I detta dokument presenterar vi SnipSuggest, ett system som ger on-the-go, sammanhangsmedveten hjälp i SQL kompositionsprocessen. SnipSuggest syftar till att hjälpa den ökande befolkningen av icke-expert databasanvändare, som behöver utföra komplexa analyser på sina storskaliga datauppsättningar, men har svårt att skriva SQL-frågor. Som en användare skriver en fråga, rekommenderar SnipSuggest eventuella tillägg till olika klausuler i frågan med hjälp av relevanta snippets som samlats in från en logg av tidigare frågor. SnipSuggests nuvarande kapacitet innefattar att föreslå tabeller, vyer och tabellvärderade funktioner i FRAN-klausulen, kolumner i SELECT-klausulen, predikerar i Where-klausulen, kolumner i GROUP BY-klausulen, aggregat och en del stöd för sub-queries. SnipSuggest justerar sina rekommendationer enligt sammanhanget: eftersom användaren skriver mer av frågan, kan den ge mer korrekta förslag. Vi utvärderar SnipSuggest över två frågeloggar: en från en databasklass och en från databasen Sloan Digital Sky Survey. Vi visar att SnipSuggest kan rekommendera användbara snipper med upp till 93,7% genomsnittlig precision, i interaktiv hastighet. Vi visar också att SnipSuggest överträffar naiva tillvägagångssätt, såsom att rekommendera populära snippets.
Det närmaste exemplet är i REF, som föreslår en automatisk komplettering verktyg för SQL, som ger sammanhangsmedveten hjälp i SQL-frågor skrivande.
SnipSuggest: Context-Aware Autocompletion for SQL
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}