与 Amazon Q 生成式 SQL 交互

您可以在 Amazon Redshift 查询编辑器 v2 中，与 Amazon Q 生成式 SQL 功能进行交互。这是一个编码助手，可以根据您的提示和数据库架构生成 SQL 语句。当您在查询编辑器 v2 中撰写笔记本时，可以使用这个编码助手。生成的 SQL 用于笔记本所连接的数据库。

在与 Amazon Q 生成式 SQL 交互时，请提出具体问题，在有复杂请求时进行迭代，并验证答案的准确性。

在以自然语言提供分析请求时，请尽可能具体，以便编码助手准确了解您的需求。正确的做法不是询问“查找门票销量最高的前几个场馆”，而是要提供更多详细信息，例如“查找 2008 年门票销量最高的前三个场馆的名称/ID”。如果您知道数据库中对象的名称，请使用一致且具体的名称。例如，使用数据库中定义的架构、表和列名称，而不是以不同的方式引用同一对象，这会让助手不明所以。

将复杂的请求拆分为多个简单的语句，便于助手解释。反复提出跟进问题，让助手提供更详细的分析。例如，首先问“哪个州的场馆最多？” 然后根据回答，问“这个州最受欢迎的场馆是哪个？”。

在运行生成的 SQL 之前，请对其进行检查，以确保准确性。如果生成的 SQL 查询存在错误或与您的意图不符，请向助手提供如何更正查询的说明，而不是以不同的措辞来重述整个请求。例如，如果查询中缺少关于年份的谓词从句，请询问“提供 2008 年的场馆”。

将运行生成的 SQL 时收到的错误文本作为提示提交回 Amazon Q 生成式 SQL。它能从这些错误中学习，从而生成更好的 SQL。

将您的架构添加到 SQL 搜索路径中，以表示应使用该架构。例如，当数据在 tickit 架构而非公共架构中时，添加 tickit 架构。

set search_path to '$user', tickit;

与 Amazon Q 生成式 SQL 交互时的注意事项

使用聊天面板时，请注意以下几点。

自定义上下文

查询编辑器 v2 管理员可以指定自定义上下文，以便根据环境定制生成的 SQL。自定义上下文提供领域知识和偏好设置，可对 SQL 生成进行精细控制。自定义上下文在 JSON 文件中定义，可由查询编辑器 v2 管理员上传到 Amazon Q 生成式 SQL。

下面的自定义上下文示例向您展示了 JSON 文件的格式，并定义了以下内容：

{
    "resources": [
        {
            "ResourceId": "mycluster",
            "ResourceType": "REDSHIFT_WAREHOUSE",
            "TablesToInclude": [
                "database.schema.table1",
                "database.schema.table2"
            ],
            "TablesToExclude": [
                "database.schema.table3",
                "database.schema.table4"
            ],
            "ColumnsToInclude": {
                "database.schema.table1": [
                    "col1",
                    "col2"
                ],
                "database.schema.table2": [
                    "col1",
                    "col2"
                ]
            },
            "ColumnsToExclude": {
                "database.schema.table5": [
                    "col1",
                    "col2"
                ],
                "database.schema.table6": [
                    "col1",
                    "col2"
                ]
            },
            "TableAnnotations": {
                "database.schema.table1": "table1 refers to Q3 sales",
                "database.schema.table2": "table2 refers to Q4 sales"
            },
            "ColumnAnnotations": {
                "database.schema.table1": {
                    "col1": "col1 refers to Q3 sale total",
                    "col2": "col2 refers to sale location"
                },
                "database.schema.table2": {
                    "col1": "col2 refers to Q4 sale total",
                    "col2": "col2 refers to sale location"
                }
            },
            "CuratedQueries": [
                {
                    "Question": "what is the sales data for Q3",
                    "Answer": "SELECT * FROM table1"
                },
                {
                    "Question": "what is the sales data for Q4",
                    "Answer": "SELECT * FROM table2"
                }
            ],
            "CustomDocuments": [
                "in manufacturing division total sales is price * revenue",
                "in research division total sales is price * revenue"
            ],
            "AdditionalTables": {
                "database.schema.table8": "create table database.schema.table8(col1 int)",
                "database.schema.table9": "create table database.schema.table9(col1 int)"
            },
            "AppendToPrompt": "Apply these guardrails: Queries should never return the secretId field of a user."
        }
    ]
}