类似，返回右表 (table2) 中的所有行和左表 (table1) 中的匹配行。如果没有匹配项，将为左表的列返回 NULL 值。

假设我们要检索一个结果集，该结果集显示 AdventureWorks2019 数据库中的所有供应商以及从这些供应商进行的所有购买。

再一次，让我们运行 ChatGPT 在 dbForge Studio for SQL Server 中创建的查询——只是为了确保它正常工作并返回我们期望的结果集。

SELECT
v.Name AS VendorName
,p.OrderDate
,p.TotalDue
FROM [Purchasing].[PurchaseOrderHeader] p
RIGHT JOIN [Purchasing].[Vendor] v
ON v.BusinessEntityID = p.VendorID

全外连接

FULL OUTER JOIN 是关系数据库中的一种连接操作，其中两个表中被连接的所有行都包含在结果集中，而不管另一个表中是否存在匹配项。如果匹配，则将两个表中的行连接在一起。如果没有匹配项，则使用 NULL 值填充缺失表中的列。

让我们请求 ChatGPT 协助我们进行 FULL OUTER JOIN 查询。

现在我们在 dbForge Studio 中检查 SQL Server 的查询，就像我们在前面的示例中所做的那样。

SELECT
*
FROM Sales.Customer
FULL OUTER JOIN Sales.SalesOrderHeader
ON Sales.Customer.CustomerID = Sales.SalesOrderHeader.CustomerID;

交叉连接

CROSS JOIN也称为笛卡尔积，是关系数据库中的一种连接操作，它将一个表中的每一行与另一个表中的每一行组合在一起。结果表包含两个表中所有可能的行组合。让我们让 ChatGPT 创建一个查询，以获取 AdventureWorks2019 数据库中产品类别和子类别的所有可能组合。

现在让我们在 dbForge Studio for SQL Server 中运行查询来验证它。

SELECT
pc.Name AS CategoryName
,psс.Name AS SubcategoryName
FROM Production.ProductCategory pc
CROSS JOIN Production.ProductSubcategory psс

自我加入

在 SQL 中，SELF JOIN是一种常规的连接操作，其中表与自身连接。当我们想要比较单个表中的数据时，它很有用。

因此，要接收 SELF JOIN，我们需要要求 ChatGPT 将一个表连接到自身，就好像该表是两个表一样。假设我们要从AdventureWorks2019数据库的HumanResources.Employee表中获取所有主管及其下属的列表，其中主管和下属的性别相同。

查询已准备就绪。现在让我们在 dbForge Studio 中验证它并查看输出。

SELECT
e1.Gender AS Gender,
e1.JobTitle AS Supervisor,
e2.JobTitle AS Subordinate
FROM
HumanResources.Employee e1
FULL JOIN HumanResources.Employee e2
ON e1.Gender = e2.Gender
WHERE
e1.OrganizationLevel = 1
AND e2.OrganizationLevel <> 1

上面的示例表明，即使您不是经验丰富的 SQL 开发人员，您仍然可以创建涉及 JOIN 的复杂查询。你需要做的就是向AI详细说明你想要获得的结果类型或加入哪些表，它会为你处理任务。这很了不起，不是吗？因此，复杂的数据库分析和开发现在变得更容易为公众所接受。

ChatGPT 可以学习吗？

ChatGPT 是一种基于机器学习的语言模型，旨在随着时间的推移进行学习和改进。它接受了大量文本数据的训练，并使用该数据生成对用户输入的响应。随着 ChatGPT 与用户互动并接收反馈，它可以继续学习和适应用户需求，改进其响应并随着时间的推移变得更加准确和有效。

当用户提供有关他们的问题或主题的更多上下文或详细信息时，ChatGPT 可以使用该信息生成更相关和准确的响应。通过将用户反馈和附加信息纳入其输入数据，ChatGPT 可以学习和适应用户的需求，并生成更有效的答案。

六、ChatGPT 会取代数据库专家吗？

在可预见的未来，ChatGPT 是否会取代数据库程序员、分析师或管理员是非常值得怀疑的，主要是因为它缺乏对有效编程和管理数据库所需的数据库、SQL 语法和数据结构的深刻理解。

数据库编程需要高水平的专业知识，包括设计和实施高效且安全的数据库系统的能力，以及编写和优化 SQL 查询的能力。ChatGPT 可以协助生成 SQL 查询，但它不能取代人类数据库程序员带来的批判性思维、上下文意识、问题解决和专业知识。此外，ChatGPT 是一种可用于增强人类数据库程序员工作的工具，但它无法独立管理数据库或做出有关如何优化和保护数据库系统的复杂决策。

因此，ChatGPT 不太可能取代数据库程序员，但它可能能够在某些情况下协助和增强他们的工作。

结论

作为一种语言模型，ChatGPT 可以就如何构建复杂的 SQL 查询和 JOIN 提供指导和建议，但它不能直接访问 SQL 数据库。它可以帮助您了解语法、最佳实践和有关如何构建查询以高效执行的一般指导。但是，要创建和运行任何复杂的 SQL 查询，您需要使用数据库管理系统（例如 SQL Server）和 GUI 客户端来与此 DBMS 交互（例如用于 SQL Server 的 dbForge Studio）。

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