Skip to content
ClickHouse Docs
ClickHouse DocsClickHouse Docs
49.6kGet Started

Генерация SQL с помощью ИИ

View as MarkdownEdit this pageReport an issueSet up docs MCP

Начиная с ClickHouse 25.7, в ClickHouse Client и clickhouse-local доступна функциональность на базе ИИ, которая преобразует описания на естественном языке в SQL-запросы. Эта возможность позволяет описывать требования к данным обычным текстом, после чего система преобразует их в соответствующие SQL-операторы.

Эта возможность особенно полезна, если вы не знакомы со сложным синтаксисом SQL или вам нужно быстро создавать запросы для исследовательского анализа данных. Функция работает со стандартными таблицами ClickHouse и поддерживает распространённые шаблоны запросов, включая фильтрацию, агрегацию и JOIN.

Для этого используются следующие встроенные инструменты/функции:

  • list_databases - Вывести список всех доступных баз данных в экземпляре ClickHouse
  • list_tables_in_database - Вывести список всех таблиц в указанной базе данных
  • get_schema_for_table - Получить оператор CREATE TABLE (схему) для указанной таблицы

Предварительные требования

Нужно добавить ключ Anthropic или OpenAI в виде переменной окружения:

export ANTHROPIC_API_KEY=your_api_key
export OPENAI_API_KEY=your_api_key

Либо вы можете указать файл конфигурации.

Подключение к Песочнице ClickHouse

Мы рассмотрим эту возможность в Песочнице ClickHouse.

Подключиться к Песочнице ClickHouse можно с помощью следующей команды:

clickhouse client -mn \
--host sql-clickhouse.clickhouse.com \
--secure \
--user demo --password ''

Как задавать вопросы ClickHouse на естественном языке

Теперь пора начать задавать вопросы!

Возможность преобразования текста в SQL — это, по сути, инструмент для разовой генерации запросов. Поскольку он не сохраняет историю диалога, добавляйте в вопрос как можно больше полезного контекста. Указывайте, в частности:

Периоды времени или диапазоны дат Какой анализ вам нужен (средние значения, итоги, ранжирование и т. д.) Любые критерии фильтрации

Поиск дорогих рынков жилья

Давайте начнём с вопроса о ценах на жильё. В Песочнице ClickHouse есть набор данных о ценах на жильё в Великобритании, который ИИ найдёт автоматически:

?? Can you tell me the most expensive place to buy a house in 2021?;

Как только мы нажмём Enter, мы увидим, как ИИ рассуждает, пытаясь ответить на наш вопрос.

• Запуск генерации SQL с помощью ИИ с обнаружением схемы...
─────────────────────────────────────────────────
🧠 thinking...[INFO] Text generation successful - model: claude-3-5-sonnet-latest, response_id: msg_01QpQd35ZD8HM9QSYFZuQ8Wh
🔧 Calling: list_databases [toolu_01...]
🧠 thinking✓ list_databases completed
  └─ Found 37 databases: - amazon - bluesky - country - covid - default - dns - en...
🔧 Calling: list_databases [toolu_01...]
✓ list_databases completed
  └─ Found 37 databases: - amazon - bluesky - country - covid - default - dns - en...
🧠 thinking[INFO] Text generation successful - model: claude-3-5-sonnet-latest, response_id: msg_016DxK8SMVKGrUPfFwi43AzE
🔧 Calling: list_tables_in_database [toolu_01...]
  └─ Args: {"database":"uk"}
🧠 thinking.✓ list_tables_in_database completed
  └─ Found 9 tables in database 'uk': - uk_codes - uk_postcode_to_iso - uk_price_p...
🔧 Calling: list_tables_in_database [toolu_01...]
  └─ Args: {"database":"uk"}
✓ list_tables_in_database completed
  └─ Found 9 tables in database 'uk': - uk_codes - uk_postcode_to_iso - uk_price_p...
🧠 thinking.[INFO] Text generation successful - model: claude-3-5-sonnet-latest, response_id: msg_015giF12wm619beNGC5aTrmw
🔧 Calling: get_schema_for_table [toolu_01...]
  └─ Args: {"database":"uk","table":"uk_price_paid"}
✓ get_schema_for_table completed
  └─ Schema for uk.uk_price_paid: CREATE TABLE uk.uk_price_paid (     `price` UInt...
🔧 Calling: get_schema_for_table [toolu_01...]
  └─ Args: {"database":"uk","table":"uk_price_paid"}
🧠 thinking..✓ get_schema_for_table completed
  └─ Schema for uk.uk_price_paid: CREATE TABLE uk.uk_price_paid (     `price` UInt...
🧠 thinking[INFO] Text generation successful - model: claude-3-5-sonnet-latest, response_id: msg_01HxT1HKbaTT3165Wx5bDtY9
─────────────────────────────────────────────────
• ✨ SQL-запрос успешно сгенерирован!
:) SELECT     town,     district,     county,     round(avg(price), 2) as avg_price,     count() as total_sales FROM uk.uk_price_paid WHERE date >= '2021-01-01' AND date <= '2021-12-31' GROUP BY     town,     district,     county HAVING total_sales >= 10 ORDER BY avg_price DESC LIMIT 10

ИИ выполняет следующие шаги:

  1. Обнаружение схемы — исследует доступные базы данных и таблицы
  2. Анализ таблиц — изучает структуру релевантных таблиц
  3. Генерация запроса — создает SQL на основе вашего вопроса и обнаруженной схемы

Мы видим, что таблица uk_price_paid действительно была найдена и для нас был сгенерирован запрос, который можно выполнить. Если выполнить этот запрос, мы увидим следующий вывод:

┌─town───────────┬─district───────────────┬─county──────────┬──avg_price─┬─total_sales─┐
│ ILKLEY         │ HARROGATE              │ NORTH YORKSHIRE │    4310200 │          10 │
│ LONDON         │ CITY OF LONDON         │ GREATER LONDON  │ 4008117.32 │         311 │
│ LONDON         │ CITY OF WESTMINSTER    │ GREATER LONDON  │ 2847409.81 │        3984 │
│ LONDON         │ KENSINGTON AND CHELSEA │ GREATER LONDON  │  2331433.1 │        2594 │
│ EAST MOLESEY   │ RICHMOND UPON THAMES   │ GREATER LONDON  │ 2244845.83 │          12 │
│ LEATHERHEAD    │ ELMBRIDGE              │ SURREY          │ 2051836.42 │         102 │
│ VIRGINIA WATER │ RUNNYMEDE              │ SURREY          │ 1914137.53 │         169 │
│ REIGATE        │ MOLE VALLEY            │ SURREY          │ 1715780.89 │          18 │
│ BROADWAY       │ TEWKESBURY             │ GLOUCESTERSHIRE │ 1633421.05 │          19 │
│ OXFORD         │ SOUTH OXFORDSHIRE      │ OXFORDSHIRE     │ 1628319.07 │         405 │
└────────────────┴────────────────────────┴─────────────────┴────────────┴─────────────┘

Если мы хотим задать уточняющие вопросы, нам нужно каждый раз формулировать вопрос заново.

Поиск дорогой недвижимости в Большом Лондоне

Поскольку эта возможность не сохраняет историю диалога, каждый запрос должен быть самодостаточным. Задавая уточняющие вопросы, нужно приводить полный контекст, а не ссылаться на предыдущие запросы. Например, просмотрев предыдущие результаты, мы можем захотеть сосредоточиться именно на объектах недвижимости в Большом Лондоне. Вместо вопроса "А как насчёт Большого Лондона?" нужно включить полный контекст:

?? Can you tell me the most expensive place to buy a house in Greater London across the years?;

Обратите внимание, что ИИ проходит тот же процесс поиска, хотя только что проанализировал эти данные:

• Запуск генерации SQL с помощью ИИ с обнаружением схемы...
─────────────────────────────────────────────────
🧠 thinking[INFO] Text generation successful - model: claude-3-5-sonnet-latest, response_id: msg_012m4ayaSHTYtX98gxrDy1rz
🔧 Calling: list_databases [toolu_01...]
✓ list_databases completed
  └─ Found 37 databases: - amazon - bluesky - country - covid - default - dns - en...
🔧 Calling: list_databases [toolu_01...]
🧠 thinking.✓ list_databases completed
  └─ Found 37 databases: - amazon - bluesky - country - covid - default - dns - en...
🧠 thinking.[INFO] Text generation successful - model: claude-3-5-sonnet-latest, response_id: msg_01KU4SZRrJckutXUzfJ4NQtA
🔧 Calling: list_tables_in_database [toolu_01...]
  └─ Args: {"database":"uk"}
🧠 thinking..✓ list_tables_in_database completed
  └─ Found 9 tables in database 'uk': - uk_codes - uk_postcode_to_iso - uk_price_p...
🔧 Calling: list_tables_in_database [toolu_01...]
  └─ Args: {"database":"uk"}
✓ list_tables_in_database completed
  └─ Found 9 tables in database 'uk': - uk_codes - uk_postcode_to_iso - uk_price_p...
🧠 thinking[INFO] Text generation successful - model: claude-3-5-sonnet-latest, response_id: msg_01X9CnxoBpbD2xj2UzuRy2is
🔧 Calling: get_schema_for_table [toolu_01...]
  └─ Args: {"database":"uk","table":"uk_price_paid"}
🧠 thinking.✓ get_schema_for_table completed
  └─ Schema for uk.uk_price_paid: CREATE TABLE uk.uk_price_paid (     `price` UInt...
🔧 Calling: get_schema_for_table [toolu_01...]
  └─ Args: {"database":"uk","table":"uk_price_paid"}
✓ get_schema_for_table completed
  └─ Schema for uk.uk_price_paid: CREATE TABLE uk.uk_price_paid (     `price` UInt...
🧠 thinking...[INFO] Text generation successful - model: claude-3-5-sonnet-latest, response_id: msg_01QTMypS1XuhjgVpDir7N9wD
─────────────────────────────────────────────────
• ✨ SQL-запрос успешно сгенерирован!
:) SELECT     district,     toYear(date) AS year,     round(avg(price), 2) AS avg_price,     count() AS total_sales FROM uk.uk_price_paid WHERE county = 'GREATER LONDON' GROUP BY district, year HAVING total_sales >= 10 ORDER BY avg_price DESC LIMIT 10;

Это формирует более точный запрос, который отбирает данные именно по Большому Лондону и разбивает результаты по годам. Результат выполнения запроса показан ниже:

┌─district────────────┬─year─┬───avg_price─┬─total_sales─┐
│ CITY OF LONDON      │ 2019 │ 14504772.73 │         299 │
│ CITY OF LONDON      │ 2017 │  6351366.11 │         367 │
│ CITY OF LONDON      │ 2016 │  5596348.25 │         243 │
│ CITY OF LONDON      │ 2023 │  5576333.72 │         252 │
│ CITY OF LONDON      │ 2018 │  4905094.54 │         523 │
│ CITY OF LONDON      │ 2021 │  4008117.32 │         311 │
│ CITY OF LONDON      │ 2025 │  3954212.39 │          56 │
│ CITY OF LONDON      │ 2014 │  3914057.39 │         416 │
│ CITY OF LONDON      │ 2022 │  3700867.19 │         290 │
│ CITY OF WESTMINSTER │ 2018 │  3562457.76 │        3346 │
└─────────────────────┴──────┴─────────────┴─────────────┘

Сити Лондона неизменно оказывается самым дорогим районом! Вы заметите, что ИИ составил вполне корректный запрос, хотя результаты отсортированы по средней цене, а не по хронологии. Для годового анализа можно уточнить вопрос и явно попросить показать "самый дорогой район в каждом году", чтобы результаты группировались иначе.

Navigation