Transformez des descriptions en langage naturel en requêtes SQL professionnelles grâce à notre IA. Plus besoin de maîtriser la syntaxe complexe, obtenez du code SQL optimisé en quelques secondes.

Comment ça Marche ?

1. Écrivez une Description

   • "Lister tous les clients ayant dépensé plus de 500 € ce mois-ci."

   • "Trouver les produits en rupture de stock."

   • "Afficher les ventes mensuelles avec une comparaison par rapport à l'année précédente."

2. Obtenez une Requête SQL Prête à l'Emploi

   Exemple :

   SELECT 
       c.nom_client,
       c.email,
       SUM(v.montant) as total_achats
   FROM clients c
   JOIN ventes v ON c.id = v.client_id
   WHERE MONTH(v.date_vente) = MONTH(CURRENT_DATE)
   AND YEAR(v.date_vente) = YEAR(CURRENT_DATE)
   GROUP BY c.id, c.nom_client, c.email
   HAVING total_achats > 500
   ORDER BY total_achats DESC
   
   

Fonctionnalités Principales

1. Support Multi-Bases de Données

• MySQL : Gestion optimale des performances.

• PostgreSQL : Requêtes complexes et analyses avancées.

• SQL Server : Compatibilité avec les systèmes d'entreprise.

• Oracle : Intégration avec de grandes bases de données.

• SQLite : Parfait pour les projets légers.

2. Optimisation Automatique

• Suggestions d'indices pour améliorer la vitesse.

• Plans d'exécution intelligents pour analyser les performances.

3. Fonctions Avancées

• Requêtes avec fenêtrage pour des analyses chronologiques.

• Utilisation de CTEs pour des requêtes lisibles et efficaces.

• Création automatique de vues pour des rapports personnalisés.

Exemples d'Utilisation

1. Analyse des Ventes

-- Analyse des tendances de ventes
WITH ventes_mensuelles AS (
    SELECT 
        DATE_FORMAT(date_vente, '%Y-%m') as mois,
        SUM(montant) as total_ventes
    FROM ventes
    WHERE date_vente >= DATE_SUB(CURRENT_DATE, INTERVAL 12 MONTH)
    GROUP BY mois
)
SELECT 
    mois,
    total_ventes,
    LAG(total_ventes) OVER (ORDER BY mois) as ventes_mois_precedent,
    ROUND(
        ((total_ventes - LAG(total_ventes) OVER (ORDER BY mois)) / 
        LAG(total_ventes) OVER (ORDER BY mois) * 100),
        2
    ) as croissance
FROM ventes_mensuelles
ORDER BY mois DESC

2. Gestion des Stocks

-- Vérification des stocks faibles
SELECT 
    p.nom_produit,
    p.stock_actuel,
    p.seuil_reapprovisionnement,
    CASE 
        WHEN p.stock_actuel <= p.seuil_reapprovisionnement THEN 'Recommande'
        ELSE 'Suffisant'
    END as état_stock
FROM produits p
ORDER BY p.stock_actuel ASC

3. Segmentation Client

-- Identifier les clients Premium
SELECT 
    c.nom_client,
    COUNT(v.id) as nombre_achats,
    SUM(v.montant) as total_depenses
FROM clients c
JOIN ventes v ON c.id = v.client_id
GROUP BY c.id, c.nom_client
HAVING total_depenses > 10000
ORDER BY total_depenses DESC

Meilleures Pratiques

1. Soyez Précis dans votre Description

   • Spécifiez les colonnes nécessaires.

   • Incluez des filtres et des conditions.

   • Indiquez les options de tri ou de regroupement.

2. Optimisez vos Requêtes

   • Vérifiez les plans d'exécution.

   • Utilisez les indices suggérés.

   • Adaptez les paramètres à vos besoins.

3. Testez les Résultats

   • Exécutez les requêtes sur un jeu de données réel.

   • Validez les résultats pour vérifier leur exactitude.

Questions Fréquentes

Q : Puis-je personnaliser les requêtes générées ?

R : Absolument, les requêtes sont modifiables selon vos besoins.

Q : Est-ce compatible avec toutes les bases de données SQL ?

R : Oui, notre outil prend en charge les bases de données SQL majeures, y compris MySQL, PostgreSQL, SQL Server, Oracle et SQLite.

Q : Les requêtes générées sont-elles optimisées pour la performance ?

R : Oui, chaque requête est conçue avec des optimisations intégrées, comme des indices suggérés et des plans de performance.

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