Genera Query SQL con l'Intelligenza Artificiale
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Come Funziona
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SELECT
c.nome_cliente,
c.email,
SUM(v.importo) as totale_acquisti
FROM clienti c
JOIN vendite v ON c.id = v.cliente_id
WHERE MONTH(v.data_vendita) = MONTH(CURRENT_DATE)
AND YEAR(v.data_vendita) = YEAR(CURRENT_DATE)
GROUP BY c.id, c.nome_cliente, c.email
HAVING totale_acquisti > 1000
ORDER BY totale_acquisti DESC
Esempi di Query
1. Analisi Vendite
SELECT
DATE_FORMAT(v.data_vendita, '%Y-%m') as mese,
c.nome_categoria,
COUNT(*) as numero_vendite,
SUM(v.importo) as totale_vendite,
AVG(v.importo) as media_vendite
FROM vendite v
JOIN prodotti p ON v.prodotto_id = p.id
JOIN categorie c ON p.categoria_id = c.id
WHERE v.data_vendita >= DATE_SUB(CURRENT_DATE, INTERVAL 6 MONTH)
GROUP BY mese, c.nome_categoria
ORDER BY mese DESC, totale_vendite DESC
2. Analisi Clienti
WITH metriche_clienti AS (
SELECT
c.id,
c.nome_cliente,
COUNT(*) as num_ordini,
SUM(v.importo) as totale_speso,
MAX(v.data_vendita) as ultimo_acquisto
FROM clienti c
JOIN vendite v ON c.id = v.cliente_id
GROUP BY c.id, c.nome_cliente
)
SELECT
nome_cliente,
num_ordini,
totale_speso,
DATEDIFF(CURRENT_DATE, ultimo_acquisto) as giorni_ultimo_acquisto,
CASE
WHEN num_ordini >= 10 AND totale_speso >= 10000 THEN 'Premium'
WHEN num_ordini >= 5 AND totale_speso >= 5000 THEN 'Gold'
ELSE 'Standard'
END as segmento_cliente
FROM metriche_clienti
ORDER BY totale_speso DESC
Caratteristiche Principali
1. Supporto Multi-Database
MySQL
PostgreSQL
SQL Server
Oracle
SQLite
2. Ottimizzazione Automatica
Indici suggeriti
Performance migliorate
Piani di esecuzione
3. Funzioni Avanzate
Subquery
Window Functions
CTEs
Views
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Migliori Pratiche
1. Scrittura Query
SELECT
p.nome_prodotto,
COUNT(*) as numero_vendite,
SUM(v.quantita) as totale_quantita
FROM vendite v
JOIN prodotti p ON v.prodotto_id = p.id
WHERE v.data_vendita >= DATE_SUB(CURRENT_DATE, INTERVAL 30 DAY)
GROUP BY p.prodotto_id, p.nome_prodotto
HAVING numero_vendite > 10
ORDER BY numero_vendite DESC
2. Gestione Dati
WITH vendite_mensili AS (
SELECT
DATE_FORMAT(data_vendita, '%Y-%m') as mese,
SUM(importo) as totale_vendite
FROM vendite
GROUP BY mese
)
SELECT
mese,
totale_vendite,
LAG(totale_vendite) OVER (ORDER BY mese) as vendite_mese_precedente,
ROUND(
((totale_vendite - LAG(totale_vendite) OVER (ORDER BY mese)) /
LAG(totale_vendite) OVER (ORDER BY mese) * 100),
2
) as crescita_percentuale
FROM vendite_mensili
ORDER BY mese DESC
FAQ
D: È necessario conoscere SQL per utilizzare lo strumento?
R: No, basta descrivere in italiano cosa si desidera ottenere.
D: Le query generate sono ottimizzate?
R: Sì, includono ottimizzazioni automatiche e suggerimenti per gli indici.
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