根据指定条件从目标表中提取数据的SQL查询生成。
SELECT * FROM app_events WHERE event = 'login' AND event_date >= '2025-09-01' AND country = 'CN'; 说明: - 若event_date为TIMESTAMP类型,建议使用'2025-09-01 00:00:00'以明确时间起点。
SELECT * FROM users WHERE app_version = '3.2.1' AND channel IN ('organic', 'ads') AND is_active = 1;
以下为满足条件的SQL查询,并根据常见数据库的布尔类型差异给出两种写法: 1) 适用于MySQL/SQLite(布尔型常用TINYINT/INTEGER,1表示真) SELECT * FROM user_campaigns WHERE campaign_id = 101 AND joined = 1 AND repurchased = 1; 2) 适用于PostgreSQL(原生布尔型) SELECT * FROM user_campaigns WHERE campaign_id = 101 AND joined = TRUE AND repurchased = TRUE; 可选优化建议(高选择性过滤时有助于查询性能): - 建立复合索引:(campaign_id, joined, repurchased) - 若joined/repurchased允许NULL且希望仅匹配明确的“真”,上述条件已自然排除NULL;如需包含NULL情形,请根据业务语义调整过滤条件。
快速生成用户筛选、留存分组与行为样本的查询;减少手写错误;用于日报、看板补数和A/B测试样本提取。
无需深挖语法即可按用户分群、版本与渠道拉取关键数据;验证需求假设、监控灰度与追踪核心指标变化。
一键拉取活动参与名单、复购人群与沉默用户清单,为短信、推送、再营销提供精准名单与分层策略。
按渠道、素材与转化阶段生成查询;快速搭建投放报表底稿,定位异常渠道并优化投放节奏。
基于工单状态、付费记录与风险标记筛选关键用户,支持重点客户跟进、服务升级与预警干预。
高效抽取训练样本与对照组,附带字段与过滤逻辑说明,提升实验复现与特征评估效率。
快速生成账单核对、退款明细与异常交易筛查查询,结合敏感字段提醒,降低合规与审计风险。
不依赖排期即可自助拉数验证想法,缩短从问题到结论的周期,推动高频试错与快速决策。
把“拉一条符合条件的数据”这件事变得又快又稳。你只需说明目标表、筛选条件与希望使用的语言,AI会以数据领域专家视角给出可执行的查询,并附带必要的字段选择与结果验证建议,帮助你快速完成临时拉数、活动复盘、用户分层、风控核验等常见工作。它的价值在于降低写查询的门槛、减少误筛与返工、统一团队沟通方式,让数据分析与业务决策更高效、更靠谱。
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