DashcombのSQL AIアシスタントで、自然言語でSQLクエリを素早く書く
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ソフトウェア開発者として、SQLクエリを書くことは、特に不慣れなスキーマを扱う場合には煩雑で時間がかかる作業です。
しかし、Dashcombの新しい「SQL AIアシスタント」は、ChatGPTを搭載しており、これを使うことで時間を節約し、生産性を高め、エラーを減らすことができます。自然言語でクエリを表現するだけで、AIが有効なSQLに変換します。
このような機能が提供されるのは初めてのことで、Dashcombは皆様にこの機能をご利用いただけることを誇りに思っています。
このガイドでは、PostgreSQLとMySQLデータベースの自然言語でのSQLクエリの書き方を学ぶために、DashcombのSQL AIアシスタントの使い方を説明します。
最初のステップは、Dashcombを既存のPostgreSQLまたはMySQLデータベースに接続することです。Dashcombにデータソースを追加することは、簡単かつ迅速です。で説明する手順に従ってください。
Dashcombがデータベースに接続されたので、SQL AIアシスタントを使って自然言語でSQLクエリを書くことができます。
例えば、交通会社で働くソフトウェア開発者として、マネージャーから、各ドライバーが先月に何回運行したかを、運行回数でソートして知りたいと依頼された場合を考えてみましょう。
以下の手順に従ってください：
Dashcombを開き、作業したいダッシュボードに移動します。
「DB クエリ」タブに移動して、新しいクエリを作成します。
「SQL AIアシスタントを使用する（ベータ版）」トグルを探し、オンに切り替えます。
最初に「-- S：」を入力してから、テキストボックスに自然言語でクエリを入力します。例えば、「-- S：先月各ドライバーが何回運行したかを、運行回数でソートして表示してください。」と入力できます。\
Enterキーを押すと、SQL AIアシスタントがクエリを有効なSQLに変換します。
クエリをSQLに変換した後、テキストボックスで直接SQLコードを編集してさらに改善することができます。また、「実行」ボタンを使用して、ダッシュボードに影響を与えることなくクエリの結果を表示することもできます。結果が正しいことを確認したら、次に進みましょう！
クエリが出来上がったら、「保存」ボタンをクリックして保存することができます。クエリを使用してダッシュボード内で動的なデータ表示を作成することができます。
その方法の1つは、ダッシュボードのレイアウトにテーブルコンポーネントをドラッグすることです。 「Table Data」プロパティには、{{query1.data}}を使用してクエリの結果を参照します。「query1」の部分は、Dashcombのクエリ名を参照しているため、実際のクエリ名に置き換える必要があります。
さらに、グラフやチャートなどのDashcombの他のコンポーネントを使用して、より高度で意味のあるデータ表示を作成することもできます。ダッシュボードでクエリの結果を素早く簡単に参照できる能力は、データ分析と可視化のための強力なツールであるDashcombをさらに魅力的にしています。
SQL AI アシスタントは、ソフトウェア開発者に多くの利点を提供する強力な機能です。
スキーマを理解します：DashcombのSQL AIアシスタントは、データベースのスキーマを自動的に理解できるように設計されています。これにより、複数のテーブルを横断してデータを結合するための複雑なSQLコードの記述が必要なくなります。
時間とリソースを節約します：SQL AIアシスタントを使用して自然言語でSQLクエリを書くことで、時間とリソースを節約できます。SQL構文を学ぶ必要がなくなり、クエリを書くために必要な時間が短縮されます。
生産性を向上させます：SQL AIアシスタントにより、開発者はクエリをより速く書くことができるため、生産性が向上し、結果をより速く得ることができます。
エラーを減らします：SQL AIアシスタントにより、自然言語で書かれたクエリが有効なSQLコードに変換されるため、エラーのリスクが減ります。
ChatGPTを搭載しています：DashcombのSQL AIアシスタントはChatGPTを利用しています。ChatGPTは最高水準の正確性を保証する最新の自然言語処理モデルです。
DashcombのSQL AIアシスタントは、あらゆるチームの時間とリソースを節約する画期的な機能です。PostgreSQLやMySQLを使用している場合、DashcombのSQL AIアシスタントはSQLクエリを簡単かつ迅速に書くための必須ツールであり、同時にエラーも減らすことができます。
このHOWTOガイドで説明されている手順に従って、Dashcombをデータベースに接続し、SQL AIアシスタントを今すぐ使用できます。
BigQueryなどの他のデータソースのサポートも、今後のロードマップで検討されています。ご希望の場合は、お知らせください。
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