빠른 시작: 스마트 쿼리 작성기 사용(미리 보기)

2025-05-20

이 빠른 시작에서는 쿼리 작성 도우미를 사용하여 원시 SQL 또는 선호하는 ORM을 사용하여 효율적이고 정확하며 안전한 쿼리를 만드는 방법을 알아봅니다. 코드 우선 및 데이터 우선 개발자를 위해 설계된 이 기능을 사용하면 연결된 데이터베이스 스키마에 맞춰 프로덕션 준비 논리를 더 빠르게 생성할 수 있습니다.

시작하기

데이터베이스에 연결되어 있고 MSSQL 확장으로 활성 편집기 창이 열려 있는지 확인합니다. 이 연결을 사용하면 채팅 참가자가 @mssql 데이터베이스 환경의 컨텍스트를 이해할 수 있으므로 정확하고 컨텍스트 인식 제안을 사용할 수 있습니다. 데이터베이스 연결이 없으면 채팅 참가자는 의미 있는 응답을 제공하는 스키마 또는 데이터 컨텍스트가 없습니다.

다음 예제에서는 AdventureWorksLT2022 홈페이지에서 다운로드할 수 있는 샘플 데이터베이스를 사용합니다.

최상의 결과를 위해 사용자 고유의 환경에 맞게 테이블 및 스키마 이름을 조정합니다.

@mssql 접두사가 채팅에 포함되어 있는지 확인하세요. 예를 들어, @mssql을 입력한 후에 질문이나 프롬프트를 작성합니다. 이렇게 하면 채팅 참가자가 SQL 관련 지원을 요청하는 것을 이해할 수 있습니다.

쿼리 작성

GitHub Copilot는 Visual Studio Code 내에서 직접 지능형 쿼리 생성을 지원합니다. 기본 SELECT부터 복잡한 조인, 필터 및 집계에 이르기까지 모범 사례를 따르고 현재 스키마를 반영하는 SQL 또는 ORM 쿼리를 생성하므로 애플리케이션 논리에 집중할 수 있습니다.

다음은 채팅 참가자를 통해 요청할 수 있는 일반적인 사용 사례 및 예제입니다.

시간 기반 분석

이러한 프롬프트는 최근 판매 활동, 기간별 상위 성과자 또는 기록 평균 비교와 같은 시간에 따른 추세를 분석하는 데 도움이 됩니다. GitHub Copilot는 데이터의 최신 날짜를 기준으로 값을 계산하는 쿼리를 작성하여 현재 시스템 날짜에 따른 가정을 방지할 수 있습니다.

중첩된 쿼리를 생성하여 데이터베이스에서 SalesLT.SalesOrderHeader 가장 최근 주문 날짜(현재 날짜를 기준으로 하지 않음)를 기준으로 합계가 지난 6개월의 평균 주문 금액보다 높은 위치에서 주문을 가져옵니다.
쿼리를 작성하여 테이블의 총 판매액 SalesLT.SalesOrderHeader 별로 상위 3명의 고객을 찾아 연도별로 그룹화합니다.
최근 주문 날짜를 기준으로 지난 30일 동안 주문한 각 고객의 SalesLT.Customer 총 수익을 찾습니다(현재 날짜를 SalesLT.SalesOrderHeader 기준으로 하지 않음).
Sequelize 데이터베이스에서 지난 1년 동안의 내림차순 수익을 기준으로 정렬된 주문(Customers) 및 총 수익과 함께 (SalesLT.Customers)를 가져올 SalesLT.SalesOrderDetail 쿼리를 만듭니다(현재 날짜를 기준으로 하지 않음).

복잡한 관계

이러한 프롬프트를 사용하여 여러 관련 테이블에 걸쳐 있는 쿼리를 생성합니다. 고객 데이터를 주문 세부 정보와 조인하거나 수익 집계를 구축하는 경우 GitHub Copilot는 스키마 컨텍스트를 사용하여 복잡한 관계를 탐색하여 정확한 조인 및 조건을 생성하는 데 도움이 됩니다.

테이블의 실제 스키마를 SalesLT.SalesOrderHeader 사용하여 주문 합계가 지난 6개월 동안의 평균 주문 합계를 초과하는 주문을 검색하는 중첩된 SQL 쿼리를 생성합니다. 6개월 기간은 현재 날짜가 아닌 테이블의 가장 최근 주문 날짜를 기준으로 계산해야 합니다.
현재 데이터베이스를 SQLAlchemy 사용하여 내림차순 수익별로 정렬된 주문 및 총 수익과 함께 고객을 가져오는 쿼리를 만듭니다.
Prisma을 사용하여 SalesLT.Customer, SalesLT.SalesOrderHeader, 및 SalesLT.SalesOrderDetail를 조인하고 고객당 총 수익을 계산하는 쿼리를 생성합니다.
Entity Framework에서, LINQ을 사용하여 SalesLT 스키마를 기반으로 지난 1년 동안의 매출 상위 10개 고객을 반환하는 쿼리를 작성하세요.
TypeORM 지난 6개월 동안 판매되지 않은 제품을 찾는 쿼리를 작성합니다. 6개월 기간은 현재 날짜가 아닌 테이블의 가장 최근 주문 날짜를 기준으로 계산해야 합니다.
Django ORM 지난 1년 동안 구매한 모든 고객을 총 지출별로 정렬하여 검색하는 쿼리를 작성합니다. "작년" 기간은 현재 날짜가 아닌 테이블의 가장 최근 주문 날짜를 기준으로 계산해야 합니다.

비즈니스 인사이트

이러한 프롬프트는 데이터에서 실행 가능한 인사이트를 표시하도록 설계되었습니다. 변동 위험 고객을 식별하는 것부터 판매되지 않은 제품을 찾는 것까지 GitHub Copilot는 연결된 데이터베이스에 맞게 전략적 의사 결정 및 보고를 지원하는 논리를 빌드하는 데 도움이 될 수 있습니다.

현재 데이터베이스를 사용하여 데이터베이스의 가장 최근 주문 날짜를 참조 지점으로 사용하여 지난 6개월 동안 첫 번째 주문을 한 고객을 보여 주는 목록을 생성합니다.
현재 데이터베이스를 사용하여 데이터베이스의 가장 최근 주문 날짜를 참조로 사용하여 지난 12개월 동안 판매되지 않은 제품을 식별하는 목록을 생성합니다.
데이터베이스에서 가장 최근 주문 날짜를 참조로 사용하여 지난 90일 동안 5개 이상의 주문을 했지만 아무 주문도 하지 않은 고객을 식별합니다.
가장 최근 주문 날짜를 기준으로 계산된 주문 반환 또는 취소에 따라 가장 높은 수익률을 가진 상위 5개 제품을 나열합니다.
최근 주문 날짜를 앵커로 사용하여 지난 12개월 동안 월별 수익 추세를 생성 OrderDateSalesLT.SalesOrderHeader합니다.
SQLAlchemy 및 Pandas를 사용하여 최근 주문 날짜를 기준으로 지난 3분기 동안 주문 빈도가 감소한 고객을 식별하는 보고서를 만듭니다.

피드백: 스마트 쿼리 작성기

MSSQL 확장에 대한 GitHub Copilot를 구체화하고 개선하는 데 도움이 되도록 다음 GitHub 문제 템플릿을 사용하여 피드백을 제출합니다. GitHub Copilot 피드백

피드백을 제출할 때 다음을 포함하는 것이 좋습니다.

테스트된 시나리오 – 스키마 만들기, 쿼리 생성, 보안, 지역화와 같이 집중한 영역을 알려주세요.
잘 작동하는 기능 – 원활하거나 도움이 되거나 예상을 초과한 모든 경험을 설명합니다.
문제 또는 버그 – 문제, 불일치 또는 혼란스러운 동작을 포함합니다. 스크린샷 또는 화면 녹화는 특히 유용합니다.
개선 제안 - 유용성 향상, 적용 범위 확장 또는 GitHub Copilot의 응답 향상을 위한 아이디어를 공유합니다.