AI Query

Was ist eine AI-Anfrage?

AI Query ist ein Tool zur Umwandlung von natürlicher Sprache in SQL. Der Benutzer definiert zunächst das Datenbankschema und beschreibt anschließend in alltäglicher Sprache die gewünschten Daten; das System erzeugt daraufhin den entsprechenden SQL-Code. Die Plattform kann außerdem komplexe SQL-Abfragen in verständliche Erklärungen übersetzen sowie Vorschläge zur Optimierung von Abfragen und zur Erstellung von Indizes geben.

Es eignet sich zur Unterstützung bei der Erstellung von Abfragen und beim Erlernen von SQL, sollte aber nicht ohne Überprüfung direkt in Produktionsdatenbanken verwendet werden. Insbesondere Abfragen zur Aktualisierung, Löschung und Strukturänderungen müssen in einer isolierten Umgebung getestet werden.

Eine kurze Beschreibung

AI Query erzeugt mithilfe der Datenbankstruktur und natürlicher Sprache SQL-Anfragen und bietet Erklärungen, Optimierungen, Historie, Teilen sowie eine eigenständige API.

Kernfunktionen

• Natürliche Sprache in SQL umwandeln: Erstellung von Abfragesätzen auf der Grundlage von Anforderungen in englischer Sprache.
• Schema-Wahrnehmung: Verwendung von Tabellennamen, Feldnamen und Datentypen zur Auswahl des richtigen Objekts.
• SQL-Erklärung: Komplexe Abfragen in verständliche Alltagssprache übersetzen.
• Abfragesoptimierung: SQL umschreiben, um dem Datenbank-Optimierer bessere Ausführungspläne zu ermöglichen.
• Indexempfehlung: Analysieren Sie Abfragen und ermitteln Sie möglicherweise benötigte Indizes.
• Datenbankverwaltung: Speichern mehrerer Datenbankstrukturen zur Auswahl bei Abfragen.
• Importieren des Tabellen-Erstellungs-Skripts: Schnelle Erstellung der Struktur mit dem Schema-Skript.
• Manuelle Tabellenerstellung: Fügen Sie im Interface nacheinander Tabellen, Felder und Typen hinzu.
• Abfragehistorie: Speichern der in der Vergangenheit erstellten und interpretierten SQL-Anfragen.
• Speichern und Teilen: Häufige Abfragen organisieren und die Ergebnisse teilen.
• Entwickler-API: Über RapidAPI können Funktionen zur Erstellung, Interpretation, Optimierung und Indizierung aufgerufen werden.

Welche Datenbanken werden auf der Webseite unterstützt?

Die offiziellen Einführungsunterlagen nennen ausdrücklich die vier Arten von Datenbanken für die Webanwendung: PostgreSQL, MySQL, MariaDB und SQL Server. Auf der Startseite der Website werden außerdem weitere Datenbanken sowie Cloud-Dienste aufgeführt. Bei der praktischen Anwendung sollte man sich jedoch an die Anleitung in der Konsole sowie an die Liste der unterstützten Funktionen halten.

Leitfaden zur Konfiguration der Datenbank-Schema

1. Melden Sie sich in der Konsole an und öffnen Sie den Bereich Databases.
2. Wählen Sie „Add New Database“ aus und geben Sie einen leicht erkennbaren Namen ein.
3. Wählen Sie PostgreSQL, MySQL, MariaDB oder SQL Server aus.
4. Es sollte Vorrang haben, aus der Datenbank nur Skripte mit der Struktur zu exportieren, ohne Geschäftsdaten.
5. Verwenden Sie „Import From Script“, um das Schema einzufügen und die Importierung auszuführen.
6. Überprüfen Sie, ob die Namen der Checklisten, Felder, Datentypen sowie Primär- und Fremdschlüssel vollständig sind.
7. Nach der Speicherung sollte man mit einer einfachen Abfrage überprüfen, ob das System die Struktur verstanden hat.

Tutorial zur manuellen Erstellung eines Schemas

1. Erstellen Sie Datenbank-Einträge und wählen Sie die richtige Datenbankart aus.
2. Klicken Sie auf „Erste Tabelle erstellen“ und geben Sie den Namen der Tabelle ein.
3. Fügen Sie nacheinander die Feldnamen und Datentypen hinzu.
4. Speichern Sie die aktuelle Tabelle, um anschließend weitere Tabellen hinzuzufügen.
5. Fügen Sie zusätzliche Verknüpfungsfelder hinzu und erklären Sie in den Anweisungen die Beziehungen zwischen den Tabellen.
6. Testen Sie die Erstellung von SQL mit kleinen Problemen und korrigieren Sie anschließend fehlende Strukturen.

Erstellen eines SQL-Lehrbuchs

1. Gehen Sie in den Query Playground und wählen Sie die bereits konfigurierte Datenbank aus.
2. Beschreiben Sie in einem Satz die zurückzugebenden Felder, die Filterbedingungen, den Zeitraum und die Sortierung.
3. Anforderungen zur zusätzlichen Aggregation, Gruppierung, Entdoppelung, Paginierung und Behandlung von Leerwerten.
4. Klicken Sie auf Erstellen und lesen Sie den vollständigen SQL-Code.
5. Überprüfen Sie die verwendeten Tabellen, Felder, Verknüpfungskonditionen und Datenbankdialekte.
6. Zuerst wird es mit einer Leserechten-Kontoeinstellung und Testdaten ausgeführt, um zu prüfen, ob die Ergebnisse den Erwartungen entsprechen.
7. Nach Durchführung des Plans, Überprüfung der Randbeispiele und Code-Review wird es in das offizielle System eingeführt.

Wie man präzise Anfragen formuliert

• Zurückgeben: Klären, welche Felder und Berechnungsergebnisse benötigt werden.
• Datenspektrum: Angabe von Datum, Status, Region oder Benutzergruppe.
• Tabellenzusammenhänge: Beschreibt die Beziehungen, z. B. dass Bestellungen Kunden gehören und Details zu den Bestellungen gehören.
• Aggregationsart: Angabe, ob Summe, Durchschnitt, Anzahl oder Maximum gewünscht ist.
• Gruppierungsebene: Nach Tag, Monat, Produkt, Kanal oder Kunde gruppieren.
• Sortierung und Anzahl: Angabe der Auf- oder Absteigreihenfolge, der ersten Plätze sowie der Paginierung.
• Behandlung von leeren Werten: Erklärung zur Ignorierung, Ersetzung oder getrennten Statistik.
• Datenbanktyp: Stellen Sie sicher, dass die Anzeige mit dem gewählten SQL-Dialekt übereinstimmt.

SQL-Interpretierfunktion

Der SQL-zu-Englisch-Übersetzer ermöglicht es den Benutzern, Abfragen einzufügen und eine Erklärung in natürlicher Sprache zu erhalten. Er eignet sich zum Lesen von veralteten Codeabschnitten sowie zum Erlernen der Logik hinter Verbindungen und Aggregationen. Die Erklärung kann dabei helfen, Risiken zu identifizieren, doch sie kann nicht beweisen, dass der SQL-Code unbedingt korrekt oder effizient ist.

• Verstehen Sie den Zweck jeder Tabelle und der Verknüpfungskonditionen.
• Erkennen von Filtern, Gruppierungen, Sortierungen und Aggregationslogiken.
• Erklären Sie den nicht-technischen Mitgliedern, was mit der Abfrage geschieht.
• Entdeckung des kartesischen Produkts, fehlende Bedingungen oder potenzielle Duplikate.
• Erstellen Sie vor der Code-Review erste Lesenotizen.

Abfragenoptimierungsfunktion

Die Optimierungsfunktion schreibt den SQL-Code neu – dabei können komplexe Anweisungen aufgeteilt werden, Unterabfragen angepasst oder dem Datenbankoptimierer ein klarerer Ausführungsweg bereitgestellt werden. Die erzeugte neue Version muss mit der ursprünglichen Abfrage hinsichtlich der Ergebnisse überprüft werden.

• Vergleichen Sie den Ausführungsplan sowie die Anzahl der durchgescannten Zeilen vor und nach der Optimierung.
• Überprüfen Sie die zurückgegebenen Zeilen und die Aggregatergebnisse am selben Datensnapshot.
• Überprüfen Sie, ob der Index tatsächlich existiert und die Wartungskosten akzeptabel sind.
• Seien Sie wachsam bei Optimierungen, die NULL-Werte, duplizierte Werte oder die Verknüpfungssemantik verändern.
• Stresstests mit Daten in nahezu Produktionsgröße durchführen.

Wie man Empfehlungen zum Index verwenden sollte

Indizes eignen sich gut als Ausgangspunkt für Untersuchungen, sollten jedoch nicht direkt in der Produktionsdatenbank erstellt werden. Indizes nehmen Speicherplatz ein, erhöhen die Schreibkosten und können mit bereits vorhandenen Indizes übereinstimmen.

• Überprüfen Sie die Selektivität der Filter-, Verknüpfungs- und Sortierspalten.
• Vergleich mit bestehenden Einzel- und Kombinationsindizes.
• Bewerten Sie die Schreibfrequenz und die Kosten für den Indexunterhalt.
• Verifizieren Sie den Nutzen mit dem tatsächlichen Ausführungsplan der Datenbank.
• Erstellen von Plänen für die Erstellung, Überwachung und Rücksetzung.

Preise auf der Webseite

Auf der offiziellen Website gibt es derzeit nur das Pro-Paket, das in Monats- und Jahresabonnementen erhältlich ist. Das Jahresabonnement kostet 100 US-Dollar – das sind 20 US-Dollar weniger im Vergleich zu monatlichen Zahlungen über ein Jahr. Zudem wird ein schnellerer Service sowie priorisierter Support geboten.

Gemeinsame Vorteile des Pakets

• Unbegrenzte Erstellung von SQL-Abfragen.
• Unbegrenzte SQL-Interpretation.
• Unbegrenztes Datenbank-Schema.
• Unbegrenztes Speichern und Teilen von SQL.
• Unbegrenzte Anfragen an die Historie.
• Es kann jederzeit storniert werden.

Wie wählt man zwischen Monats- und Jahresabonnement?

• Kurzfristiges Lernen oder Projektvalidierung: Wählen Sie zunächst die Monatszahlung, um langfristige Verpflichtungen zu vermeiden.
• Anhaltende Nutzung über zehn Monate: Der jährliche Gesamtpreis ist niedriger.
• Legen Sie Wert auf Reaktionsgeschwindigkeit und Priorität der Unterstützung: Wählen Sie die jährliche Zahlung.
• Team-Test: Zuerst wird die Genauigkeit und der Ablauf mit einem nicht sensiblen Schema überprüft.
• Vor dem Kauf prüfen, ob „unbegrenzte Menge“ durch faire Nutzung und technische Beschränkungen eingeschränkt ist.

API-Funktionen

• SQL generieren: SQL basierend auf natürlicher Sprache, Schema und Datenbanktyp generieren.
• Erklären Sie SQL: Übersetzen Sie eingegebene SQL in eine Erklärung in natürlicher Sprache.
• SQL optimieren: Abfragen umschreiben, um die Leistung zu verbessern.
• Vorschläge für Indizes: Es werden Vorschläge für Indizes auf der Grundlage von SQL gegeben.
• Mehrere Modellparameter: Die Dokumentation listet verschiedene Kontexte und Modelloptionen auf.
• Mehrdatenbank-Dialekte: Die API deckt acht Datensource-Typen ab.

Verwendung der API

Die offizielle API wird über RapidAPI bereitgestellt. Bei der Anrufung sind der von dieser Plattform generierte Schlüssel sowie das Host-Request-Header erforderlich. Eine Pro-Mitgliedschaft im Web-Bereich gilt nicht automatisch als Inklusion einer API-Lizenz; Entwickler sollten auf der RapidAPI-Mitgliedschaftsseite die Pakete und Einschränkungen separat überprüfen.

1. Finden Sie in RapidAPI die AI-Query-Schnittstelle und wählen Sie das passende Aufruf-Paket aus.
2. Speichern Sie den Schlüssel und fügen Sie ihn nicht in den Frontend-Code oder in öffentliche Repositorien ein.
3. Wählen Sie den Endpunkt für Erstellung, Erklärung, Optimierung oder Indexierung aus.
4. Eingehende Prompt-Wörter, Modell, Datenbanktyp und notwendiges Schema.
5. Formatprüfung der Antwort, SQL-Parsing und Sicherheitsüberprüfung.
6. Es wird in einer nur zum Lesen zugänglichen Testdatenbank ausgeführt, wobei die Aufrufe sowie die Ergebnisse der Ausführung aufgezeichnet werden.
7. Entwerfen Sie Rückfallmechanismen für Zeitüberschreitungen, Bandbreitenbeschränkungen, fehlerhafte Antworten und Modellstörungen.

Für welche Benutzer geeignet

• Anfänger in der Datenanalyse: Geschäftsprobleme in eine erste SQL-Vorlage umwandeln.
• Produkte und Betriebsmitarbeiter: Abfrage der Grunddaten mit Unterstützung von Ingenieuren.
• Softwareentwickler: Schnelles Schreiben und Auswerten von unbekannten Abfragen.
• Datenbankadministrator: Erhält Hinweise zur Optimierung und Indizierung.
• Lehrer und Schüler: Erlernen verschiedener SQL-Strukturen und Dialekte.
• SaaS-Entwicklerteam: Ermöglicht durch API die Nutzung kontrollierter natürlicher Sprachabfragen.

Typische Anwendungsszenarien

• Erstellen von Abfragen für Analysen zu Verkäufen, Nutzern, Bestellungen und Kundenbindung.
• Erklärung komplexer SQL in historischen Systemen.
• Entwurf zur Umformulierung der PostgreSQL-Logik in andere Datenbank-Dialekte.
• Optimieren Sie langsame Abfragen und prüfen Sie Möglichkeiten zur Indexierung.
• Erstellen einer SQL-Generierungs-Schnittstelle für interne Datenassistenten.
• Entwickeln Sie Prototypen für Abfragen für Berichte und Dashboards.

Szenarien, die nicht für eine direkte Verwendung geeignet sind

• Ausführung von Lösch-, Aktualisierungs- und Strukturänderungsanweisungen ohne Überprüfung.
• Es wird ermöglicht, dass unautorisierte Benutzer auf sensible Produktionsdaten zugreifen.
• Die vollständigen Produktionsdaten als Hinweismaterial hochladen.
• Abhängigkeit von KI zur Beurteilung finanzieller, medizinischer und regulatorischer Aspekte.
• Datenbankoperationen ohne Testbibliothek, Backup- und Rollback-Mechanismen.
• Es sind Kernsysteme erforderlich, die eine absolut korrekte Abfrage sowie eine stabile Leistung gewährleisten.

Empfehlungen zur Sicherheit von Datenbanken

• Es wird vorrangig nur das Schema importiert, keine echten Geschäftsdatensätze hochgeladen.
• Verwenden Sie Datenbankkonten mit Lesezugriff, minimalem Berechtigungsgrad und der Möglichkeit, sie jederzeit zurückzunehmen.
• Entfernen Sie Schlüsselwörter, persönliche Informationen und Geschäftsgeheimnisse aus den Feldnamen und Anmerkungen.
• Es ist verboten, dass von KI erzeugte Aussagen die Code-Review direkt umgehen.
• Es werden Zeitlimits für Abfragen sowie Beschränkungen für die Anzahl der Scans und der Ergebniszeilen festgelegt.
• Im Produktionsumfeld werden Ausführender, Zeitpunkt, Anweisungen und Einflussbereich aufgezeichnet.
• Ersetzen Sie die API-Schlüssel und Datenbank-Anmeldeinformationen regelmäßig.

Privatsphäre und Löschung von Daten

Laut der Datenschutzerklärung speichert die Plattform die registrierten E-Mail-Adressen, das Datenbankschema sowie die für die Erbringung der Dienste notwendigen Mindestanforderungen an die Datenbank. Zudem werden standardmäßige Protokolle sowie Cookies aufgezeichnet. Wenn ein Benutzer einen Antrag auf Löschung seines Kontos stellt, verspricht die Plattform, die persönlichen Daten, die Zugangsdaten zur Datenbank sowie die Cache-Daten innerhalb von 4 Werktagen zu löschen und die entsprechenden Daten aus den Produktions- und Backup-Systemen zu entfernen.

In dem Text der Richtlinien gibt es Stellen, an denen die Formulierungen nicht eindeutig genug sind. Bevor Unternehmen sensible Schemata hochladen, sollten sie unbedingt den Speicherbereich, die Verarbeitung durch Drittanbietermodelle, die Datengebiete sowie den Nachweis zur Löschung überprüfen.

Vorteile des Produkts

• Zuerst das Schema zusammenzufassen und anschließend SQL zu erzeugen, ist genauer als Frage-und-Antwort ohne Kontext.
• Erstellung, Erklärung, Optimierung und Indexierungsempfehlungen sind auf einer Plattform konzentriert.
• Es werden sowohl die Importierung von Skripten als auch die manuelle Erstellung von Tabellen als Schema-Möglichkeiten unterstützt.
• Monatliche und jährliche Abonnements sind einfach, und die Preise sind leicht verständlich.
• Anzeige der Abfragenhistorie, Speichern und Teilen.
• APIs können zur Entwicklung kontrollierter Datenanwendungen verwendet werden.
• Die offiziellen Dokumente enthalten Einführungstutorials und Beispiele für Anfragen.

Nutzungsbeschränkungen

• KI kann immer noch falsche Felder, Verknüpfungskonditionen oder Aggregationsmethoden wählen.
• Die Erstellung von SQL bedeutet nicht, dass es eine Überprüfung hinsichtlich Leistung und Sicherheit gegeben hat.
• Die auf der Webseite dokumentierten Datenbanken, die ausdrücklich unterstützt werden, gibt es nur vier.
• Die API wird über eine Drittplattform bereitgestellt, wofür ein separater Abonnement- und Schlüsselverwaltungsvorgang erforderlich ist.
• „Unbegrenzt“ auf der offiziellen Website bedeutet nicht, dass es keine technischen Beschränkungen gibt.
• Es ist notwendig, das Schema hochzuladen oder einzugeben; sensible Strukturen bergen Risiken im Hinblick auf die Privatsphäre.
• Abfragesoptimierungen und Indexempfehlungen müssen anhand eines tatsächlichen Ausführungsplans überprüft werden.
• Eine klare Garantie für die Leistung der chinesischen Anleitung wird auf der offiziellen Website nicht gegeben.

GitHub und der Open-Source-Zustand

AI Query verfügt über eine offizielle GitHub-Organisation, die vom Website-Betreiber verifiziert wurde. Derzeit sind jedoch nur die Konfigurationsdateien der Organisation öffentlich zugänglich – der Quellcode des Produkts nicht. Auch Modelle zur Erstellung von SQL-Anfragen, Backend-Dienste, Webanwendungen oder SDKs sind nicht öffentlich zugänglich.

Daher ist die AI Query-Plattform selbst nicht open source und kann nicht aufgrund der Existenz einer offiziellen GitHub-Organisation als Open-Source-Projekt eingestuft werden.

Grundlegende Informationen

Empfehlungswert

Empfehlungswert: 4,2 / 5. Es eignet sich für Nutzer, die die Genauigkeit der SQL-Generierung mit Schema verbessern möchten und Erklärungen, Optimierungen sowie APIs benötigen, wobei die Sicherheit der Produktivdatenbanken und die Richtigkeit der Ergebnisse weiterhin in den Händen von Fachleuten liegen müssen.

Häufige Fragen

Ist die AI-Abfrage kostenlos?

Auf der offiziellen Website werden derzeit keine kostenlosen Pakete aufgeführt. Das Pro-Paket kostet 10 Dollar im Monat bzw. 100 Dollar im Jahr.

Kann man es auch ohne SQL verwenden?

Es ist möglich, einen Entwurf zu erstellen, doch der Benutzer muss weiterhin die Grundlagen von SQL erlernen oder den Entwurf von einem Fachmann überprüfen lassen.

Welche Datenbanken werden unterstützt?

Die Dokumentation für die Webversion unterstützt ausdrücklich PostgreSQL, MySQL, MariaDB und SQL Server.

Kann der vorhandene SQL erklärt werden?

Ja, die Funktion „SQL zu Englisch“ erklärt die Abfragenlogik in natürlicher Sprache.

Kann man langsame Abfragen optimieren?

Es ist möglich, optimierte Versionen sowie Indexempfehlungen zu erzeugen, doch es sind Tests zur Äquivalenz von Ausführungsplänen und Ergebnissen erforderlich.

Wird es mit der Produktionsdatenbank verbunden?

Die Plattform benötigt Informationen zur Datenbankstruktur; es wird empfohlen, nur minimale Leseberechtigungen zu verwenden und direkten Zugang zum sensiblen Produktivumfeld zu vermeiden.

Wie lange dauert es, bis die Daten nach Löschung des Kontos entfernt werden?

Laut der Datenschutzerklärung werden die entsprechenden Personendaten sowie Daten aus der Datenbank innerhalb von 4 Werktagen nach Erhalt der Anfrage gelöscht.

Wird eine API bereitgestellt?

Verfügbar über eine API-Abonnement- und Aufrufmöglichkeit über RapidAPI.

Ist die API im Pro-Paket enthalten?

Die Dokumentation gibt keine Angaben zur Inklusivität; die Preise und Limits müssen bei RapidAPI separat überprüft werden.

Ist AI Query open source?

Es handelt sich um kein Open-Source-Produkt – die offizielle GitHub-Seite macht den Quellcode des Produkts nicht öffentlich zugänglich.