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Inicio rápido: Uso del generador de consultas inteligentes

En este inicio rápido, aprenderá cómo el asistente para la creación de consultas le ayuda a crear consultas eficaces, precisas y seguras mediante SQL sin procesar o el ORM preferido. Diseñado tanto para desarrolladores de código primero como para desarrolladores de data-first, permite una generación más rápida de lógica lista para producción alineada con el esquema de base de datos conectado.

Comienza

Asegúrese de que está conectado a una base de datos y de que tiene abierta una ventana del editor activa con la extensión MSSQL. Esta conexión permite al participante del @mssql chat comprender el contexto del entorno de base de datos, lo que permite sugerencias precisas y compatibles con el contexto. Sin una conexión de base de datos, el participante del chat no tendrá el esquema ni el contexto de datos para proporcionar respuestas significativas.

En los ejemplos siguientes se usa la AdventureWorksLT2022 base de datos de ejemplo, que puede descargar desde la página principal Ejemplos de Microsoft SQL Server y Proyectos de comunidad .

Para obtener los mejores resultados, ajuste los nombres de tabla y esquema para que coincidan con su propio entorno.

Asegúrese de que el chat incluye el @mssql prefijo. Por ejemplo, escriba @mssql seguido de su pregunta o indicador. Esto garantiza que el participante del chat comprenda que solicita ayuda relacionada con SQL.

Compilación de consultas

GitHub Copilot admite la construcción de consultas inteligentes directamente en Visual Studio Code. Desde las SELEC básicas a combinaciones complejas, filtros y agregaciones, genera consultas SQL o ORM que siguen los procedimientos recomendados y reflejan el esquema actual, por lo que puede centrarse en la lógica de la aplicación.

Estos son casos de uso comunes y ejemplos de lo que puede preguntar a través del participante del chat:

Análisis basado en tiempo

Estas sugerencias ayudan a analizar las tendencias a lo largo del tiempo, como la actividad de ventas reciente, los mejores resultados por período o comparaciones con los promedios históricos. GitHub Copilot puede crear consultas que calculen valores relativos a las fechas más recientes de los datos, evitando suposiciones en función de la fecha actual del sistema.

Lista de devoluciones de pedidos de ventas por encima del promedio de los últimos seis meses

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).

Devolver los tres mejores clientes agrupados por año

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

Devolver los ingresos totales por cliente en los últimos 30 días

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).

Clientes y pedidos recurrentes del último año

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).

Relaciones complejas

Use estas indicaciones para generar consultas que abarquen varias tablas relacionadas. Tanto si está uniendo datos de clientes con detalles de pedido como si está creando agregaciones de ingresos, GitHub Copilot ayuda a navegar por relaciones complejas mediante el contexto del esquema para generar combinaciones y condiciones precisas.

Devolver una lista de pedidos por encima del total promedio de pedidos

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).

Clientes recurrentes ordenados por ingresos

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

Generación de una consulta para el total de ingresos por cliente

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

Devolver los diez clientes principales por ventas

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

Devolver productos no vendidos en relación con las ventas recientes

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).

Recuperación de clientes en función del gasto total

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).

Información empresarial

Estas indicaciones están diseñadas para revelar información procesable de tus datos. A partir de la identificación de clientes con riesgo de abandono hasta encontrar productos no vendidos, GitHub Copilot puede ayudar a crear lógica que apoye decisiones estratégicas e informes, adaptados a su base de datos conectada.

Identificación de nuevos clientes

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.

Identificación de productos sin ventas recientes

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.

Identificación de clientes de alto valor sin compras recientes

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.

Devolver los cinco productos principales en función de la tasa de retorno

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

Generación de datos de tendencias de ingresos mensuales

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.

Crear un informe de frecuencia de pedidos en orden decreciente

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.

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Para ayudarnos a refinar y mejorar GitHub Copilot para la extensión MSSQL, use la siguiente plantilla de problema de GitHub para enviar sus comentarios: Comentarios de GitHub Copilot

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  • Problemas o errores : incluya cualquier problema, incoherencias o comportamientos confusos. Las capturas de pantalla o las grabaciones de pantalla son especialmente útiles.

  • Sugerencias para mejorar : comparta ideas para mejorar la facilidad de uso, expandir la cobertura o mejorar las respuestas de GitHub Copilot.

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