File size: 2,767 Bytes
26a9bfd |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 |
from datasets import Dataset
def gen():
yield {"natural_language": "Отсортировать книги так, чтобы они шли в алфавитном порядке жанров, а если в жанре несколько книг, то в обратном алфавитном порядке книг",
"sql_query": "select BookName, BookGenre from Books order by BookGenre, BookName desc;"}
yield {"natural_language": "Найти тиражи в книги с шифром 6, в которых число поступивших экземпляров меньше 10",
"sql_query": "select * from Сirculation where NumReceivedCopies<10 and BookСipher=6;"}
yield{"natural_language": "Найти издательства, в которых торговая наценка находится в диапазоне от 0.15 до 0.3333",
"sql_query": "select * from PublishingHouse where TradeMargin between 0.1500 and 0.3333;"}
yield{"natural_language": "Найти авторов, ФИО которых оканчивается на -ов",
"sql_query": "select * from Bookstore.Authors where AuthorFIO like '%ов';"}
yield{"natural_language": "Подвести итоги в таблице тиражей: сколько всего тиражей, общее число поступивших экземпляров, минимальное и максимальное число непроданных экземпляров, средняя закупочная цена.",
"sql_query": "select count(*) as СirculationCount, sum(NumReceivedCopies) as AllReceivedCopies, min(NumUnsoldCopies) as MinUnsoldCopies, max(NumUnsoldCopies) as MaxUnsoldCopies, avg(PurchasePrice) as AvgPurchasePrice from Сirculation;"}
yield{"natural_language": "Найти все тиражи, в которых количество непроданных копий больше 3, отсортировать и сгруппировать по дате поступления, вывести при условии, что закупочная цена больше 110000",
"sql_query": "select DeliveryDate, count(*) as Counts, sum(PurchasePrice) as Prices from Сirculation where NumUnsoldCopies>3 group by DeliveryDate having sum(PurchasePrice)>110000 order by DeliveryDate;"}
yield{"natural_language": "Сделать суммирующую строку для жанра и темы книги, посчитать количество книг для каждой пары жанр-тема.",
"sql_query": "select [BookTheme],[BookGenre], count(*) as Counts from [dbo].[Books] group by [BookTheme],[BookGenre] with rollup;"}
ds = Dataset.from_generator(gen)
|