Перевод DAX-запросов в SQL для PostgreSQL может быть автоматизирован с помощью искусственного интеллекта. Ключевым моментом является преобразование DAX-конструкции SUMMARIZECOLUMNS, которая отвечает за группировку, фильтрацию и вычисления, в соответствующий SQL-запрос.
В качестве примера был рассмотрен DAX-запрос, включающий фильтрацию по нескольким таблицам, вычисление с итератором SUMX, использование RELATED и REMOVEFILTERS. Для облегчения работы AI была создана денормализованная VIEW sales_denormilized, которая объединяет таблицы sales и customer.
Итоговый SQL-запрос, сгенерированный AI, демонстрирует общую работоспособность, учитывая фильтрацию, в том числе по среднему значению, и вычисления. Несмотря на наличие лишнего подзапроса и потенциальную неоптимальность, он показал приемлемую производительность на таблицах с десятками миллионов записей.
Изображение носит иллюстративный характер
В качестве примера был рассмотрен DAX-запрос, включающий фильтрацию по нескольким таблицам, вычисление с итератором SUMX, использование RELATED и REMOVEFILTERS. Для облегчения работы AI была создана денормализованная VIEW sales_denormilized, которая объединяет таблицы sales и customer.
Итоговый SQL-запрос, сгенерированный AI, демонстрирует общую работоспособность, учитывая фильтрацию, в том числе по среднему значению, и вычисления. Несмотря на наличие лишнего подзапроса и потенциальную неоптимальность, он показал приемлемую производительность на таблицах с десятками миллионов записей.
