Dataset Viewer
Auto-converted to Parquet Duplicate
instruction
stringlengths
22
180
schema_context
stringlengths
322
1.7k
sql_postgres
stringlengths
56
785
sql_clickhouse
stringlengths
65
548
sql_timescaledb
stringlengths
65
785
chain_of_thought
stringlengths
175
530
expected_result
stringlengths
50
128
domain
stringclasses
10 values
domain_key
stringclasses
10 values
intention_type
stringclasses
36 values
sql_shape
stringclasses
31 values
difficulty_level
int64
1
5
difficulty_label
stringclasses
5 values
persona
stringclasses
37 values
ambiguity_type
stringclasses
15 values
ambiguity_label
stringclasses
15 values
resolution_strategy
stringclasses
15 values
is_valid
bool
2 classes
instruction_en
stringlengths
31
169
language
stringclasses
2 values
sql_invalid
stringlengths
50
746
error_type
stringclasses
7 values
error_correction
stringclasses
563 values
Quero entender o cenário de o percentil 95 de frequência (Hz) do turno da manhã.
-- Schema: Energia / Subestações e Geração CREATE TABLE dados_eletricos ( timestamp TIMESTAMPTZ, equipamento_id INTEGER, tensao_kv NUMERIC -- tensão (kV), amperagem NUMERIC, potencia_ativa NUMERIC, potencia_reativa_mvar NUMERIC -- potência reativa (MVAr), frequencia_hz NUMERIC -- frequên...
SELECT percentile_cont(0.9) WITHIN GROUP (ORDER BY frequencia_hz) AS p90 FROM dados_eletricos WHERE ts::time >= TIME '06:00' AND ts::time < TIME '14:00' AND ts >= CURRENT_DATE;
SELECT quantile(0.9)(frequencia_hz) AS p90 FROM dados_eletricos WHERE toHour(ts) >= 6 AND toHour(ts) < 14 AND ts >= today();
SELECT percentile_cont(0.9) WITHIN GROUP (ORDER BY frequencia_hz) AS p90 FROM dados_eletricos WHERE ts::time >= TIME '06:00' AND ts::time < TIME '14:00' AND ts >= CURRENT_DATE;
Passo 1: O usuário quer um percentil de `frequencia_hz`. Passo 2: Tabela `dados_eletricos`, filtro temporal: turno manha. Passo 3: Usar percentile_cont() ou quantile() dependendo do dialeto. Passo 4: Retornar o valor abaixo do qual P% das observações caem.
Estatística de distribuição: o valor no percentil 90 de frequencia_hz.
Energia / Subestações e Geração
energia_subestacao
percentil
percentile
3
Avançado
despachante de carga
null
null
null
true
null
pt
null
null
null
Favor extrair a posição percentual de cada ativo por nivel tempprocessoc da última hora.
-- Schema: Alimentos & Bebidas / Processo Contínuo CREATE TABLE telemetria_processo ( instante TIMESTAMPTZ, equip_codigo INTEGER, nivel_tempprocessoc NUMERIC, leitura_ph NUMERIC, pressao_sistema NUMERIC, vazaolitros NUMERIC, valor_velocidadelinhaunmin NUMERIC ); -- Leituras de pasteurizado...
SELECT equip_codigo, nivel_tempprocessoc, PERCENT_RANK() OVER (ORDER BY nivel_tempprocessoc) AS rank_percentual FROM telemetria_processo WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário) ORDER BY rank_percentual;
SELECT equip_codigo, nivel_tempprocessoc, percent_rank() OVER (ORDER BY nivel_tempprocessoc) AS rank_percentual FROM telemetria_processo WHERE ts >= now() - INTERVAL 24 HOUR -- janela padrão (não especificada pelo usuário) ORDER BY rank_percentual;
SELECT equip_codigo, nivel_tempprocessoc, PERCENT_RANK() OVER (ORDER BY nivel_tempprocessoc) AS rank_percentual FROM telemetria_processo WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário) ORDER BY rank_percentual;
Passo 1: O usuário quer uma agregação simples (AVG) de `nivel_tempprocessoc`. Passo 2: A tabela relevante é `telemetria_processo`, que contém leituras de telemetria. Passo 3: Aplicar filtro temporal: últimas 24h (padrão, não especificado pelo usuário). Passo 4: Calcular AVG(`nivel_tempprocessoc`) sobre os registros fil...
Retorna um único valor numérico: a AVG de nivel_tempprocessoc no período especificado.
Alimentos & Bebidas / Processo Contínuo
alimentos_bebidas
percent_rank
percent_rank
4
Complexo
engenheiro de qualidade
null
null
null
true
null
pt
null
null
null
Preciso do resumo executivo de o trend de velocidade de laminação (m/min) suavizado versus o valor bruto do mês passado.
-- Schema: Siderurgia / Metalurgia CREATE TABLE telemetria_forno ( ts TIMESTAMPTZ, equipamento_id INTEGER, temperatura_forno NUMERIC, pressao_forno_mbar NUMERIC -- pressão do forno (mbar), consumo_gas_nm3h NUMERIC -- consumo de gás (Nm³/h), velocidade_laminacao_mmin NUMERIC -- velocidade de ...
WITH raw_data AS ( SELECT ts, equipamento_id, velocidade_laminacao_mmin FROM telemetria_forno WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário) ), moving_avg AS ( SELECT ts, equipamento_id, velocidade_laminacao_mmin, AVG(velocidade_laminacao_mmin) OVER ...
WITH raw_data AS ( SELECT ts, equipamento_id, velocidade_laminacao_mmin FROM telemetria_forno WHERE ts >= now() - INTERVAL 24 HOUR -- janela padrão (não especificada pelo usuário) ), moving_avg AS ( SELECT ts, equipamento_id, velocidade_laminacao_mmin, avg(velocidade_laminacao_mmin) OVER (ORD...
WITH raw_data AS ( SELECT ts, equipamento_id, velocidade_laminacao_mmin FROM telemetria_forno WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário) ), moving_avg AS ( SELECT ts, equipamento_id, velocidade_laminacao_mmin, AVG(velocidade_laminacao_mmin) OVER ...
Passo 1: O usuário quer uma agregação simples (AVG) de `velocidade_laminacao_mmin`. Passo 2: A tabela relevante é `telemetria_forno`, que contém leituras de telemetria. Passo 3: Aplicar filtro temporal: últimas 24h (padrão, não especificado pelo usuário). Passo 4: Calcular AVG(`velocidade_laminacao_mmin`) sobre os regi...
Valor agregado (AVG) da métrica velocidade_laminacao_mmin filtrada pelo período.
Siderurgia / Metalurgia
siderurgia
cte_aninhada
nested_cte
5
Expert
supervisor de laminação
null
null
null
true
I need an overview of preciso do resumo executivo de o trend de velocidade de laminação (m/min) smoothed versus o valor bruto last month.
pt
null
null
null
Verifica o status agora de tempaguageladac.
-- Schema: HVAC Industrial / Utilidades Prediais CREATE TABLE telemetria_hvac ( ts TIMESTAMPTZ, equipamento_id INTEGER, tempaguageladac NUMERIC, temp_retorno_c NUMERIC -- temperatura de retorno (°C), valor_vazaoaguals NUMERIC, potencia_eletrica_kw NUMERIC -- potência elétrica (kW), cop NU...
SELECT tempaguageladac, ts FROM telemetria_hvac ORDER BY ts DESC LIMIT 1;
SELECT argMax(tempaguageladac, ts) AS ultimo_valor, max(ts) AS ts FROM telemetria_hvac;
SELECT last(tempaguageladac, ts) AS ultimo_valor, max(ts) AS ts FROM telemetria_hvac; -- last(): hyperfunction otimizada para hypertables, evita ORDER BY + LIMIT custoso
Passo 1: O usuário quer o último valor de `tempaguageladac`. Passo 2: Tabela `telemetria_hvac`, ordenar por `ts` DESC. Passo 3: Pegar o primeiro registro (mais recente). Passo 4: Retornar valor e timestamp.
Uma linha com o valor atual de tempaguageladac e quando foi medido.
HVAC Industrial / Utilidades Prediais
hvac_predial
ultimo_valor
last_value
1
Básico
operador de central
null
null
null
true
null
pt
null
null
null
Me dá a taxa de refugo do último sábado.
-- Schema: Oil & Gas / Petroquímica CREATE TABLE leituras_poco ( ts TIMESTAMPTZ, poco_id INTEGER, pressao_cabeca_bar NUMERIC -- pressão de cabeça (bar), flow_oleo NUMERIC, flow_gas NUMERIC, vazao_agua_m3h NUMERIC -- vazão de água (m³/h), temp_fluido_c NUMERIC -- temperatura do fluido (°C...
SELECT 100.0 * SUM(qtd_refugo) / NULLIF(SUM(qtd_produzida), 0) AS taxa_refugo_pct FROM ordens_producao WHERE inicio >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário);
SELECT 100.0 * sum(qtd_refugo) / nullIf(sum(qtd_produzida), 0) AS taxa_refugo_pct FROM ordens_producao WHERE inicio >= now() - INTERVAL 24 HOUR -- janela padrão (não especificada pelo usuário);
SELECT 100.0 * SUM(qtd_refugo) / NULLIF(SUM(qtd_produzida), 0) AS taxa_refugo_pct FROM ordens_producao WHERE inicio >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário);
Passo 1: O usuário quer uma razão/percentual (ex: taxa de refugo). Passo 2: Tabela `ordens_producao` tem qtd_refugo e qtd_produzida. Passo 3: Filtro temporal: últimas 24h (padrão, não especificado pelo usuário). Passo 4: Calcular 100 * SUM(qtd_refugo) / NULLIF(SUM(qtd_produzida), 0). Passo 5: NULLIF evita divisão por z...
Razão entre duas métricas expressa em porcentagem.
Oil & Gas / Petroquímica
oil_gas
taxa_refugo
ratio_metric
2
Intermediário
técnico de instrumentação
null
null
null
true
null
pt
null
null
null
Me dá o delta de temperatura da água gelada (°C) do turno da tarde.
-- Schema: HVAC Industrial / Utilidades Prediais CREATE TABLE telemetria_hvac ( ts TIMESTAMPTZ, equipamento_id INTEGER, temp_agua_gelada_c NUMERIC -- temperatura da água gelada (°C), temp_retorno_c NUMERIC -- temperatura de retorno (°C), vazao_agua_ls NUMERIC -- vazão de água (L/s), potencia...
WITH extremos AS ( SELECT FIRST_VALUE(temp_agua_gelada_c) OVER (ORDER BY ts ASC) AS valor_inicial, FIRST_VALUE(temp_agua_gelada_c) OVER (ORDER BY ts DESC) AS valor_final FROM telemetria_hvac WHERE ts::time >= TIME '14:00' AND ts::time < TIME '22:00' AND ts >= CURRENT_DATE LIMIT 1 ) SELE...
SELECT argMax(temp_agua_gelada_c, ts) - argMin(temp_agua_gelada_c, ts) AS delta FROM telemetria_hvac WHERE toHour(ts) >= 14 AND toHour(ts) < 22 AND ts >= today(); -- argMax/argMin: idiom nativo do ClickHouse para pegar valor associado ao extremo de outra coluna
SELECT last(temp_agua_gelada_c, ts) - first(temp_agua_gelada_c, ts) AS delta FROM telemetria_hvac WHERE ts::time >= TIME '14:00' AND ts::time < TIME '22:00' AND ts >= CURRENT_DATE; -- first()/last(): funções hyperfunction do TimescaleDB Toolkit
Passo 1: O usuário quer a variação (delta) de `temp_agua_gelada_c`. Passo 2: Preciso do primeiro e último valor no período. Passo 3: Tabela `telemetria_hvac`, filtro temporal: turno tarde. Passo 4: Usar window functions (FIRST_VALUE/LAST_VALUE ou equivalente) para capturar extremos. Passo 5: Delta = valor_final - valor...
Delta (variação) calculado como valor_final menos valor_inicial de temp_agua_gelada_c.
HVAC Industrial / Utilidades Prediais
hvac_predial
delta_variacao
delta_window
3
Avançado
técnico de utilidades
null
null
null
true
Let's see me dá o change de temperatura da água gelada (°c) afternoon shift.
pt
null
null
null
Levanta os números de os ativos que aparecem em ambos os turnos com valor cop alta da madrugada aqui.
-- Schema: HVAC Industrial / Utilidades Prediais CREATE TABLE monitoramento_operacional ( ts TIMESTAMPTZ, maquina_id INTEGER, temp_agua_gelada_c NUMERIC -- temperatura da água gelada (°C), temp_retorno_c NUMERIC -- temperatura de retorno (°C), vazaoaguals NUMERIC, potencia_eletrica_kw NUMERIC...
SELECT maquina_id FROM monitoramento_operacional WHERE turno = 'manha' AND valor_cop > 100 AND ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário) INTERSECT SELECT maquina_id FROM monitoramento_operacional WHERE turno = 'noite' AND valor_cop > 100 AND ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -...
SELECT maquina_id FROM monitoramento_operacional WHERE turno = 'manha' AND valor_cop > 100 AND ts >= now() - INTERVAL 24 HOUR -- janela padrão (não especificada pelo usuário) INTERSECT SELECT maquina_id FROM monitoramento_operacional WHERE turno = 'noite' AND valor_cop > 100 AND ts >= now() - INTERVAL 24 HOUR -- janela...
SELECT maquina_id FROM monitoramento_operacional WHERE turno = 'manha' AND valor_cop > 100 AND ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário) INTERSECT SELECT maquina_id FROM monitoramento_operacional WHERE turno = 'noite' AND valor_cop > 100 AND ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -...
Passo 1: O usuário quer uma agregação simples (AVG) de `valor_cop`. Passo 2: A tabela relevante é `monitoramento_operacional`, que contém leituras de telemetria. Passo 3: Aplicar filtro temporal: últimas 24h (padrão, não especificado pelo usuário). Passo 4: Calcular AVG(`valor_cop`) sobre os registros filtrados. Nota ...
Retorna um único valor numérico: a AVG de valor_cop no período especificado.
HVAC Industrial / Utilidades Prediais
hvac_predial
union_intersect_except
set_operations
4
Complexo
gestor de energia
contexto_ausente
Contexto ausente
Considerar todos os dados disponíveis sem filtro de contexto adicional
true
null
pt
null
null
null
Levanta os números de a variação de pressão do forno (mbar) contra o período anterior.
-- Schema: Siderurgia / Metalurgia CREATE TABLE telemetria_forno ( ts TIMESTAMPTZ, codigo_equipamento INTEGER, temp_forno NUMERIC, pressao_forno_mbar NUMERIC -- pressão do forno (mbar), consumo_gas_nm3h NUMERIC -- consumo de gás (Nm³/h), velocidade_laminacao_mmin NUMERIC -- velocidade de lam...
WITH atual AS ( SELECT AVG(pressao_forno_mbar) AS valor FROM telemetria_forno WHERE ts >= date_trunc('week', NOW()) ), anterior AS ( SELECT AVG(pressao_forno_mbar) AS valor FROM telemetria_forno WHERE ts >= date_trunc('week', NOW()) - INTERVAL '7 days' AND ts < date_trunc('week', NOW()) )...
SELECT avg(if(ts >= toStartOfWeek(now()), pressao_forno_mbar, NULL)) AS periodo_atual, avg(if(ts >= toStartOfWeek(now()) - INTERVAL 7 DAY AND ts < toStartOfWeek(now()), pressao_forno_mbar, NULL)) AS periodo_anterior FROM telemetria_forno;
WITH atual AS ( SELECT AVG(pressao_forno_mbar) AS valor FROM telemetria_forno WHERE ts >= date_trunc('week', NOW()) ), anterior AS ( SELECT AVG(pressao_forno_mbar) AS valor FROM telemetria_forno WHERE ts >= date_trunc('week', NOW()) - INTERVAL '7 days' AND ts < date_trunc('week', NOW()) )...
Passo 1: O usuário quer comparação período contra período. Passo 2: Definir período atual e anterior (semanas/meses). Passo 3: Calcular AVG(`pressao_forno_mbar`) para cada período separadamente. Passo 4: Retornar ambos os valores e a variação (delta).
Tabela com valor atual, valor anterior e diferença para análise de tendência.
Siderurgia / Metalurgia
siderurgia
comparacao_periodo_anterior
period_over_period
2
Intermediário
supervisor de laminação
null
null
null
true
null
pt
null
null
null
Checa pra mim report de leitura vazaoaguals médio do turno da manhã a temperatura.
-- Schema: HVAC Industrial / Utilidades Prediais CREATE TABLE telemetria_hvac ( ts TIMESTAMPTZ, equipamento_id INTEGER, nivel_tempaguageladac NUMERIC, temp_retorno_c NUMERIC -- temperatura de retorno (°C), leitura_vazaoaguals NUMERIC, nivel_potenciaeletricakw NUMERIC, cop NUMERIC -- COP (...
SELECT AVG(leitura_vazaoaguals) AS resultado FROM telemetria_hvac WHERE ts::time >= TIME '06:00' AND ts::time < TIME '14:00' AND ts >= CURRENT_DATE;
SELECT avg(leitura_vazaoaguals) AS resultado FROM telemetria_hvac WHERE toHour(ts) >= 6 AND toHour(ts) < 14 AND ts >= today();
SELECT AVG(leitura_vazaoaguals) AS resultado FROM telemetria_hvac WHERE ts::time >= TIME '06:00' AND ts::time < TIME '14:00' AND ts >= CURRENT_DATE; -- hypertable: aproveita chunk exclusion automática pelo índice de tempo
Passo 1: O usuário quer uma agregação simples (AVG) de `leitura_vazaoaguals`. Passo 2: A tabela relevante é `telemetria_hvac`, que contém leituras de telemetria. Passo 3: Aplicar filtro temporal: turno manha. Passo 4: Calcular AVG(`leitura_vazaoaguals`) sobre os registros filtrados. Nota sobre ambiguidade: Assumir AVG...
Um número representando o AVG calculado sobre todas as leituras de leitura_vazaoaguals.
HVAC Industrial / Utilidades Prediais
hvac_predial
media_simples
aggregation_simple
1
Básico
técnico de utilidades
agregacao_nao_declarada
Agregação não declarada
Assumir AVG como agregação padrão para métricas contínuas
true
null
pt
null
null
null
Há quanto tempo não temos parada não-programada?
-- Schema: Tratamento de Água / Efluentes CREATE TABLE telemetria_estacao ( ts TIMESTAMPTZ, estacao_id INTEGER, vazao_m3h NUMERIC, turbidez_ntu NUMERIC -- turbidez (NTU), ph NUMERIC -- pH, cloro_residual_mgl NUMERIC -- cloro residual (mg/L), oxigenio_dissolvido_mgl NUMERIC -- oxigênio d...
SELECT NOW() - MAX(ts) AS tempo_desde_ultimo_evento FROM alarmes;
SELECT now() - max(ts) AS segundos_desde_ultimo_evento FROM alarmes;
SELECT NOW() - MAX(ts) AS tempo_desde_ultimo_evento FROM alarmes;
Passo 1: O usuário quer tempo desde o último evento. Passo 2: Tabela de eventos: `telemetria_estacao`. Passo 3: MAX(ts) retorna o timestamp mais recente. Passo 4: Subtrair de NOW() para obter o tempo decorrido. Nota sobre ambiguidade: Assumir AVG como agregação padrão para métricas contínuas
Tempo decorrido desde o último registro na tabela de eventos.
Tratamento de Água / Efluentes
tratamento_agua
tempo_desde_ultimo_evento
time_since_event
2
Intermediário
supervisor de ETE
agregacao_nao_declarada
Agregação não declarada
Assumir AVG como agregação padrão para métricas contínuas
true
Give me a dashboard of há how much time não temos parada não-programada?
en
null
null
null
Me manda os setores cuja média de temperatura do mancal (°C) é maior que a média geral da planta da semana passada.
-- Schema: Mineração / Beneficiamento CREATE TABLE leituras_planta ( data_hora TIMESTAMPTZ, codigo_equipamento INTEGER, taxa_alimentacao_tph NUMERIC -- taxa de alimentação (t/h), potencia_kw NUMERIC, granulometria_p80_mm NUMERIC -- granulometria P80 (mm), vibracao_mancal_mm_s NUMERIC -- vibr...
SELECT turno, AVG(temp_mancal_c) AS media_turno FROM leituras_planta WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário) GROUP BY turno HAVING AVG(temp_mancal_c) > ( SELECT AVG(temp_mancal_c) FROM leituras_planta WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não es...
SELECT turno, avg(temp_mancal_c) AS media_turno FROM leituras_planta WHERE ts >= now() - INTERVAL 24 HOUR -- janela padrão (não especificada pelo usuário) GROUP BY turno HAVING avg(temp_mancal_c) > ( SELECT avg(temp_mancal_c) FROM leituras_planta WHERE ts >= now() - INTERVAL 24 HOUR -- janela padrão (não especifica...
SELECT turno, AVG(temp_mancal_c) AS media_turno FROM leituras_planta WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário) GROUP BY turno HAVING AVG(temp_mancal_c) > ( SELECT AVG(temp_mancal_c) FROM leituras_planta WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não es...
Passo 1: O usuário quer uma agregação simples (AVG) de `temp_mancal_c`. Passo 2: A tabela relevante é `leituras_planta`, que contém leituras de telemetria. Passo 3: Aplicar filtro temporal: últimas 24h (padrão, não especificado pelo usuário). Passo 4: Calcular AVG(`temp_mancal_c`) sobre os registros filtrados.
Um número representando o AVG calculado sobre todas as leituras de temp_mancal_c.
Mineração / Beneficiamento
mineracao
having_com_subquery
having_subquery
5
Expert
engenheiro de processo mineral
null
null
null
false
null
pt
SELECT turno AVG(temp_mancal_c) AS media_turno FROM leituras_planta WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário) GROUP BY turno HAVING AVG(temp_mancal_c) > ( SELECT AVG(temp_mancal_c) FROM leituras_planta WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não es...
missing_comma
Adicionar vírgula entre colunas no SELECT
Qual o valor atual de pressao?
-- Schema: Alimentos & Bebidas / Processo Contínuo CREATE TABLE leituras_processo ( instante TIMESTAMPTZ, equip_codigo INTEGER, temp_proc NUMERIC, acidez NUMERIC, pressao NUMERIC, vazao_litros NUMERIC, velocidade_linha_un_min NUMERIC -- velocidade da linha (un/min) ); -- Leituras de paste...
SELECT pressao, ts FROM leituras_processo ORDER BY ts DESC LIMIT 1;
SELECT argMax(pressao, ts) AS ultimo_valor, max(ts) AS ts FROM leituras_processo;
SELECT last(pressao, ts) AS ultimo_valor, max(ts) AS ts FROM leituras_processo; -- last(): hyperfunction otimizada para hypertables, evita ORDER BY + LIMIT custoso
Passo 1: O usuário quer o último valor de `pressao`. Passo 2: Tabela `leituras_processo`, ordenar por `ts` DESC. Passo 3: Pegar o primeiro registro (mais recente). Passo 4: Retornar valor e timestamp. Nota sobre ambiguidade: Considerar todos os dados disponíveis sem filtro de contexto adicional
Último valor registrado de pressao e o momento exato da leitura.
Alimentos & Bebidas / Processo Contínuo
alimentos_bebidas
ultimo_valor
last_value
1
Básico
técnico CIP
contexto_ausente
Contexto ausente
Considerar todos os dados disponíveis sem filtro de contexto adicional
true
null
pt
null
null
null
Favor extrair a soma cumulativa de umidade (%) dia após dia ontem quando deu ruim.
-- Schema: Papel & Celulose CREATE TABLE telemetria_maquina_papel ( tempo_registro TIMESTAMPTZ, dispositivo_id INTEGER, velocidade_mmin NUMERIC -- velocidade (m/min), medicao_gramaturagm2 NUMERIC, umidade_pct NUMERIC -- umidade (%), temp_secagem_c NUMERIC -- temperatura de secagem (°C), ...
SELECT ts, dispositivo_id, umidade_pct, SUM(umidade_pct) OVER (ORDER BY ts) AS acumulado FROM telemetria_maquina_papel WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário) ORDER BY ts;
SELECT ts, dispositivo_id, umidade_pct, sum(umidade_pct) OVER (ORDER BY ts) AS acumulado FROM telemetria_maquina_papel WHERE ts >= now() - INTERVAL 24 HOUR -- janela padrão (não especificada pelo usuário) ORDER BY ts;
SELECT ts, dispositivo_id, umidade_pct, SUM(umidade_pct) OVER (ORDER BY ts) AS acumulado FROM telemetria_maquina_papel WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário) ORDER BY ts;
1) Identificar intenção: agregação (AVG) sobre métrica contínua. 2) Tabela fonte: `telemetria_maquina_papel` (telemetria). 3) Filtro de tempo: últimas 24h (padrão, não especificado pelo usuário). 4) Query: SELECT AVG(umidade_pct) FROM telemetria_maquina_papel WHERE <filtro_tempo>. Nota sobre ambiguidade: Usar threshol...
Um número representando o AVG calculado sobre todas as leituras de umidade_pct.
Papel & Celulose
papel_celulose
running_total
running_total
3
Avançado
supervisor de caldeira
filtro_implicito
Filtro implícito
Usar threshold baseado em percentil ou desvio padrão da métrica
true
null
pt
null
null
null
Manda um overview de os equipamentos que superaram a média da sua categoria em pressão do forno (mbar) dos últimos 30 dias agora.
-- Schema: Siderurgia / Metalurgia CREATE TABLE sensores_forno ( data_hora TIMESTAMPTZ, equip_codigo INTEGER, temperatura_camara NUMERIC, pressao_forno_mbar NUMERIC -- pressão do forno (mbar), consumo_gas_nm3h NUMERIC -- consumo de gás (Nm³/h), velocidade_laminacao_mmin NUMERIC -- velocidade...
SELECT t1.equip_codigo, t1.pressao_forno_mbar FROM sensores_forno t1 WHERE t1.pressao_forno_mbar > ( SELECT AVG(t2.pressao_forno_mbar) FROM sensores_forno t2 WHERE t2.equip_codigo IN ( SELECT equip_codigo FROM sensores_forno WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada...
SELECT equip_codigo, pressao_forno_mbar FROM sensores_forno WHERE pressao_forno_mbar > ( SELECT avg(pressao_forno_mbar) FROM sensores_forno WHERE ts >= now() - INTERVAL 24 HOUR -- janela padrão (não especificada pelo usuário) ) AND ts >= now() - INTERVAL 24 HOUR -- janela padrão (não especificada pelo usuár...
SELECT t1.equip_codigo, t1.pressao_forno_mbar FROM sensores_forno t1 WHERE t1.pressao_forno_mbar > ( SELECT AVG(t2.pressao_forno_mbar) FROM sensores_forno t2 WHERE t2.equip_codigo IN ( SELECT equip_codigo FROM sensores_forno WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada...
Passo 1: O usuário quer uma agregação simples (AVG) de `pressao_forno_mbar`. Passo 2: A tabela relevante é `sensores_forno`, que contém leituras de telemetria. Passo 3: Aplicar filtro temporal: últimas 24h (padrão, não especificado pelo usuário). Passo 4: Calcular AVG(`pressao_forno_mbar`) sobre os registros filtrados....
Um número representando o AVG calculado sobre todas as leituras de pressao_forno_mbar.
Siderurgia / Metalurgia
siderurgia
subquery_correlacionada
correlated_subquery
4
Complexo
supervisor de laminação
temporal_vago
Referência temporal vaga
Assumir janela padrão de 24h quando não especificado; documentar no comentário SQL
true
Summarize the manda um overview de os equipamentos que superaram a mean da sua categoria em pressão do forno (mbar) last 30 days agora.
en
null
null
null
Necessito visualizar a tabela com turnos como colunas e consumo de gás (Nm³/h) como valores hoje.
-- Schema: Siderurgia / Metalurgia CREATE TABLE monitoramento_forno ( timestamp TIMESTAMPTZ, equip_codigo INTEGER, temperatura_forno NUMERIC, pressao_forno_mbar NUMERIC -- pressão do forno (mbar), consumo_gas_nm3h NUMERIC -- consumo de gás (Nm³/h), velocidade_laminacao_mmin NUMERIC -- veloci...
SELECT equip_codigo, AVG(consumo_gas_nm3h) FILTER (WHERE turno = 'manha') AS manha, AVG(consumo_gas_nm3h) FILTER (WHERE turno = 'tarde') AS tarde, AVG(consumo_gas_nm3h) FILTER (WHERE turno = 'noite') AS noite FROM monitoramento_forno WHERE ts >= CURRENT_DATE GROUP BY equip_codigo ORDER BY equip_cod...
SELECT equip_codigo, avg(if(turno = 'manha', consumo_gas_nm3h, NULL)) AS manha, avg(if(turno = 'tarde', consumo_gas_nm3h, NULL)) AS tarde, avg(if(turno = 'noite', consumo_gas_nm3h, NULL)) AS noite FROM monitoramento_forno WHERE ts >= today() GROUP BY equip_codigo ORDER BY equip_codigo;
SELECT equip_codigo, AVG(consumo_gas_nm3h) FILTER (WHERE turno = 'manha') AS manha, AVG(consumo_gas_nm3h) FILTER (WHERE turno = 'tarde') AS tarde, AVG(consumo_gas_nm3h) FILTER (WHERE turno = 'noite') AS noite FROM monitoramento_forno WHERE ts >= CURRENT_DATE GROUP BY equip_codigo ORDER BY equip_cod...
1) Identificar intenção: agregação (AVG) sobre métrica contínua. 2) Tabela fonte: `monitoramento_forno` (telemetria). 3) Filtro de tempo: apenas o dia atual. 4) Query: SELECT AVG(consumo_gas_nm3h) FROM monitoramento_forno WHERE <filtro_tempo>.
Valor agregado (AVG) da métrica consumo_gas_nm3h filtrada pelo período.
Siderurgia / Metalurgia
siderurgia
pivot_table
pivot
5
Expert
supervisor de laminação
null
null
null
true
null
pt
null
null
null
Favor extrair o top 3 de cada grupo por vibração do mancal (mm/s) dos últimos 30 dias.
-- Schema: Mineração / Beneficiamento CREATE TABLE telemetria_planta ( ts TIMESTAMPTZ, equipamento_id INTEGER, taxa_alimentacao_tph NUMERIC -- taxa de alimentação (t/h), potencia_motor NUMERIC, granulometria_p80_mm NUMERIC -- granulometria P80 (mm), vibracao_mancal_mm_s NUMERIC -- vibração d...
SELECT equipamento_id, vibracao_mancal_mm_s, RANK() OVER (PARTITION BY turno ORDER BY vibracao_mancal_mm_s DESC) AS rank_no_turno FROM telemetria_planta WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário) ORDER BY turno, rank_no_turno;
SELECT equipamento_id, vibracao_mancal_mm_s, rank() OVER (PARTITION BY turno ORDER BY vibracao_mancal_mm_s DESC) AS rank_no_turno FROM telemetria_planta WHERE ts >= now() - INTERVAL 24 HOUR -- janela padrão (não especificada pelo usuário) ORDER BY turno, rank_no_turno;
SELECT equipamento_id, vibracao_mancal_mm_s, RANK() OVER (PARTITION BY turno ORDER BY vibracao_mancal_mm_s DESC) AS rank_no_turno FROM telemetria_planta WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário) ORDER BY turno, rank_no_turno;
Passo 1: O usuário quer uma agregação simples (AVG) de `vibracao_mancal_mm_s`. Passo 2: A tabela relevante é `telemetria_planta`, que contém leituras de telemetria. Passo 3: Aplicar filtro temporal: últimas 24h (padrão, não especificado pelo usuário). Passo 4: Calcular AVG(`vibracao_mancal_mm_s`) sobre os registros fil...
Um número representando o AVG calculado sobre todas as leituras de vibracao_mancal_mm_s.
Mineração / Beneficiamento
mineracao
window_function_composta
complex_window
4
Complexo
técnico de automação
null
null
null
true
Check favor extrair o best 3 de cada grupo por vibração do mancal (mm/s) last 30 days.
en
null
null
null
Necessito visualizar o valor que 99% das leituras de carga atual (ton) ficam abaixo ontem o panorama geral.
-- Schema: Frota / Logística Industrial CREATE TABLE leituras_energia ( maquina_id INTEGER, codigo_veiculo INTEGER, origem TEXT, destino TEXT, inicio TIMESTAMPTZ, instante TIMESTAMPTZ, nivel_distanciakm NUMERIC ); -- Registro de viagens e rotas CREATE TABLE ativos ( veiculo_id INTEGER...
SELECT percentile_cont(0.99) WITHIN GROUP (ORDER BY carga_atual_ton) AS p99 FROM leituras_energia WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário);
SELECT quantile(0.99)(carga_atual_ton) AS p99 FROM leituras_energia WHERE ts >= now() - INTERVAL 24 HOUR -- janela padrão (não especificada pelo usuário);
SELECT percentile_cont(0.99) WITHIN GROUP (ORDER BY carga_atual_ton) AS p99 FROM leituras_energia WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário);
Passo 1: O usuário quer um percentil de `carga_atual_ton`. Passo 2: Tabela `leituras_energia`, filtro temporal: últimas 24h (padrão, não especificado pelo usuário). Passo 3: Usar percentile_cont() ou quantile() dependendo do dialeto. Passo 4: Retornar o valor abaixo do qual P% das observações caem. Nota sobre ambiguid...
Valor de corte do percentil: indica o threshold que separa os P% menores valores.
Frota / Logística Industrial
frota_logistica
percentil
percentile
3
Avançado
analista de logística
metrica_inespecifica
Métrica não especificada
Selecionar métrica primária do schema (primeira métrica listada) como proxy
true
Find necessito visualizar o threshold where 99% das leituras de carga atual (ton) fall below yesterday o panorama geral.
pt
null
null
null
Mostra o trend de temperatura do óleo do transformador (°C) suavizado versus o valor bruto das últimas 24 horas.
-- Schema: Energia / Subestações e Geração CREATE TABLE telemetria_eletrica ( momento TIMESTAMPTZ, equipamento_id INTEGER, tensao_kv NUMERIC -- tensão (kV), corrente_a NUMERIC -- corrente (A), potencia_ativa_mw NUMERIC -- potência ativa (MW), potencia_reativa_mvar NUMERIC -- potência reativ...
WITH raw_data AS ( SELECT ts, equipamento_id, temp_oleo_transformador_c FROM telemetria_eletrica WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário) ), moving_avg AS ( SELECT ts, equipamento_id, temp_oleo_transformador_c, AVG(temp_oleo_transformador_c) OV...
WITH raw_data AS ( SELECT ts, equipamento_id, temp_oleo_transformador_c FROM telemetria_eletrica WHERE ts >= now() - INTERVAL 24 HOUR -- janela padrão (não especificada pelo usuário) ), moving_avg AS ( SELECT ts, equipamento_id, temp_oleo_transformador_c, avg(temp_oleo_transformador_c) OVER (...
WITH raw_data AS ( SELECT ts, equipamento_id, temp_oleo_transformador_c FROM telemetria_eletrica WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário) ), moving_avg AS ( SELECT ts, equipamento_id, temp_oleo_transformador_c, AVG(temp_oleo_transformador_c) OV...
Passo 1: O usuário quer uma agregação simples (AVG) de `temp_oleo_transformador_c`. Passo 2: A tabela relevante é `telemetria_eletrica`, que contém leituras de telemetria. Passo 3: Aplicar filtro temporal: últimas 24h (padrão, não especificado pelo usuário). Passo 4: Calcular AVG(`temp_oleo_transformador_c`) sobre os r...
Valor agregado (AVG) da métrica temp_oleo_transformador_c filtrada pelo período.
Energia / Subestações e Geração
energia_subestacao
cte_aninhada
nested_cte
5
Expert
técnico de proteção
granularidade_indefinida
Granularidade temporal indefinida
Assumir granularidade horária para janelas < 7 dias, diária para janelas maiores
true
null
pt
null
null
null
Solicito o relatório de pressão do forno (mbar) de 5 em 5 minutos preenchendo os gaps desse mês ultrapassou o limite.
-- Schema: Siderurgia / Metalurgia CREATE TABLE telemetria_forno ( ts TIMESTAMPTZ, equipamento_id INTEGER, temp_forno_c NUMERIC -- temperatura do forno (°C), pressao_forno_mbar NUMERIC -- pressão do forno (mbar), consumo_gas_nm3h NUMERIC -- consumo de gás (Nm³/h), velocidade_laminacao_mmin N...
SELECT gs.periodo, AVG(t.pressao_forno_mbar) AS resultado FROM generate_series( date_trunc('hour', NOW() - INTERVAL '24 hours'), NOW(), INTERVAL '5 minutes' ) AS gs(periodo) LEFT JOIN telemetria_forno t ON date_trunc('hour', t.ts) + (EXTRACT(MINUTE FROM t.ts)::int / 5) * INTERVAL '5 minutes' = g...
SELECT toStartOfInterval(ts, INTERVAL 5 MINUTE) AS periodo, avg(pressao_forno_mbar) AS resultado FROM telemetria_forno WHERE ts >= toStartOfMonth(today()) GROUP BY periodo ORDER BY periodo WITH FILL FROM toStartOfInterval(now() - INTERVAL 24 HOUR, INTERVAL 5 MINUTE) TO now() STEP INTERVA...
SELECT time_bucket_gapfill('5 minutes', ts) AS periodo, interpolate(AVG(pressao_forno_mbar)) AS resultado FROM telemetria_forno WHERE ts >= date_trunc('month', CURRENT_DATE) GROUP BY periodo ORDER BY periodo; -- time_bucket_gapfill + interpolate(): idiom nativo do TimescaleDB Toolkit
Passo 1: O usuário quer série temporal sem buracos (gap-fill). Passo 2: Tabela `telemetria_forno`, métrica `pressao_forno_mbar`. Passo 3: Filtro temporal: mês atual. Passo 4: Gerar série contínua de timestamps (bucket). Passo 5: LEFT JOIN com dados reais para preencher gaps. Passo 6: Usar interpolação ou forward-fill n...
Retorna série temporal contínua de pressao_forno_mbar com gaps preenchidos por interpolação.
Siderurgia / Metalurgia
siderurgia
gap_fill_serie
gapfill_series
2
Intermediário
supervisor de laminação
unidade_implicita
Unidade implícita
Usar unidade nativa da coluna do schema (documentada no DDL)
true
Prepare a report on solicito o relatório de pressão do forno (mbar) de 5 em 5 minutos gap-filling this month surpassed o limite.
en
null
null
null
Qual a variação de RPM do spindle entre o início e o fim do fim de semana?
-- Schema: Manufatura / Usinagem CNC CREATE TABLE telemetria_maquina ( ts TIMESTAMPTZ, maquina_id INTEGER, rpm_spindle NUMERIC -- RPM do spindle, temp_motor_c NUMERIC -- temperatura do motor (°C), vibracao_mm_s NUMERIC -- vibração (mm/s), corrente_eixo_a NUMERIC -- corrente do eixo (A), ...
WITH extremos AS ( SELECT FIRST_VALUE(rpm_spindle) OVER (ORDER BY ts ASC) AS valor_inicial, FIRST_VALUE(rpm_spindle) OVER (ORDER BY ts DESC) AS valor_final FROM telemetria_maquina WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário) LIMIT 1 ) SELECT ...
SELECT argMax(rpm_spindle, ts) - argMin(rpm_spindle, ts) AS delta FROM telemetria_maquina WHERE ts >= now() - INTERVAL 24 HOUR -- janela padrão (não especificada pelo usuário); -- argMax/argMin: idiom nativo do ClickHouse para pegar valor associado ao extremo de outra coluna
SELECT last(rpm_spindle, ts) - first(rpm_spindle, ts) AS delta FROM telemetria_maquina WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário); -- first()/last(): funções hyperfunction do TimescaleDB Toolkit
Passo 1: O usuário quer a variação (delta) de `rpm_spindle`. Passo 2: Preciso do primeiro e último valor no período. Passo 3: Tabela `telemetria_maquina`, filtro temporal: últimas 24h (padrão, não especificado pelo usuário). Passo 4: Usar window functions (FIRST_VALUE/LAST_VALUE ou equivalente) para capturar extremos. ...
Retorna um único número: a diferença entre o último e o primeiro valor de rpm_spindle no período.
Manufatura / Usinagem CNC
manufatura_cnc
delta_variacao
delta_window
3
Avançado
engenheiro de processo
null
null
null
true
null
pt
null
null
null
Me dá o máximo de pressão de cabeça (bar) registrado hoje.
-- Schema: Oil & Gas / Petroquímica CREATE TABLE telemetria_poco ( ts TIMESTAMPTZ, poco_id INTEGER, pressao_cabeca_bar NUMERIC -- pressão de cabeça (bar), vazao_oleo_m3h NUMERIC -- vazão de óleo (m³/h), vazao_gas_m3h NUMERIC -- vazão de gás (m³/h), vazao_agua_m3h NUMERIC -- vazão de água (m...
SELECT MAX(pressao_cabeca_bar) AS resultado FROM telemetria_poco WHERE ts >= CURRENT_DATE;
SELECT max(pressao_cabeca_bar) AS resultado FROM telemetria_poco WHERE ts >= today();
SELECT MAX(pressao_cabeca_bar) AS resultado FROM telemetria_poco WHERE ts >= CURRENT_DATE; -- hypertable: aproveita chunk exclusion automática pelo índice de tempo
1) Identificar intenção: agregação (MAX) sobre métrica contínua. 2) Tabela fonte: `telemetria_poco` (telemetria). 3) Filtro de tempo: apenas o dia atual. 4) Query: SELECT MAX(pressao_cabeca_bar) FROM telemetria_poco WHERE <filtro_tempo>.
Um número representando o MAX calculado sobre todas as leituras de pressao_cabeca_bar.
Oil & Gas / Petroquímica
oil_gas
maximo_periodo
aggregation_simple
1
Básico
técnico de instrumentação
null
null
null
true
Look up me dá o maximum de pressão de cabeça (bar) registrado today.
en
null
null
null
Puxa a evolução de temperatura do fluido (°C) de hora em hora do turno da tarde o panorama.
-- Schema: Oil & Gas / Petroquímica CREATE TABLE telemetria_poco ( instante TIMESTAMPTZ, poco_id INTEGER, pressao_cabeca NUMERIC, vazao_oleo NUMERIC, vazao_gas NUMERIC, vazao_agua_m3h NUMERIC -- vazão de água (m³/h), temp_fluido_c NUMERIC -- temperatura do fluido (°C), corte_agua_pct ...
SELECT date_trunc('hour', ts) AS periodo, AVG(temp_fluido_c) AS resultado FROM telemetria_poco WHERE ts::time >= TIME '14:00' AND ts::time < TIME '22:00' AND ts >= CURRENT_DATE GROUP BY periodo ORDER BY periodo;
SELECT toStartOfInterval(ts, INTERVAL 1 HOUR) AS periodo, avg(temp_fluido_c) AS resultado FROM telemetria_poco WHERE toHour(ts) >= 14 AND toHour(ts) < 22 AND ts >= today() GROUP BY periodo ORDER BY periodo;
SELECT time_bucket('1 hour', ts) AS periodo, AVG(temp_fluido_c) AS resultado FROM telemetria_poco WHERE ts::time >= TIME '14:00' AND ts::time < TIME '22:00' AND ts >= CURRENT_DATE GROUP BY periodo ORDER BY periodo;
Passo 1: O usuário quer uma série temporal de `temp_fluido_c`. Passo 2: Preciso agrupar por intervalos de tempo (bucket). Passo 3: Tabela `telemetria_poco`, coluna de tempo `ts`. Passo 4: Filtro temporal: turno tarde. Passo 5: Agrupar por período e calcular AVG para cada bucket. Passo 6: Ordenar cronologicamente. Nota...
Tabela com duas colunas: timestamp do bucket e a AVG de temp_fluido_c para cada intervalo.
Oil & Gas / Petroquímica
oil_gas
serie_temporal_intervalo
time_bucket_series
2
Intermediário
operador de plataforma
agregacao_multipla
Múltiplas agregações implícitas
Retornar AVG, MAX, MIN, COUNT como conjunto padrão de estatísticas
true
Check puxa a tendency de temperatura do fluido (°c) de hora em hora afternoon shift o panorama.
en
null
null
null
Recupere os valores de os ativos que aparecem em ambos os turnos com vazão (L/h) alta das últimas 24 horas.
-- Schema: Alimentos & Bebidas / Processo Contínuo CREATE TABLE telemetria_processo ( ts TIMESTAMPTZ, equipamento_id INTEGER, temp_processo_c NUMERIC -- temperatura de processo (°C), ph NUMERIC -- pH, pressao_bar NUMERIC -- pressão (bar), vazao_lh NUMERIC -- vazão (L/h), velocidade_linh...
SELECT equipamento_id FROM telemetria_processo WHERE turno = 'manha' AND vazao_lh > 100 AND ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário) INTERSECT SELECT equipamento_id FROM telemetria_processo WHERE turno = 'noite' AND vazao_lh > 100 AND ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- jane...
SELECT equipamento_id FROM telemetria_processo WHERE turno = 'manha' AND vazao_lh > 100 AND ts >= now() - INTERVAL 24 HOUR -- janela padrão (não especificada pelo usuário) INTERSECT SELECT equipamento_id FROM telemetria_processo WHERE turno = 'noite' AND vazao_lh > 100 AND ts >= now() - INTERVAL 24 HOUR -- janela padrã...
SELECT equipamento_id FROM telemetria_processo WHERE turno = 'manha' AND vazao_lh > 100 AND ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário) INTERSECT SELECT equipamento_id FROM telemetria_processo WHERE turno = 'noite' AND vazao_lh > 100 AND ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- jane...
Passo 1: O usuário quer uma agregação simples (AVG) de `vazao_lh`. Passo 2: A tabela relevante é `telemetria_processo`, que contém leituras de telemetria. Passo 3: Aplicar filtro temporal: últimas 24h (padrão, não especificado pelo usuário). Passo 4: Calcular AVG(`vazao_lh`) sobre os registros filtrados.
Um número representando o AVG calculado sobre todas as leituras de vazao_lh.
Alimentos & Bebidas / Processo Contínuo
alimentos_bebidas
union_intersect_except
set_operations
4
Complexo
engenheiro de qualidade
null
null
null
true
Compute the recupere os valores de os ativos que aparecem em ambos os turnos com vazão (l/h) alta last 24 hours.
en
null
null
null
Confere os 5 com menor pH da madrugada.
-- Schema: Alimentos & Bebidas / Processo Contínuo CREATE TABLE monitoramento_operacional ( ts TIMESTAMPTZ, equipamento_id INTEGER, medicao_temperaturaprocesso NUMERIC, ph NUMERIC -- pH, nivel_pressaobar NUMERIC, nivel_flowrate NUMERIC, nivel_velocidadelinhaunmin NUMERIC ); -- Leituras de...
SELECT equipamento_id, AVG(ph) AS resultado FROM monitoramento_operacional WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário) GROUP BY equipamento_id ORDER BY resultado DESC LIMIT 5;
SELECT equipamento_id, avg(ph) AS resultado FROM monitoramento_operacional WHERE ts >= now() - INTERVAL 24 HOUR -- janela padrão (não especificada pelo usuário) GROUP BY equipamento_id ORDER BY resultado DESC LIMIT 5;
SELECT equipamento_id, AVG(ph) AS resultado FROM monitoramento_operacional WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário) GROUP BY equipamento_id ORDER BY resultado DESC LIMIT 5;
Passo 1: O usuário quer um ranking top-N de `ph`. Passo 2: Agrupar por ativo (`equipamento_id`) na tabela `monitoramento_operacional`. Passo 3: Filtro temporal: últimas 24h (padrão, não especificado pelo usuário). Passo 4: Calcular AVG(`ph`) por ativo. Passo 5: Ordenar DESC e limitar a N resultados.
Retorna as 5 linhas com os maiores valores de ph, uma por ativo.
Alimentos & Bebidas / Processo Contínuo
alimentos_bebidas
top_n_ativos
top_n
2
Intermediário
técnico CIP
null
null
null
true
null
pt
null
null
null
Me dá a evolução da média móvel de pressão de cabeça (bar) comparada com o valor real da semana passada.
-- Schema: Oil & Gas / Petroquímica CREATE TABLE telemetria_poco ( ts TIMESTAMPTZ, poco_id INTEGER, pressao_cabeca_bar NUMERIC -- pressão de cabeça (bar), vazao_oleo_m3h NUMERIC -- vazão de óleo (m³/h), vazao_gas_m3h NUMERIC -- vazão de gás (m³/h), vazao_agua_m3h NUMERIC -- vazão de água (m...
WITH raw_data AS ( SELECT ts, poco_id, pressao_cabeca_bar FROM telemetria_poco WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário) ), moving_avg AS ( SELECT ts, poco_id, pressao_cabeca_bar, AVG(pressao_cabeca_bar) OVER (ORDER BY ts ROWS BETWEEN 11 PRECEDI...
WITH raw_data AS ( SELECT ts, poco_id, pressao_cabeca_bar FROM telemetria_poco WHERE ts >= now() - INTERVAL 24 HOUR -- janela padrão (não especificada pelo usuário) ), moving_avg AS ( SELECT ts, poco_id, pressao_cabeca_bar, avg(pressao_cabeca_bar) OVER (ORDER BY ts ROWS BETWEEN 11 PRECEDING A...
WITH raw_data AS ( SELECT ts, poco_id, pressao_cabeca_bar FROM telemetria_poco WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário) ), moving_avg AS ( SELECT ts, poco_id, pressao_cabeca_bar, AVG(pressao_cabeca_bar) OVER (ORDER BY ts ROWS BETWEEN 11 PRECEDI...
1) Identificar intenção: agregação (AVG) sobre métrica contínua. 2) Tabela fonte: `telemetria_poco` (telemetria). 3) Filtro de tempo: últimas 24h (padrão, não especificado pelo usuário). 4) Query: SELECT AVG(pressao_cabeca_bar) FROM telemetria_poco WHERE <filtro_tempo>.
Retorna um único valor numérico: a AVG de pressao_cabeca_bar no período especificado.
Oil & Gas / Petroquímica
oil_gas
cte_aninhada
nested_cte
5
Expert
técnico de instrumentação
null
null
null
false
null
pt
WITH raw_data AS ( SELECT ts, poco_id, pressao_cabeca_bar FROM telemetria_poco WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário) ), moving_avg AS ( SELECT ts, poco_id, pressao_cabeca_bar, AVERAGE(pressao_cabeca_bar) OVER (ORDER BY ts ROWS BETWEEN 11 PRE...
wrong_keyword
Corrigir 'AVERAGE' para 'AVG'
Dá uma olhada o cruzamento entre carga atual (ton) e eventos de alarme por ativo hoje.
-- Schema: Frota / Logística Industrial CREATE TABLE telemetria_veiculo ( ts TIMESTAMPTZ, veiculo_id INTEGER, velocidade_kmh NUMERIC -- velocidade (km/h), consumo_combustivel_lh NUMERIC -- consumo de combustível (L/h), temp_motor_c NUMERIC -- temperatura do motor (°C), carga_atual_ton NUMERI...
SELECT a.nome AS equipamento, AVG(t.carga_atual_ton) AS media_metrica, COUNT(DISTINCT al.ts) AS total_alarmes, COUNT(DISTINCT m.ts) AS total_manutencoes FROM telemetria_veiculo t JOIN ativos a ON a.veiculo_id = t.veiculo_id LEFT JOIN alarmes al ON al.veiculo_id = t.veiculo_id AND al.ts >= NOW() - I...
SELECT veiculo_id, avg(carga_atual_ton) AS media_metrica, count(DISTINCT if(ts >= now() - INTERVAL 24 HOUR, ts, NULL)) AS total_alarmes FROM telemetria_veiculo WHERE ts >= now() - INTERVAL 24 HOUR -- janela padrão (não especificada pelo usuário) GROUP BY veiculo_id ORDER BY media_metrica DESC;
SELECT a.nome AS equipamento, AVG(t.carga_atual_ton) AS media_metrica, COUNT(DISTINCT al.ts) AS total_alarmes, COUNT(DISTINCT m.ts) AS total_manutencoes FROM telemetria_veiculo t JOIN ativos a ON a.veiculo_id = t.veiculo_id LEFT JOIN alarmes al ON al.veiculo_id = t.veiculo_id AND al.ts >= NOW() - I...
Passo 1: O usuário quer uma agregação simples (AVG) de `carga_atual_ton`. Passo 2: A tabela relevante é `telemetria_veiculo`, que contém leituras de telemetria. Passo 3: Aplicar filtro temporal: últimas 24h (padrão, não especificado pelo usuário). Passo 4: Calcular AVG(`carga_atual_ton`) sobre os registros filtrados. ...
Valor agregado (AVG) da métrica carga_atual_ton filtrada pelo período.
Frota / Logística Industrial
frota_logistica
multi_table_join
multi_join
5
Expert
técnico de telemetria veicular
periodo_nao_especificado
Período não especificado
Assumir últimas 24h como janela padrão; documentar no SQL
true
null
pt
null
null
null
Puxa leituras de temperatura da água gelada (°C) alto junto com vibração alta do turno da noite.
-- Schema: HVAC Industrial / Utilidades Prediais CREATE TABLE telemetria_hvac ( ts TIMESTAMPTZ, equipamento_id INTEGER, temp_agua_gelada_c NUMERIC -- temperatura da água gelada (°C), temp_retorno_c NUMERIC -- temperatura de retorno (°C), vazao_agua_ls NUMERIC -- vazão de água (L/s), potencia...
SELECT ts, equipamento_id, temp_agua_gelada_c FROM telemetria_hvac WHERE temp_agua_gelada_c > 91.0 AND (ts::time >= TIME '22:00' OR ts::time < TIME '06:00') AND ts >= CURRENT_DATE - INTERVAL '1 day' ORDER BY ts DESC; -- filtro composto: limite de métrica + janela de tempo (turno especificado)
SELECT ts, equipamento_id, temp_agua_gelada_c FROM telemetria_hvac WHERE temp_agua_gelada_c > 91.0 AND (toHour(ts) >= 22 OR toHour(ts) < 6) AND ts >= today() - 1 ORDER BY ts DESC;
SELECT ts, equipamento_id, temp_agua_gelada_c FROM telemetria_hvac WHERE temp_agua_gelada_c > 91.0 AND (ts::time >= TIME '22:00' OR ts::time < TIME '06:00') AND ts >= CURRENT_DATE - INTERVAL '1 day' ORDER BY ts DESC;
Passo 1: O usuário aplicou múltiplos filtros: métrica + tempo + categoria. Passo 2: Tabela `telemetria_hvac`, coluna `temp_agua_gelada_c` com threshold > 91.0. Passo 3: Filtro temporal: turno noite. Passo 4: Combinar condições com AND no WHERE. Passo 5: Retornar registros ordenados por tempo.
Lista filtrada de leituras onde todas as condições do WHERE são verdadeiras.
HVAC Industrial / Utilidades Prediais
hvac_predial
filtro_combinado
multi_filter
2
Intermediário
operador de central
null
null
null
true
null
pt
null
null
null
Favor extrair o cruzamento entre acidez e eventos de alarme por ativo do mês passado.
-- Schema: Alimentos & Bebidas / Processo Contínuo CREATE TABLE leituras_qualidade ( data_hora TIMESTAMPTZ, id_equipamento INTEGER, leitura_duracaomin NUMERIC, valor_tempmaxc NUMERIC, aprovado BOOLEAN ); -- Ciclos de limpeza CIP (Clean in Place) CREATE TABLE recursos_qualidade ( id_equipament...
SELECT a.nome AS equipamento, AVG(t.acidez) AS media_metrica, COUNT(DISTINCT al.ts) AS total_alarmes, COUNT(DISTINCT m.ts) AS total_manutencoes FROM leituras_qualidade t JOIN ativos a ON a.equipamento_id = t.equipamento_id LEFT JOIN alarmes al ON al.equipamento_id = t.equipamento_id AND al.ts >= NO...
SELECT equipamento_id, avg(acidez) AS media_metrica, count(DISTINCT if(ts >= now() - INTERVAL 24 HOUR, ts, NULL)) AS total_alarmes FROM leituras_qualidade WHERE ts >= now() - INTERVAL 24 HOUR -- janela padrão (não especificada pelo usuário) GROUP BY equipamento_id ORDER BY media_metrica DESC;
SELECT a.nome AS equipamento, AVG(t.acidez) AS media_metrica, COUNT(DISTINCT al.ts) AS total_alarmes, COUNT(DISTINCT m.ts) AS total_manutencoes FROM leituras_qualidade t JOIN ativos a ON a.equipamento_id = t.equipamento_id LEFT JOIN alarmes al ON al.equipamento_id = t.equipamento_id AND al.ts >= NO...
Passo 1: O usuário quer uma agregação simples (AVG) de `acidez`. Passo 2: A tabela relevante é `leituras_qualidade`, que contém leituras de telemetria. Passo 3: Aplicar filtro temporal: últimas 24h (padrão, não especificado pelo usuário). Passo 4: Calcular AVG(`acidez`) sobre os registros filtrados.
Valor agregado (AVG) da métrica acidez filtrada pelo período.
Alimentos & Bebidas / Processo Contínuo
alimentos_bebidas
multi_table_join
multi_join
5
Expert
engenheiro de qualidade
null
null
null
true
null
pt
null
null
null
Qual o percentual do tempo que umidade (%) esteve fora da faixa das últimas 24 horas?
-- Schema: Papel & Celulose CREATE TABLE telemetria_maquina_papel ( ts TIMESTAMPTZ, equipamento_id INTEGER, velocidade_mmin NUMERIC -- velocidade (m/min), gramatura_gm2 NUMERIC -- gramatura (g/m²), umidade_pct NUMERIC -- umidade (%), temp_secagem_c NUMERIC -- temperatura de secagem (°C), ...
SELECT 100.0 * COUNT(*) FILTER (WHERE umidade_pct > 144.7) / COUNT(*) AS pct_tempo_acima FROM telemetria_maquina_papel WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário);
SELECT 100.0 * countIf(umidade_pct > 144.7) / count() AS pct_tempo_acima FROM telemetria_maquina_papel WHERE ts >= now() - INTERVAL 24 HOUR -- janela padrão (não especificada pelo usuário);
SELECT 100.0 * COUNT(*) FILTER (WHERE umidade_pct > 144.7) / COUNT(*) AS pct_tempo_acima FROM telemetria_maquina_papel WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário);
Passo 1: O usuário quer percentual de tempo com `umidade_pct` acima de 144.7. Passo 2: Tabela `telemetria_maquina_papel`, filtro temporal: últimas 24h (padrão, não especificado pelo usuário). Passo 3: Contar registros onde `umidade_pct` > 144.7. Passo 4: Dividir pelo total de registros e multiplicar por 100.
Retorna um percentual (0-100): fração do tempo que umidade_pct ficou acima de 144.7.
Papel & Celulose
papel_celulose
percentual_tempo_acima
pct_time_above
2
Intermediário
operador de máquina de papel
null
null
null
true
null
pt
null
null
null
Quais máquinas tiveram problemas em múltiplos turnos do mês passado?
-- Schema: Manufatura / Usinagem CNC CREATE TABLE telemetria_maquina ( timestamp TIMESTAMPTZ, maquina_id INTEGER, rpm_spindle NUMERIC -- RPM do spindle, nivel_tempcmotor NUMERIC, vibracao_mm_s NUMERIC -- vibração (mm/s), corrente_eixo_a NUMERIC -- corrente do eixo (A), avancommmin NUMERI...
SELECT maquina_id FROM telemetria_maquina WHERE turno = 'manha' AND nivel_tempcmotor > 100 AND ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário) INTERSECT SELECT maquina_id FROM telemetria_maquina WHERE turno = 'noite' AND nivel_tempcmotor > 100 AND ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -...
SELECT maquina_id FROM telemetria_maquina WHERE turno = 'manha' AND nivel_tempcmotor > 100 AND ts >= now() - INTERVAL 24 HOUR -- janela padrão (não especificada pelo usuário) INTERSECT SELECT maquina_id FROM telemetria_maquina WHERE turno = 'noite' AND nivel_tempcmotor > 100 AND ts >= now() - INTERVAL 24 HOUR -- janela...
SELECT maquina_id FROM telemetria_maquina WHERE turno = 'manha' AND nivel_tempcmotor > 100 AND ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário) INTERSECT SELECT maquina_id FROM telemetria_maquina WHERE turno = 'noite' AND nivel_tempcmotor > 100 AND ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -...
1) Identificar intenção: agregação (AVG) sobre métrica contínua. 2) Tabela fonte: `telemetria_maquina` (telemetria). 3) Filtro de tempo: últimas 24h (padrão, não especificado pelo usuário). 4) Query: SELECT AVG(nivel_tempcmotor) FROM telemetria_maquina WHERE <filtro_tempo>.
Retorna um único valor numérico: a AVG de nivel_tempcmotor no período especificado.
Manufatura / Usinagem CNC
manufatura_cnc
union_intersect_except
set_operations
4
Complexo
engenheiro de processo
null
null
null
true
null
pt
null
null
null
Me dá o dashboard completo: consumo de gás (Nm³/h), alarmes e manutenções por equipamento do fim de semana ultimamente.
-- Schema: Siderurgia / Metalurgia CREATE TABLE telemetria_forno ( data_hora TIMESTAMPTZ, equipamento_id INTEGER, temp_forno_c NUMERIC -- temperatura do forno (°C), leitura_pressaofornombar NUMERIC, consumo_gas_nm3h NUMERIC -- consumo de gás (Nm³/h), velocidade_laminacao_mmin NUMERIC -- velo...
SELECT a.nome AS equipamento, AVG(t.consumo_gas_nm3h) AS media_metrica, COUNT(DISTINCT al.ts) AS total_alarmes, COUNT(DISTINCT m.ts) AS total_manutencoes FROM telemetria_forno t JOIN ativos a ON a.equipamento_id = t.equipamento_id LEFT JOIN alarmes al ON al.equipamento_id = t.equipamento_id AND al....
SELECT equipamento_id, avg(consumo_gas_nm3h) AS media_metrica, count(DISTINCT if(ts >= now() - INTERVAL 24 HOUR, ts, NULL)) AS total_alarmes FROM telemetria_forno WHERE ts >= now() - INTERVAL 24 HOUR -- janela padrão (não especificada pelo usuário) GROUP BY equipamento_id ORDER BY media_metrica DESC;
SELECT a.nome AS equipamento, AVG(t.consumo_gas_nm3h) AS media_metrica, COUNT(DISTINCT al.ts) AS total_alarmes, COUNT(DISTINCT m.ts) AS total_manutencoes FROM telemetria_forno t JOIN ativos a ON a.equipamento_id = t.equipamento_id LEFT JOIN alarmes al ON al.equipamento_id = t.equipamento_id AND al....
Passo 1: O usuário quer uma agregação simples (AVG) de `consumo_gas_nm3h`. Passo 2: A tabela relevante é `telemetria_forno`, que contém leituras de telemetria. Passo 3: Aplicar filtro temporal: últimas 24h (padrão, não especificado pelo usuário). Passo 4: Calcular AVG(`consumo_gas_nm3h`) sobre os registros filtrados. ...
Retorna um único valor numérico: a AVG de consumo_gas_nm3h no período especificado.
Siderurgia / Metalurgia
siderurgia
multi_table_join
multi_join
5
Expert
técnico de refratários
temporal_vago
Referência temporal vaga
Assumir janela padrão de 24h quando não especificado; documentar no comentário SQL
true
Fetch me dá o dashboard completo: consumo de gás (nm³/h), alarmes e manutenções por equipamento weekend ultimamente.
pt
null
null
null
Quantas vezes temp proc passou do limite da última hora?
-- Schema: Alimentos & Bebidas / Processo Contínuo CREATE TABLE sensores_processo ( data_hora TIMESTAMPTZ, ativo_id INTEGER, temp_proc NUMERIC, ph NUMERIC -- pH, pressao_sistema NUMERIC, vazao_lh NUMERIC -- vazão (L/h), velocidade_linha_un_min NUMERIC -- velocidade da linha (un/min) ); ...
SELECT COUNT(*) AS total_eventos FROM sensores_processo WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário);
SELECT count() AS total_eventos FROM sensores_processo WHERE ts >= now() - INTERVAL 24 HOUR -- janela padrão (não especificada pelo usuário);
SELECT COUNT(*) AS total_eventos FROM sensores_processo WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário);
Passo 1: O usuário quer contar eventos/ocorrências. Passo 2: Tabela de eventos: `sensores_processo`. Passo 3: Filtro temporal: últimas 24h (padrão, não especificado pelo usuário). Passo 4: COUNT(*) sobre registros filtrados.
Quantidade total de ocorrências registradas na tabela de eventos.
Alimentos & Bebidas / Processo Contínuo
alimentos_bebidas
contagem_eventos
count_events
1
Básico
engenheiro de qualidade
null
null
null
true
null
pt
null
null
null
Roda aí a interseção de equipamentos problemáticos entre turnos das últimas 24 horas.
-- Schema: Oil & Gas / Petroquímica CREATE TABLE telemetria_poco ( instante TIMESTAMPTZ, id_poco INTEGER, pressao_cabeca_bar NUMERIC -- pressão de cabeça (bar), producao_oleo NUMERIC, vazao_gas_m3h NUMERIC -- vazão de gás (m³/h), vazao_agua_m3h NUMERIC -- vazão de água (m³/h), temp_fluid...
SELECT id_poco FROM telemetria_poco WHERE turno = 'manha' AND temp_fluido_c > 100 AND ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário) INTERSECT SELECT id_poco FROM telemetria_poco WHERE turno = 'noite' AND temp_fluido_c > 100 AND ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (n...
SELECT id_poco FROM telemetria_poco WHERE turno = 'manha' AND temp_fluido_c > 100 AND ts >= now() - INTERVAL 24 HOUR -- janela padrão (não especificada pelo usuário) INTERSECT SELECT id_poco FROM telemetria_poco WHERE turno = 'noite' AND temp_fluido_c > 100 AND ts >= now() - INTERVAL 24 HOUR -- janela padrão (não espec...
SELECT id_poco FROM telemetria_poco WHERE turno = 'manha' AND temp_fluido_c > 100 AND ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário) INTERSECT SELECT id_poco FROM telemetria_poco WHERE turno = 'noite' AND temp_fluido_c > 100 AND ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (n...
1) Identificar intenção: agregação (AVG) sobre métrica contínua. 2) Tabela fonte: `telemetria_poco` (telemetria). 3) Filtro de tempo: últimas 24h (padrão, não especificado pelo usuário). 4) Query: SELECT AVG(temp_fluido_c) FROM telemetria_poco WHERE <filtro_tempo>. Nota sobre ambiguidade: Assumir últimas 24h como jane...
Retorna um único valor numérico: a AVG de temp_fluido_c no período especificado.
Oil & Gas / Petroquímica
oil_gas
union_intersect_except
set_operations
4
Complexo
técnico de instrumentação
periodo_nao_especificado
Período não especificado
Assumir últimas 24h como janela padrão; documentar no SQL
true
null
pt
null
null
null
Necessito visualizar os setores cuja média de pH é maior que a média geral da planta do turno da noite o resumo.
-- Schema: Alimentos & Bebidas / Processo Contínuo CREATE TABLE telemetria_processo ( ts TIMESTAMPTZ, ativo_id INTEGER, temperatura NUMERIC, ph NUMERIC -- pH, pressao_bar NUMERIC -- pressão (bar), vazao_litros NUMERIC, velocidade_linha_un_min NUMERIC -- velocidade da linha (un/min) ); -...
SELECT turno, AVG(ph) AS media_turno FROM telemetria_processo WHERE (ts::time >= TIME '22:00' OR ts::time < TIME '06:00') AND ts >= CURRENT_DATE - INTERVAL '1 day' GROUP BY turno HAVING AVG(ph) > ( SELECT AVG(ph) FROM telemetria_processo WHERE (ts::time >= TIME '22:00' OR ts::time < TIME '06:00') AND ts >= CURRENT_...
SELECT turno, avg(ph) AS media_turno FROM telemetria_processo WHERE (toHour(ts) >= 22 OR toHour(ts) < 6) AND ts >= today() - 1 GROUP BY turno HAVING avg(ph) > ( SELECT avg(ph) FROM telemetria_processo WHERE (toHour(ts) >= 22 OR toHour(ts) < 6) AND ts >= today() - 1 ) ORDER BY media_turno DESC;
SELECT turno, AVG(ph) AS media_turno FROM telemetria_processo WHERE (ts::time >= TIME '22:00' OR ts::time < TIME '06:00') AND ts >= CURRENT_DATE - INTERVAL '1 day' GROUP BY turno HAVING AVG(ph) > ( SELECT AVG(ph) FROM telemetria_processo WHERE (ts::time >= TIME '22:00' OR ts::time < TIME '06:00') AND ts >= CURRENT_...
Passo 1: O usuário quer uma agregação simples (AVG) de `ph`. Passo 2: A tabela relevante é `telemetria_processo`, que contém leituras de telemetria. Passo 3: Aplicar filtro temporal: turno noite. Passo 4: Calcular AVG(`ph`) sobre os registros filtrados. Nota sobre ambiguidade: Retornar AVG, MAX, MIN, COUNT como conjun...
Valor agregado (AVG) da métrica ph filtrada pelo período.
Alimentos & Bebidas / Processo Contínuo
alimentos_bebidas
having_com_subquery
having_subquery
5
Expert
engenheiro de qualidade
agregacao_multipla
Múltiplas agregações implícitas
Retornar AVG, MAX, MIN, COUNT como conjunto padrão de estatísticas
true
null
pt
null
null
null
Quero ver potência ativa (MW) em formato de pivot table por turno da semana passada.
-- Schema: Energia / Subestações e Geração CREATE TABLE telemetria_eletrica ( ts TIMESTAMPTZ, equipamento_id INTEGER, tensao_kv NUMERIC -- tensão (kV), corrente_a NUMERIC -- corrente (A), potencia_ativa_mw NUMERIC -- potência ativa (MW), leitura_potenciareativamvar NUMERIC, frequencia_hz...
SELECT equipamento_id, AVG(potencia_ativa_mw) FILTER (WHERE turno = 'manha') AS manha, AVG(potencia_ativa_mw) FILTER (WHERE turno = 'tarde') AS tarde, AVG(potencia_ativa_mw) FILTER (WHERE turno = 'noite') AS noite FROM telemetria_eletrica WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (n...
SELECT equipamento_id, avg(if(turno = 'manha', potencia_ativa_mw, NULL)) AS manha, avg(if(turno = 'tarde', potencia_ativa_mw, NULL)) AS tarde, avg(if(turno = 'noite', potencia_ativa_mw, NULL)) AS noite FROM telemetria_eletrica WHERE ts >= now() - INTERVAL 24 HOUR -- janela padrão (não especificada ...
SELECT equipamento_id, AVG(potencia_ativa_mw) FILTER (WHERE turno = 'manha') AS manha, AVG(potencia_ativa_mw) FILTER (WHERE turno = 'tarde') AS tarde, AVG(potencia_ativa_mw) FILTER (WHERE turno = 'noite') AS noite FROM telemetria_eletrica WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (n...
Passo 1: O usuário quer uma agregação simples (AVG) de `potencia_ativa_mw`. Passo 2: A tabela relevante é `telemetria_eletrica`, que contém leituras de telemetria. Passo 3: Aplicar filtro temporal: últimas 24h (padrão, não especificado pelo usuário). Passo 4: Calcular AVG(`potencia_ativa_mw`) sobre os registros filtrad...
Retorna um único valor numérico: a AVG de potencia_ativa_mw no período especificado.
Energia / Subestações e Geração
energia_subestacao
pivot_table
pivot
5
Expert
engenheiro eletricista
null
null
null
false
Generate report of quero ver potência ativa (mw) em formato de pivot table per shift last week.
en
SELECT equipamento_id, AVG(potencia_ativa_mw) FILTER (WHERE turno = 'manha') AS manha, AVG(potencia_ativa_mw) FILTER (WHERE turno = 'tarde') AS tarde, AVG(potencia_ativa_mw) FILTER (WHERE turno = 'noite') AS noite FROM telemetria_eletrica WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (n...
unclosed_parenthesis
Fechar parêntese que está aberto
Me manda a variabilidade de vazão de óleo (m³/h) da madrugada.
-- Schema: Oil & Gas / Petroquímica CREATE TABLE telemetria_poco ( ts TIMESTAMPTZ, poco_id INTEGER, pressao_cabeca_bar NUMERIC -- pressão de cabeça (bar), vazao_oleo_m3h NUMERIC -- vazão de óleo (m³/h), vazao_gas_m3h NUMERIC -- vazão de gás (m³/h), vazao_agua_m3h NUMERIC -- vazão de água (m...
SELECT STDDEV(vazao_oleo_m3h) AS resultado FROM telemetria_poco WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário);
SELECT stddevPop(vazao_oleo_m3h) AS resultado FROM telemetria_poco WHERE ts >= now() - INTERVAL 24 HOUR -- janela padrão (não especificada pelo usuário);
SELECT STDDEV(vazao_oleo_m3h) AS resultado FROM telemetria_poco WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário); -- hypertable: aproveita chunk exclusion automática pelo índice de tempo
1) Identificar intenção: agregação (STDDEV) sobre métrica contínua. 2) Tabela fonte: `telemetria_poco` (telemetria). 3) Filtro de tempo: últimas 24h (padrão, não especificado pelo usuário). 4) Query: SELECT STDDEV(vazao_oleo_m3h) FROM telemetria_poco WHERE <filtro_tempo>. Nota sobre ambiguidade: Assumir granularidade ...
Retorna um único valor numérico: a STDDEV de vazao_oleo_m3h no período especificado.
Oil & Gas / Petroquímica
oil_gas
desvio_padrao
aggregation_simple
1
Básico
técnico de instrumentação
granularidade_indefinida
Granularidade temporal indefinida
Assumir granularidade horária para janelas < 7 dias, diária para janelas maiores
false
Look up me manda a variability de vazão de óleo (m³/h) early morning.
en
SELECT STDDEV(vazao_oleo_m3h) AS resultado FROM telemetria WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário);
wrong_table_name
Trocar 'telemetria' por 'telemetria_poco'
Puxa a leitura mais recente de turbidade.
-- Schema: Tratamento de Água / Efluentes CREATE TABLE telemetria_producao ( data_hora TIMESTAMPTZ, ativo_id INTEGER, classe TEXT, descricao TEXT ); -- Eventos e ocorrências operacionais CREATE TABLE cadastro_producao ( estacao_id INTEGER, classe TEXT, tipo TEXT, capacidade_m3dia NUME...
SELECT turbidade, ts FROM telemetria_producao ORDER BY ts DESC LIMIT 1;
SELECT argMax(turbidade, ts) AS ultimo_valor, max(ts) AS ts FROM telemetria_producao;
SELECT last(turbidade, ts) AS ultimo_valor, max(ts) AS ts FROM telemetria_producao; -- last(): hyperfunction otimizada para hypertables, evita ORDER BY + LIMIT custoso
Passo 1: O usuário quer o último valor de `turbidade`. Passo 2: Tabela `telemetria_producao`, ordenar por `ts` DESC. Passo 3: Pegar o primeiro registro (mais recente). Passo 4: Retornar valor e timestamp.
Retorna a leitura mais recente de turbidade com seu timestamp.
Tratamento de Água / Efluentes
tratamento_agua
ultimo_valor
last_value
1
Básico
operador de ETA
null
null
null
true
null
pt
null
null
null
Roda aí o evento inicial da madrugada chegou em 50.
-- Schema: Oil & Gas / Petroquímica CREATE TABLE leituras_manutencao ( instante TIMESTAMPTZ, equipamento_id INTEGER, leitura_pressaowellhead NUMERIC, nivel_vazaooleom3h NUMERIC, vazao_gas_m3h NUMERIC -- vazão de gás (m³/h), vazao_agua_m3h NUMERIC -- vazão de água (m³/h), temp_fluido_c NUM...
SELECT * FROM alarmes WHERE ts >= CURRENT_DATE ORDER BY ts ASC LIMIT 1;
SELECT * FROM alarmes WHERE ts >= today() ORDER BY ts ASC LIMIT 1;
SELECT * FROM alarmes WHERE ts >= CURRENT_DATE ORDER BY ts ASC LIMIT 1;
Passo 1: O usuário quer o primeiro evento do dia. Passo 2: Tabela de eventos: `leituras_manutencao`. Passo 3: Filtrar ts >= CURRENT_DATE (apenas hoje). Passo 4: ORDER BY ts ASC LIMIT 1 para pegar o primeiro. Nota sobre ambiguidade: Usar unidade nativa da coluna do schema (documentada no DDL)
Retorna uma única linha: o primeiro evento registrado no dia atual.
Oil & Gas / Petroquímica
oil_gas
primeiro_evento_dia
first_event
2
Intermediário
técnico de instrumentação
unidade_implicita
Unidade implícita
Usar unidade nativa da coluna do schema (documentada no DDL)
false
null
pt
SELECT * alarmes WHERE ts >= CURRENT_DATE ORDER BY ts ASC LIMIT 1;
missing_from
Adicionar cláusula FROM com nome da tabela
Qual turno teve maior tensão (kV) das últimas 6 horas?
-- Schema: Energia / Subestações e Geração CREATE TABLE sensores_eletricos ( ts TIMESTAMPTZ, equip_codigo INTEGER, tensao_kv NUMERIC -- tensão (kV), corrente_a NUMERIC -- corrente (A), pot_real NUMERIC, potencia_reativa_mvar NUMERIC -- potência reativa (MVAr), frequencia NUMERIC, tem...
SELECT turno, AVG(tensao_kv) AS resultado FROM sensores_eletricos WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário) GROUP BY turno ORDER BY resultado DESC;
SELECT turno, avg(tensao_kv) AS resultado FROM sensores_eletricos WHERE ts >= now() - INTERVAL 24 HOUR -- janela padrão (não especificada pelo usuário) GROUP BY turno ORDER BY resultado DESC;
SELECT turno, AVG(tensao_kv) AS resultado FROM sensores_eletricos WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário) GROUP BY turno ORDER BY resultado DESC;
Passo 1: O usuário quer comparar `tensao_kv` entre categorias (turno). Passo 2: Tabela `sensores_eletricos` tem a coluna `turno` para agrupamento. Passo 3: Filtro temporal: últimas 24h (padrão, não especificado pelo usuário). Passo 4: GROUP BY `turno` com AVG(`tensao_kv`). Passo 5: Ordenar por resultado para facilitar ...
Tabela com turno e o valor agregado de tensao_kv, ordenado do maior para o menor.
Energia / Subestações e Geração
energia_subestacao
comparacao_turnos
groupby_categorical
2
Intermediário
operador de subestação
null
null
null
false
null
pt
SELECT turno, AVG(tensao_kv) AS resultado FROM sensores_eletricos WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário) GROUP BY turno ORDER BY resultado DESC
missing_semicolon
Adicionar ponto e vírgula no final da query
Qual o P90 de umidade (%) da madrugada?
-- Schema: Papel & Celulose CREATE TABLE telemetria_maquina_papel ( ts TIMESTAMPTZ, equipamento_id INTEGER, velocidade_mmin NUMERIC -- velocidade (m/min), gramatura_gm2 NUMERIC -- gramatura (g/m²), umidade_pct NUMERIC -- umidade (%), temp_secagem_c NUMERIC -- temperatura de secagem (°C), ...
SELECT percentile_cont(0.9) WITHIN GROUP (ORDER BY umidade_pct) AS p90 FROM telemetria_maquina_papel WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário);
SELECT quantile(0.9)(umidade_pct) AS p90 FROM telemetria_maquina_papel WHERE ts >= now() - INTERVAL 24 HOUR -- janela padrão (não especificada pelo usuário);
SELECT percentile_cont(0.9) WITHIN GROUP (ORDER BY umidade_pct) AS p90 FROM telemetria_maquina_papel WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário);
Passo 1: O usuário quer um percentil de `umidade_pct`. Passo 2: Tabela `telemetria_maquina_papel`, filtro temporal: últimas 24h (padrão, não especificado pelo usuário). Passo 3: Usar percentile_cont() ou quantile() dependendo do dialeto. Passo 4: Retornar o valor abaixo do qual P% das observações caem. Nota sobre ambi...
Estatística de distribuição: o valor no percentil 90 de umidade_pct.
Papel & Celulose
papel_celulose
percentil
percentile
3
Avançado
técnico de instrumentação
metrica_inespecifica
Métrica não especificada
Selecionar métrica primária do schema (primeira métrica listada) como proxy
false
Display qual o p90 de umidade (%) early morning?
en
SELECT percentile_cont(0.9) WITHIN GROUP (ORDER BY umidade_pct) AS p90 FROM telemetria_maquina_papel WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário;
unclosed_parenthesis
Fechar parêntese que está aberto
Qual o P90 de consumo de combustível (L/h) da semana passada?
-- Schema: Frota / Logística Industrial CREATE TABLE telemetria_veiculo ( ts TIMESTAMPTZ, veiculo_id INTEGER, velocidade_kmh NUMERIC -- velocidade (km/h), consumo_combustivel_lh NUMERIC -- consumo de combustível (L/h), temp_motor_c NUMERIC -- temperatura do motor (°C), carga_atual_ton NUMERI...
SELECT percentile_cont(0.9) WITHIN GROUP (ORDER BY consumo_combustivel_lh) AS p90 FROM telemetria_veiculo WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário);
SELECT quantile(0.9)(consumo_combustivel_lh) AS p90 FROM telemetria_veiculo WHERE ts >= now() - INTERVAL 24 HOUR -- janela padrão (não especificada pelo usuário);
SELECT percentile_cont(0.9) WITHIN GROUP (ORDER BY consumo_combustivel_lh) AS p90 FROM telemetria_veiculo WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário);
Passo 1: O usuário quer um percentil de `consumo_combustivel_lh`. Passo 2: Tabela `telemetria_veiculo`, filtro temporal: últimas 24h (padrão, não especificado pelo usuário). Passo 3: Usar percentile_cont() ou quantile() dependendo do dialeto. Passo 4: Retornar o valor abaixo do qual P% das observações caem.
Retorna um valor: o percentil P90 de consumo_combustivel_lh, abaixo do qual P% das leituras estão.
Frota / Logística Industrial
frota_logistica
percentil
percentile
3
Avançado
supervisor de pátio
null
null
null
false
Give me a dashboard of qual o p90 de consumo de combustível (l/h) last week?
en
SELECT percentile_cont(0.9) WITHIN GROUP (ORDER BY consumo_combustivel_lh) AS p90 FROM tabela_inexistente WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário);
wrong_table_name
Trocar 'tabela_inexistente' por 'telemetria_veiculo'
Quero o dashboard de os registros de temp proc acima de 134.6 no turno da noite do último sábado.
-- Schema: Alimentos & Bebidas / Processo Contínuo CREATE TABLE telemetria_processo ( ts TIMESTAMPTZ, id_equipamento INTEGER, temp_proc NUMERIC, ph NUMERIC -- pH, pressao NUMERIC, vazao NUMERIC, velocidade_linha_un_min NUMERIC -- velocidade da linha (un/min) ); -- Leituras de pasteurizad...
SELECT ts, id_equipamento, temp_proc FROM telemetria_processo WHERE temp_proc > 134.6 AND ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário) ORDER BY ts DESC; -- filtro composto: limite de métrica + janela de tempo (turno especificado)
SELECT ts, id_equipamento, temp_proc FROM telemetria_processo WHERE temp_proc > 134.6 AND ts >= now() - INTERVAL 24 HOUR -- janela padrão (não especificada pelo usuário) ORDER BY ts DESC;
SELECT ts, id_equipamento, temp_proc FROM telemetria_processo WHERE temp_proc > 134.6 AND ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário) ORDER BY ts DESC;
Passo 1: O usuário aplicou múltiplos filtros: métrica + tempo + categoria. Passo 2: Tabela `telemetria_processo`, coluna `temp_proc` com threshold > 134.6. Passo 3: Filtro temporal: últimas 24h (padrão, não especificado pelo usuário). Passo 4: Combinar condições com AND no WHERE. Passo 5: Retornar registros ordenados p...
Lista filtrada de leituras onde todas as condições do WHERE são verdadeiras.
Alimentos & Bebidas / Processo Contínuo
alimentos_bebidas
filtro_combinado
multi_filter
2
Intermediário
supervisor de linha
null
null
null
true
null
pt
null
null
null
Qual o valor atual de corte de água (%)?
-- Schema: Oil & Gas / Petroquímica CREATE TABLE telemetria_poco ( data_hora TIMESTAMPTZ, poco_id INTEGER, pressao_poco NUMERIC, vazao_oleo NUMERIC, flow_gas NUMERIC, vazao_agua_m3h NUMERIC -- vazão de água (m³/h), temp_fluido_c NUMERIC -- temperatura do fluido (°C), corte_agua_pct NU...
SELECT corte_agua_pct, ts FROM telemetria_poco ORDER BY ts DESC LIMIT 1;
SELECT argMax(corte_agua_pct, ts) AS ultimo_valor, max(ts) AS ts FROM telemetria_poco;
SELECT last(corte_agua_pct, ts) AS ultimo_valor, max(ts) AS ts FROM telemetria_poco; -- last(): hyperfunction otimizada para hypertables, evita ORDER BY + LIMIT custoso
Passo 1: O usuário quer o último valor de `corte_agua_pct`. Passo 2: Tabela `telemetria_poco`, ordenar por `ts` DESC. Passo 3: Pegar o primeiro registro (mais recente). Passo 4: Retornar valor e timestamp.
Último valor registrado de corte_agua_pct e o momento exato da leitura.
Oil & Gas / Petroquímica
oil_gas
ultimo_valor
last_value
1
Básico
supervisor HSE
null
null
null
true
null
pt
null
null
null
Joga aqui a diferença entre corte de água (%) atual e a leitura imediatamente anterior dos últimos 30 dias.
-- Schema: Oil & Gas / Petroquímica CREATE TABLE telemetria_poco ( ts TIMESTAMPTZ, recurso_id INTEGER, pressaocabecabar NUMERIC, vazao_oleo_m3h NUMERIC -- vazão de óleo (m³/h), medicao_vazaogasm3h NUMERIC, leitura_vazaoaguam3h NUMERIC, temp_fluido_c NUMERIC -- temperatura do fluido (°C), ...
SELECT ts, recurso_id, corte_agua_pct, LAG(corte_agua_pct) OVER (ORDER BY ts) AS leitura_anterior, corte_agua_pct - LAG(corte_agua_pct) OVER (ORDER BY ts) AS delta FROM telemetria_poco WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário) ORDER BY ts;
SELECT ts, recurso_id, corte_agua_pct, lagInFrame(corte_agua_pct) OVER (ORDER BY ts) AS leitura_anterior, corte_agua_pct - lagInFrame(corte_agua_pct) OVER (ORDER BY ts) AS delta FROM telemetria_poco WHERE ts >= now() - INTERVAL 24 HOUR -- janela padrão (não especificada pelo usuário) ORDER BY ts;
SELECT ts, recurso_id, corte_agua_pct, LAG(corte_agua_pct) OVER (ORDER BY ts) AS leitura_anterior, corte_agua_pct - LAG(corte_agua_pct) OVER (ORDER BY ts) AS delta FROM telemetria_poco WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário) ORDER BY ts;
1) Identificar intenção: agregação (AVG) sobre métrica contínua. 2) Tabela fonte: `telemetria_poco` (telemetria). 3) Filtro de tempo: últimas 24h (padrão, não especificado pelo usuário). 4) Query: SELECT AVG(corte_agua_pct) FROM telemetria_poco WHERE <filtro_tempo>.
Um número representando o AVG calculado sobre todas as leituras de corte_agua_pct.
Oil & Gas / Petroquímica
oil_gas
lag_lead_analise
lag_lead_analysis
4
Complexo
engenheiro de processo
null
null
null
true
Compute the joga aqui a delta entre corte de água (%) atual e a leitura imediatamente anterior last 30 days.
en
null
null
null
Obter o histórico de leituras de vazão (L/h) alto junto com vibração alta do último sábado.
-- Schema: Alimentos & Bebidas / Processo Contínuo CREATE TABLE monitoramento_processo ( data_hora TIMESTAMPTZ, codigo_equipamento INTEGER, temp_processo_c NUMERIC -- temperatura de processo (°C), ph NUMERIC -- pH, pressao_bar NUMERIC -- pressão (bar), vazao_lh NUMERIC -- vazão (L/h), v...
SELECT ts, codigo_equipamento, vazao_lh FROM monitoramento_processo WHERE vazao_lh > 85.9 AND ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário) ORDER BY ts DESC; -- filtro composto: limite de métrica + janela de tempo (turno especificado)
SELECT ts, codigo_equipamento, vazao_lh FROM monitoramento_processo WHERE vazao_lh > 85.9 AND ts >= now() - INTERVAL 24 HOUR -- janela padrão (não especificada pelo usuário) ORDER BY ts DESC;
SELECT ts, codigo_equipamento, vazao_lh FROM monitoramento_processo WHERE vazao_lh > 85.9 AND ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário) ORDER BY ts DESC;
Passo 1: O usuário aplicou múltiplos filtros: métrica + tempo + categoria. Passo 2: Tabela `monitoramento_processo`, coluna `vazao_lh` com threshold > 85.9. Passo 3: Filtro temporal: últimas 24h (padrão, não especificado pelo usuário). Passo 4: Combinar condições com AND no WHERE. Passo 5: Retornar registros ordenados ...
Retorna registros que atendem múltiplas condições simultâneas: métrica, tempo e categoria.
Alimentos & Bebidas / Processo Contínuo
alimentos_bebidas
filtro_combinado
multi_filter
2
Intermediário
engenheiro de qualidade
null
null
null
true
null
pt
null
null
null
Qual lote teve maior vazão de água (L/s) dos últimos 30 dias?
-- Schema: HVAC Industrial / Utilidades Prediais CREATE TABLE telemetria_hvac ( momento TIMESTAMPTZ, equipamento_id INTEGER, temp_agua_gelada NUMERIC, temp_retorno_c NUMERIC -- temperatura de retorno (°C), vazao_agua_ls NUMERIC -- vazão de água (L/s), potencia_eletrica_kw NUMERIC -- potência...
SELECT op.op_id, AVG(t.vazao_agua_ls) AS resultado FROM telemetria_hvac t JOIN ordens_producao op ON op.maquina_id = t.equipamento_id AND t.ts BETWEEN op.inicio AND op.fim WHERE t.ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário) GROUP BY op.op_id ORDER BY resultado DESC;
SELECT op_id, avg(vazao_agua_ls) AS resultado FROM telemetria_hvac WHERE ts >= now() - INTERVAL 24 HOUR -- janela padrão (não especificada pelo usuário) GROUP BY op_id ORDER BY resultado DESC; -- ClickHouse: assume op_id já desnormalizado na tabela de telemetria -- (padrão OLAP evita JOIN em tempo de consulta p...
SELECT op.op_id, AVG(t.vazao_agua_ls) AS resultado FROM telemetria_hvac t JOIN ordens_producao op ON op.maquina_id = t.equipamento_id AND t.ts BETWEEN op.inicio AND op.fim WHERE t.ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário) GROUP BY op.op_id ORDER BY resultado DESC;
Passo 1: O usuário quer agregação de `vazao_agua_ls` por ordem de produção/lote. Passo 2: Precisa JOIN entre telemetria (`telemetria_hvac`) e ordens (ordens_producao). Passo 3: Condição de JOIN: ts dentro do intervalo [inicio, fim] da OP. Passo 4: Filtro temporal: últimas 24h (padrão, não especificado pelo usuário). Pa...
Agregação de vazao_agua_ls agrupada por ordem de produção/lote.
HVAC Industrial / Utilidades Prediais
hvac_predial
agregacao_por_lote_op
join_aggregation
2
Intermediário
engenheiro de facilities
tempo_relativo
Tempo relativo ambíguo
Interpretar como comparação com período imediatamente anterior/posterior
true
null
pt
null
null
null
Confere as máquinas que pioraram de um dia para o outro em temperatura.
-- Schema: Alimentos & Bebidas / Processo Contínuo CREATE TABLE dados_energia ( data_hora TIMESTAMPTZ, ativo_id INTEGER, temperatura NUMERIC, ph NUMERIC -- pH, pressao_bar NUMERIC -- pressão (bar), vazaolh NUMERIC, velocidadelinhaunmin NUMERIC ); -- Leituras de pasteurizadores, fermentad...
SELECT t1.ativo_id, t1.temperatura AS hoje, t2.temperatura AS ontem, t1.temperatura - t2.temperatura AS delta FROM dados_energia t1 JOIN dados_energia t2 ON t1.ativo_id = t2.ativo_id AND t2.ts >= CURRENT_DATE - INTERVAL '1 day' AND t2.ts < CURRENT_DATE WHERE t1.ts >= CURRENT_DATE AND t1.temperatura > t...
SELECT t1.ativo_id, t1.temperatura AS hoje, t2.temperatura AS ontem, t1.temperatura - t2.temperatura AS delta FROM dados_energia t1 JOIN dados_energia t2 ON t1.ativo_id = t2.ativo_id AND t2.ts >= today() - 1 AND t2.ts < today() WHERE t1.ts >= today() AND t1.temperatura > t2.temperatura ORDER BY delta D...
SELECT t1.ativo_id, t1.temperatura AS hoje, t2.temperatura AS ontem, t1.temperatura - t2.temperatura AS delta FROM dados_energia t1 JOIN dados_energia t2 ON t1.ativo_id = t2.ativo_id AND t2.ts >= CURRENT_DATE - INTERVAL '1 day' AND t2.ts < CURRENT_DATE WHERE t1.ts >= CURRENT_DATE AND t1.temperatura > t...
1) Identificar intenção: agregação (AVG) sobre métrica contínua. 2) Tabela fonte: `dados_energia` (telemetria). 3) Filtro de tempo: últimas 24h (padrão, não especificado pelo usuário). 4) Query: SELECT AVG(temperatura) FROM dados_energia WHERE <filtro_tempo>.
Valor agregado (AVG) da métrica temperatura filtrada pelo período.
Alimentos & Bebidas / Processo Contínuo
alimentos_bebidas
self_join
self_join
4
Complexo
técnico CIP
null
null
null
true
null
pt
null
null
null
Quais máquinas tiveram problemas em múltiplos turnos do mês passado?
-- Schema: Frota / Logística Industrial CREATE TABLE leituras_veiculo ( tempo TIMESTAMPTZ, veiculo_id INTEGER, vel NUMERIC, fuel_consumption NUMERIC, temp_motor_c NUMERIC -- temperatura do motor (°C), carga_atual_ton NUMERIC -- carga atual (ton), rpm_motor NUMERIC -- RPM do motor, ni...
SELECT veiculo_id FROM leituras_veiculo WHERE turno = 'manha' AND carga_atual_ton > 100 AND ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário) INTERSECT SELECT veiculo_id FROM leituras_veiculo WHERE turno = 'noite' AND carga_atual_ton > 100 AND ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- jane...
SELECT veiculo_id FROM leituras_veiculo WHERE turno = 'manha' AND carga_atual_ton > 100 AND ts >= now() - INTERVAL 24 HOUR -- janela padrão (não especificada pelo usuário) INTERSECT SELECT veiculo_id FROM leituras_veiculo WHERE turno = 'noite' AND carga_atual_ton > 100 AND ts >= now() - INTERVAL 24 HOUR -- janela padrã...
SELECT veiculo_id FROM leituras_veiculo WHERE turno = 'manha' AND carga_atual_ton > 100 AND ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário) INTERSECT SELECT veiculo_id FROM leituras_veiculo WHERE turno = 'noite' AND carga_atual_ton > 100 AND ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- jane...
1) Identificar intenção: agregação (AVG) sobre métrica contínua. 2) Tabela fonte: `leituras_veiculo` (telemetria). 3) Filtro de tempo: últimas 24h (padrão, não especificado pelo usuário). 4) Query: SELECT AVG(carga_atual_ton) FROM leituras_veiculo WHERE <filtro_tempo>.
Retorna um único valor numérico: a AVG de carga_atual_ton no período especificado.
Frota / Logística Industrial
frota_logistica
union_intersect_except
set_operations
4
Complexo
gestor de frota
null
null
null
true
Summarize the quais máquinas tiveram problemas em múltiplos turnos last month?
en
null
null
null
Quero o dashboard de o status de vibração do mancal (mm/s) categorizado por faixa de valor do último sábado.
-- Schema: Mineração / Beneficiamento CREATE TABLE sensores_energia ( instante TIMESTAMPTZ, equipamento_id INTEGER, taxaalimentacaotph NUMERIC, valor_potenciamotorkw NUMERIC, leitura_granulometriap80mm NUMERIC, vibracao_mancal_mm_s NUMERIC -- vibração do mancal (mm/s), nivel_tempmancalc NU...
SELECT equipamento_id, vibracao_mancal_mm_s, CASE WHEN vibracao_mancal_mm_s < 50 THEN 'baixo' WHEN vibracao_mancal_mm_s BETWEEN 50 AND 100 THEN 'medio' ELSE 'alto' END AS classificacao FROM sensores_energia WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não esp...
SELECT equipamento_id, vibracao_mancal_mm_s, multiIf(vibracao_mancal_mm_s < 50, 'baixo', vibracao_mancal_mm_s <= 100, 'medio', 'alto') AS classificacao FROM sensores_energia WHERE ts >= now() - INTERVAL 24 HOUR -- janela padrão (não especificada pelo usuário) ORDER BY vibracao_mancal_mm_s;
SELECT equipamento_id, vibracao_mancal_mm_s, CASE WHEN vibracao_mancal_mm_s < 50 THEN 'baixo' WHEN vibracao_mancal_mm_s BETWEEN 50 AND 100 THEN 'medio' ELSE 'alto' END AS classificacao FROM sensores_energia WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não esp...
1) Identificar intenção: agregação (AVG) sobre métrica contínua. 2) Tabela fonte: `sensores_energia` (telemetria). 3) Filtro de tempo: últimas 24h (padrão, não especificado pelo usuário). 4) Query: SELECT AVG(vibracao_mancal_mm_s) FROM sensores_energia WHERE <filtro_tempo>.
Valor agregado (AVG) da métrica vibracao_mancal_mm_s filtrada pelo período.
Mineração / Beneficiamento
mineracao
case_when_complexo
complex_case
3
Avançado
supervisor de britagem
null
null
null
false
null
pt
SELECT equipamento_id, vibracao_mancal_mm_s, CASE WHEN vibracao_mancal_mm_s < 50 THEN 'baixo' WHEN vibracao_mancal_mm_s BETWEEN 50 AND 100 THEN 'medio' ELSE 'alto' END AS classificacao sensores_energia WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especif...
missing_from
Adicionar cláusula FROM com nome da tabela
Puxa o cruzamento entre velocidade de laminação (m/min) e eventos de alarme por ativo desse mês ultrapassou o limite.
-- Schema: Siderurgia / Metalurgia CREATE TABLE telemetria_forno ( instante TIMESTAMPTZ, equipamento_id INTEGER, medicao_tempfornoc NUMERIC, leitura_pressaofornombar NUMERIC, consumo_gas_nm3h NUMERIC -- consumo de gás (Nm³/h), velocidade_laminacao_mmin NUMERIC -- velocidade de laminação (m/mi...
SELECT a.nome AS equipamento, AVG(t.velocidade_laminacao_mmin) AS media_metrica, COUNT(DISTINCT al.ts) AS total_alarmes, COUNT(DISTINCT m.ts) AS total_manutencoes FROM telemetria_forno t JOIN ativos a ON a.equipamento_id = t.equipamento_id LEFT JOIN alarmes al ON al.equipamento_id = t.equipamento_i...
SELECT equipamento_id, avg(velocidade_laminacao_mmin) AS media_metrica, count(DISTINCT if(ts >= now() - INTERVAL 24 HOUR, ts, NULL)) AS total_alarmes FROM telemetria_forno WHERE ts >= toStartOfMonth(today()) GROUP BY equipamento_id ORDER BY media_metrica DESC;
SELECT a.nome AS equipamento, AVG(t.velocidade_laminacao_mmin) AS media_metrica, COUNT(DISTINCT al.ts) AS total_alarmes, COUNT(DISTINCT m.ts) AS total_manutencoes FROM telemetria_forno t JOIN ativos a ON a.equipamento_id = t.equipamento_id LEFT JOIN alarmes al ON al.equipamento_id = t.equipamento_i...
1) Identificar intenção: agregação (AVG) sobre métrica contínua. 2) Tabela fonte: `telemetria_forno` (telemetria). 3) Filtro de tempo: mês atual. 4) Query: SELECT AVG(velocidade_laminacao_mmin) FROM telemetria_forno WHERE <filtro_tempo>. Nota sobre ambiguidade: Usar unidade nativa da coluna do schema (documentada no D...
Um número representando o AVG calculado sobre todas as leituras de velocidade_laminacao_mmin.
Siderurgia / Metalurgia
siderurgia
multi_table_join
multi_join
5
Expert
engenheiro metalúrgico
unidade_implicita
Unidade implícita
Usar unidade nativa da coluna do schema (documentada no DDL)
true
null
pt
null
null
null
Qual foi o mínimo de temperatura do motor (°C) do turno da noite?
-- Schema: Frota / Logística Industrial CREATE TABLE telemetria_veiculo ( ts TIMESTAMPTZ, veiculo_id INTEGER, velocidade_kmh NUMERIC -- velocidade (km/h), consumo_combustivel_lh NUMERIC -- consumo de combustível (L/h), temp_motor_c NUMERIC -- temperatura do motor (°C), carga_atual_ton NUMERI...
SELECT MIN(temp_motor_c) AS resultado FROM telemetria_veiculo WHERE (ts::time >= TIME '22:00' OR ts::time < TIME '06:00') AND ts >= CURRENT_DATE - INTERVAL '1 day';
SELECT min(temp_motor_c) AS resultado FROM telemetria_veiculo WHERE (toHour(ts) >= 22 OR toHour(ts) < 6) AND ts >= today() - 1;
SELECT MIN(temp_motor_c) AS resultado FROM telemetria_veiculo WHERE (ts::time >= TIME '22:00' OR ts::time < TIME '06:00') AND ts >= CURRENT_DATE - INTERVAL '1 day'; -- hypertable: aproveita chunk exclusion automática pelo índice de tempo
1) Identificar intenção: agregação (MIN) sobre métrica contínua. 2) Tabela fonte: `telemetria_veiculo` (telemetria). 3) Filtro de tempo: turno noite. 4) Query: SELECT MIN(temp_motor_c) FROM telemetria_veiculo WHERE <filtro_tempo>. Nota sobre ambiguidade: Assumir AVG como agregação padrão para métricas contínuas
Valor agregado (MIN) da métrica temp_motor_c filtrada pelo período.
Frota / Logística Industrial
frota_logistica
minimo_periodo
aggregation_simple
1
Básico
gestor de frota
agregacao_nao_declarada
Agregação não declarada
Assumir AVG como agregação padrão para métricas contínuas
true
null
pt
null
null
null
Quais máquinas tiveram problemas em múltiplos turnos da madrugada?
-- Schema: Siderurgia / Metalurgia CREATE TABLE leituras_seguranca ( instante TIMESTAMPTZ, equipamento_id INTEGER, temp_forno_c NUMERIC -- temperatura do forno (°C), pressao_forno_mbar NUMERIC -- pressão do forno (mbar), consumo_gas_nm3h NUMERIC -- consumo de gás (Nm³/h), velocidade_laminaca...
SELECT equipamento_id FROM leituras_seguranca WHERE turno = 'manha' AND velocidade_laminacao_mmin > 100 AND ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário) INTERSECT SELECT equipamento_id FROM leituras_seguranca WHERE turno = 'noite' AND velocidade_laminacao_mmin > 100 AND ts >= NOW(...
SELECT equipamento_id FROM leituras_seguranca WHERE turno = 'manha' AND velocidade_laminacao_mmin > 100 AND ts >= now() - INTERVAL 24 HOUR -- janela padrão (não especificada pelo usuário) INTERSECT SELECT equipamento_id FROM leituras_seguranca WHERE turno = 'noite' AND velocidade_laminacao_mmin > 100 AND ts >= now() - ...
SELECT equipamento_id FROM leituras_seguranca WHERE turno = 'manha' AND velocidade_laminacao_mmin > 100 AND ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário) INTERSECT SELECT equipamento_id FROM leituras_seguranca WHERE turno = 'noite' AND velocidade_laminacao_mmin > 100 AND ts >= NOW(...
Passo 1: O usuário quer uma agregação simples (AVG) de `velocidade_laminacao_mmin`. Passo 2: A tabela relevante é `leituras_seguranca`, que contém leituras de telemetria. Passo 3: Aplicar filtro temporal: últimas 24h (padrão, não especificado pelo usuário). Passo 4: Calcular AVG(`velocidade_laminacao_mmin`) sobre os re...
Valor agregado (AVG) da métrica velocidade_laminacao_mmin filtrada pelo período.
Siderurgia / Metalurgia
siderurgia
union_intersect_except
set_operations
4
Complexo
técnico de refratários
null
null
null
true
null
pt
null
null
null
Manda um overview de quanto tempo cloro residual (mg/L) ficou acima de 134 o equipamento.8 hoje o equipamento.
-- Schema: Tratamento de Água / Efluentes CREATE TABLE telemetria_estacao ( ts TIMESTAMPTZ, estacao_id INTEGER, vazao_m3h NUMERIC, turbidez_ntu NUMERIC -- turbidez (NTU), ph NUMERIC -- pH, cloro_residual_mgl NUMERIC -- cloro residual (mg/L), oxigenio_dissolvido_mgl NUMERIC -- oxigênio d...
SELECT 100.0 * COUNT(*) FILTER (WHERE cloro_residual_mgl > 134.8) / COUNT(*) AS pct_tempo_acima FROM telemetria_estacao WHERE ts >= CURRENT_DATE;
SELECT 100.0 * countIf(cloro_residual_mgl > 134.8) / count() AS pct_tempo_acima FROM telemetria_estacao WHERE ts >= today();
SELECT 100.0 * COUNT(*) FILTER (WHERE cloro_residual_mgl > 134.8) / COUNT(*) AS pct_tempo_acima FROM telemetria_estacao WHERE ts >= CURRENT_DATE;
Passo 1: O usuário quer percentual de tempo com `cloro_residual_mgl` acima de 134.8. Passo 2: Tabela `telemetria_estacao`, filtro temporal: apenas o dia atual. Passo 3: Contar registros onde `cloro_residual_mgl` > 134.8. Passo 4: Dividir pelo total de registros e multiplicar por 100. Nota sobre ambiguidade: Retornar d...
Número representando a porcentagem de leituras onde cloro_residual_mgl excedeu o limite.
Tratamento de Água / Efluentes
tratamento_agua
percentual_tempo_acima
pct_time_above
2
Intermediário
supervisor de ETE
ativo_nao_especificado
Ativo não especificado
Retornar dados de todos os ativos do schema, agrupados por ativo
true
null
pt
null
null
null
Me dá como leitura pressaofornombar se comporta quando temperatura do forno (°C) sobe da madrugada.
-- Schema: Siderurgia / Metalurgia CREATE TABLE telemetria_processo ( ts TIMESTAMPTZ, ativo_id INTEGER, temp_forno_c NUMERIC -- temperatura do forno (°C), leitura_pressaofornombar NUMERIC, consumo_gas_nm3h NUMERIC -- consumo de gás (Nm³/h), leitura_velocidadelaminacaommin NUMERIC, valor_t...
SELECT corr(temp_forno_c, leitura_pressaofornombar) AS coeficiente_correlacao FROM telemetria_processo WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário);
SELECT corr(temp_forno_c, leitura_pressaofornombar) AS coeficiente_correlacao FROM telemetria_processo WHERE ts >= now() - INTERVAL 24 HOUR -- janela padrão (não especificada pelo usuário);
SELECT corr(temp_forno_c, leitura_pressaofornombar) AS coeficiente_correlacao FROM telemetria_processo WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário);
Passo 1: O usuário quer correlação entre `temp_forno_c` e `leitura_pressaofornombar`. Passo 2: Ambas as colunas estão na tabela `telemetria_processo`. Passo 3: Filtro temporal: últimas 24h (padrão, não especificado pelo usuário). Passo 4: Usar função corr() para calcular coeficiente de correlação de Pearson.
Coeficiente de Pearson indicando quão correlacionadas estão temp_forno_c e leitura_pressaofornombar.
Siderurgia / Metalurgia
siderurgia
correlacao_duas_metricas
correlation
2
Intermediário
operador de forno
null
null
null
true
Fetch me dá como leitura pressaofornombar changes when temperatura do forno (°c) sobe early morning.
en
null
null
null
Quero ver valor cop agrupado por hora da madrugada piorou?.
-- Schema: HVAC Industrial / Utilidades Prediais CREATE TABLE telemetria_hvac ( ts TIMESTAMPTZ, recurso_id INTEGER, temp_agua_gelada_c NUMERIC -- temperatura da água gelada (°C), temp_retorno_c NUMERIC -- temperatura de retorno (°C), vazao_agua_ls NUMERIC -- vazão de água (L/s), potenciaelet...
SELECT date_trunc('hour', ts) AS periodo, AVG(valor_cop) AS resultado FROM telemetria_hvac WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário) GROUP BY periodo ORDER BY periodo;
SELECT toStartOfInterval(ts, INTERVAL 1 HOUR) AS periodo, avg(valor_cop) AS resultado FROM telemetria_hvac WHERE ts >= now() - INTERVAL 24 HOUR -- janela padrão (não especificada pelo usuário) GROUP BY periodo ORDER BY periodo;
SELECT time_bucket('1 hour', ts) AS periodo, AVG(valor_cop) AS resultado FROM telemetria_hvac WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário) GROUP BY periodo ORDER BY periodo;
Passo 1: O usuário quer uma série temporal de `valor_cop`. Passo 2: Preciso agrupar por intervalos de tempo (bucket). Passo 3: Tabela `telemetria_hvac`, coluna de tempo `ts`. Passo 4: Filtro temporal: últimas 24h (padrão, não especificado pelo usuário). Passo 5: Agrupar por período e calcular AVG para cada bucket. Pass...
Retorna uma série temporal com pares (período, valor) mostrando a evolução de valor_cop ao longo do tempo.
HVAC Industrial / Utilidades Prediais
hvac_predial
serie_temporal_intervalo
time_bucket_series
2
Intermediário
operador de central
comparacao_implicita
Comparação implícita
Comparar período atual (7 dias) com período anterior (7 dias anteriores)
true
Get me quero ver valor cop grouped by hora early morning piorou?.
en
null
null
null
Roda aí a série temporal de potencia motor desse mês.
-- Schema: Mineração / Beneficiamento CREATE TABLE leituras_planta ( momento TIMESTAMPTZ, codigo_equipamento INTEGER, taxa_alimentacao_tph NUMERIC -- taxa de alimentação (t/h), potencia_motor NUMERIC, granulometria_p80_mm NUMERIC -- granulometria P80 (mm), vibracao_mancal_mm_s NUMERIC -- vib...
SELECT date_trunc('hour', ts) AS periodo, AVG(potencia_motor) AS resultado FROM leituras_planta WHERE ts >= date_trunc('month', CURRENT_DATE) GROUP BY periodo ORDER BY periodo;
SELECT toStartOfInterval(ts, INTERVAL 1 HOUR) AS periodo, avg(potencia_motor) AS resultado FROM leituras_planta WHERE ts >= toStartOfMonth(today()) GROUP BY periodo ORDER BY periodo;
SELECT time_bucket('1 hour', ts) AS periodo, AVG(potencia_motor) AS resultado FROM leituras_planta WHERE ts >= date_trunc('month', CURRENT_DATE) GROUP BY periodo ORDER BY periodo;
Passo 1: O usuário quer uma série temporal de `potencia_motor`. Passo 2: Preciso agrupar por intervalos de tempo (bucket). Passo 3: Tabela `leituras_planta`, coluna de tempo `ts`. Passo 4: Filtro temporal: mês atual. Passo 5: Agrupar por período e calcular AVG para cada bucket. Passo 6: Ordenar cronologicamente. Nota ...
Tabela com duas colunas: timestamp do bucket e a AVG de potencia_motor para cada intervalo.
Mineração / Beneficiamento
mineracao
serie_temporal_intervalo
time_bucket_series
2
Intermediário
operador de planta
threshold_implicito
Threshold implícito
Usar percentil 95 como threshold defensivo (top 5% = anomalia)
true
Fetch roda aí a time series de potencia motor this month.
en
null
null
null
Gerar consulta de o valor mais baixo de cop chiller hoje.
-- Schema: HVAC Industrial / Utilidades Prediais CREATE TABLE telemetria_hvac ( momento TIMESTAMPTZ, id_equipamento INTEGER, temp_agua_gelada_c NUMERIC -- temperatura da água gelada (°C), temp_retorno_c NUMERIC -- temperatura de retorno (°C), vazao_agua_ls NUMERIC -- vazão de água (L/s), pot...
SELECT MIN(cop_chiller) AS resultado FROM telemetria_hvac WHERE ts >= CURRENT_DATE;
SELECT min(cop_chiller) AS resultado FROM telemetria_hvac WHERE ts >= today();
SELECT MIN(cop_chiller) AS resultado FROM telemetria_hvac WHERE ts >= CURRENT_DATE; -- hypertable: aproveita chunk exclusion automática pelo índice de tempo
1) Identificar intenção: agregação (MIN) sobre métrica contínua. 2) Tabela fonte: `telemetria_hvac` (telemetria). 3) Filtro de tempo: apenas o dia atual. 4) Query: SELECT MIN(cop_chiller) FROM telemetria_hvac WHERE <filtro_tempo>.
Retorna um único valor numérico: a MIN de cop_chiller no período especificado.
HVAC Industrial / Utilidades Prediais
hvac_predial
minimo_periodo
aggregation_simple
1
Básico
engenheiro de facilities
null
null
null
true
null
pt
null
null
null
Qual foi a primeira ocorrência de velocidade (m/min) alto hoje?
-- Schema: Papel & Celulose CREATE TABLE telemetria_maquina_papel ( ts TIMESTAMPTZ, equipamento_id INTEGER, velocidade_mmin NUMERIC -- velocidade (m/min), gramatura_gm2 NUMERIC -- gramatura (g/m²), umidade_pct NUMERIC -- umidade (%), temp_secagem_c NUMERIC -- temperatura de secagem (°C), ...
SELECT * FROM alarmes WHERE ts >= CURRENT_DATE ORDER BY ts ASC LIMIT 1;
SELECT * FROM alarmes WHERE ts >= today() ORDER BY ts ASC LIMIT 1;
SELECT * FROM alarmes WHERE ts >= CURRENT_DATE ORDER BY ts ASC LIMIT 1;
Passo 1: O usuário quer o primeiro evento do dia. Passo 2: Tabela de eventos: `telemetria_maquina_papel`. Passo 3: Filtrar ts >= CURRENT_DATE (apenas hoje). Passo 4: ORDER BY ts ASC LIMIT 1 para pegar o primeiro. Nota sobre ambiguidade: Mapear para turno formal (manhã/tarde/noite) baseado em keywords; se não conseguir...
A ocorrência mais antiga do dia, com todos os detalhes do evento.
Papel & Celulose
papel_celulose
primeiro_evento_dia
first_event
2
Intermediário
engenheiro de processo
turno_colouial
Referência coloquial a turno
Mapear para turno formal (manhã/tarde/noite) baseado em keywords; se não conseguir, usar todos os turnos
true
Please extract qual foi a first occurrence de velocidade (m/min) alto today?
pt
null
null
null
Quando pressão de cabeça (bar) estava alto e a máquina ainda estava ligada da última hora?
-- Schema: Oil & Gas / Petroquímica CREATE TABLE sensores_poco ( data_hora TIMESTAMPTZ, poco_id INTEGER, pressao_cabeca_bar NUMERIC -- pressão de cabeça (bar), vazao_oleo_m3h NUMERIC -- vazão de óleo (m³/h), vazao_gas NUMERIC, vazao_agua_m3h NUMERIC -- vazão de água (m³/h), temp_processo...
SELECT ts, poco_id, pressao_cabeca_bar FROM sensores_poco WHERE pressao_cabeca_bar > 87.2 AND ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário) ORDER BY ts DESC; -- filtro composto: limite de métrica + janela de tempo (turno especificado)
SELECT ts, poco_id, pressao_cabeca_bar FROM sensores_poco WHERE pressao_cabeca_bar > 87.2 AND ts >= now() - INTERVAL 24 HOUR -- janela padrão (não especificada pelo usuário) ORDER BY ts DESC;
SELECT ts, poco_id, pressao_cabeca_bar FROM sensores_poco WHERE pressao_cabeca_bar > 87.2 AND ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário) ORDER BY ts DESC;
Passo 1: O usuário aplicou múltiplos filtros: métrica + tempo + categoria. Passo 2: Tabela `sensores_poco`, coluna `pressao_cabeca_bar` com threshold > 87.2. Passo 3: Filtro temporal: últimas 24h (padrão, não especificado pelo usuário). Passo 4: Combinar condições com AND no WHERE. Passo 5: Retornar registros ordenados...
Retorna registros que atendem múltiplas condições simultâneas: métrica, tempo e categoria.
Oil & Gas / Petroquímica
oil_gas
filtro_combinado
multi_filter
2
Intermediário
supervisor HSE
tempo_relativo
Tempo relativo ambíguo
Interpretar como comparação com período imediatamente anterior/posterior
true
null
pt
null
null
null
Quero ver o top 3 de cada grupo por leitura rotacoes da madrugada.
-- Schema: Manufatura / Usinagem CNC CREATE TABLE telemetria_maquina ( ts TIMESTAMPTZ, maquina_id INTEGER, leitura_rotacoes NUMERIC, temp_motor_c NUMERIC -- temperatura do motor (°C), vibracao_mm_s NUMERIC -- vibração (mm/s), corrente_eixo NUMERIC, valor_avancommmin NUMERIC, pressao_r...
SELECT maquina_id, leitura_rotacoes, RANK() OVER (PARTITION BY turno ORDER BY leitura_rotacoes DESC) AS rank_no_turno FROM telemetria_maquina WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário) ORDER BY turno, rank_no_turno;
SELECT maquina_id, leitura_rotacoes, rank() OVER (PARTITION BY turno ORDER BY leitura_rotacoes DESC) AS rank_no_turno FROM telemetria_maquina WHERE ts >= now() - INTERVAL 24 HOUR -- janela padrão (não especificada pelo usuário) ORDER BY turno, rank_no_turno;
SELECT maquina_id, leitura_rotacoes, RANK() OVER (PARTITION BY turno ORDER BY leitura_rotacoes DESC) AS rank_no_turno FROM telemetria_maquina WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário) ORDER BY turno, rank_no_turno;
1) Identificar intenção: agregação (AVG) sobre métrica contínua. 2) Tabela fonte: `telemetria_maquina` (telemetria). 3) Filtro de tempo: últimas 24h (padrão, não especificado pelo usuário). 4) Query: SELECT AVG(leitura_rotacoes) FROM telemetria_maquina WHERE <filtro_tempo>.
Retorna um único valor numérico: a AVG de leitura_rotacoes no período especificado.
Manufatura / Usinagem CNC
manufatura_cnc
window_function_composta
complex_window
4
Complexo
operador de CNC
null
null
null
false
null
pt
SELECT maquina_id, leitura_rotacoes, RANK() OVER (PARTITION BY turno ORDER BY leitura_rotacoes DESC) AS rank_no_turno FROM telemetria_maquina WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário) ORDER BY turno, rank_no_turno
missing_semicolon
Adicionar ponto e vírgula no final da query
Me dá a tabela com turnos como colunas e nivel tempprocesso como valores do mês passado.
-- Schema: Oil & Gas / Petroquímica CREATE TABLE dados_energia ( momento TIMESTAMPTZ, poco_codigo INTEGER, nivel_pressaocabecabar NUMERIC, flow_oleo NUMERIC, vazao_gas NUMERIC, vazao_agua_m3h NUMERIC -- vazão de água (m³/h), nivel_tempprocesso NUMERIC, corte_agua_pct NUMERIC -- corte ...
SELECT poco_codigo, AVG(nivel_tempprocesso) FILTER (WHERE turno = 'manha') AS manha, AVG(nivel_tempprocesso) FILTER (WHERE turno = 'tarde') AS tarde, AVG(nivel_tempprocesso) FILTER (WHERE turno = 'noite') AS noite FROM dados_energia WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não esp...
SELECT poco_codigo, avg(if(turno = 'manha', nivel_tempprocesso, NULL)) AS manha, avg(if(turno = 'tarde', nivel_tempprocesso, NULL)) AS tarde, avg(if(turno = 'noite', nivel_tempprocesso, NULL)) AS noite FROM dados_energia WHERE ts >= now() - INTERVAL 24 HOUR -- janela padrão (não especificada pelo u...
SELECT poco_codigo, AVG(nivel_tempprocesso) FILTER (WHERE turno = 'manha') AS manha, AVG(nivel_tempprocesso) FILTER (WHERE turno = 'tarde') AS tarde, AVG(nivel_tempprocesso) FILTER (WHERE turno = 'noite') AS noite FROM dados_energia WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não esp...
1) Identificar intenção: agregação (AVG) sobre métrica contínua. 2) Tabela fonte: `dados_energia` (telemetria). 3) Filtro de tempo: últimas 24h (padrão, não especificado pelo usuário). 4) Query: SELECT AVG(nivel_tempprocesso) FROM dados_energia WHERE <filtro_tempo>.
Retorna um único valor numérico: a AVG de nivel_tempprocesso no período especificado.
Oil & Gas / Petroquímica
oil_gas
pivot_table
pivot
5
Expert
técnico de instrumentação
null
null
null
true
null
pt
null
null
null
Qual turno teve maior gas consumption desse mês?
-- Schema: Siderurgia / Metalurgia CREATE TABLE dados_forno ( momento TIMESTAMPTZ, codigo_equipamento INTEGER, temp_forno_c NUMERIC -- temperatura do forno (°C), pressao_forno_mbar NUMERIC -- pressão do forno (mbar), gas_consumption NUMERIC, velocidade_laminacao_mmin NUMERIC -- velocidade de...
SELECT turno, AVG(gas_consumption) AS resultado FROM dados_forno WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário) GROUP BY turno ORDER BY resultado DESC;
SELECT turno, avg(gas_consumption) AS resultado FROM dados_forno WHERE ts >= now() - INTERVAL 24 HOUR -- janela padrão (não especificada pelo usuário) GROUP BY turno ORDER BY resultado DESC;
SELECT turno, AVG(gas_consumption) AS resultado FROM dados_forno WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário) GROUP BY turno ORDER BY resultado DESC;
Passo 1: O usuário quer comparar `gas_consumption` entre categorias (turno). Passo 2: Tabela `dados_forno` tem a coluna `turno` para agrupamento. Passo 3: Filtro temporal: últimas 24h (padrão, não especificado pelo usuário). Passo 4: GROUP BY `turno` com AVG(`gas_consumption`). Passo 5: Ordenar por resultado para facil...
Tabela com turno e o valor agregado de gas_consumption, ordenado do maior para o menor.
Siderurgia / Metalurgia
siderurgia
comparacao_turnos
groupby_categorical
2
Intermediário
técnico de refratários
temporal_vago
Referência temporal vaga
Assumir janela padrão de 24h quando não especificado; documentar no comentário SQL
false
null
pt
SELECT turno, AVG(gas_consumption) AS resultado FROM dados_forno WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário) GROUPBY turno ORDER BY resultado DESC;
wrong_keyword
Corrigir 'GROUPBY' para 'GROUP BY'
Necessito visualizar a diferença de nivel basisweight comparado com o período anterior tá melhor?.
-- Schema: Papel & Celulose CREATE TABLE telemetria_maquina_papel ( ts TIMESTAMPTZ, equipamento_id INTEGER, velocidadelinha NUMERIC, valor_basisweight NUMERIC, medicao_teorumidade NUMERIC, valor_tempsecagemc NUMERIC, leitura_pressaovaporbar NUMERIC ); -- Leituras da máquina de papel e cald...
WITH extremos AS ( SELECT FIRST_VALUE(nivel_basisweight) OVER (ORDER BY ts ASC) AS valor_inicial, FIRST_VALUE(nivel_basisweight) OVER (ORDER BY ts DESC) AS valor_final FROM leituras_ambiente WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário) LIMIT ...
SELECT argMax(nivel_basisweight, ts) - argMin(nivel_basisweight, ts) AS delta FROM leituras_ambiente WHERE ts >= now() - INTERVAL 24 HOUR -- janela padrão (não especificada pelo usuário); -- argMax/argMin: idiom nativo do ClickHouse para pegar valor associado ao extremo de outra coluna
SELECT last(nivel_basisweight, ts) - first(nivel_basisweight, ts) AS delta FROM leituras_ambiente WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário); -- first()/last(): funções hyperfunction do TimescaleDB Toolkit
Passo 1: O usuário quer a variação (delta) de `nivel_basisweight`. Passo 2: Preciso do primeiro e último valor no período. Passo 3: Tabela `leituras_ambiente`, filtro temporal: últimas 24h (padrão, não especificado pelo usuário). Passo 4: Usar window functions (FIRST_VALUE/LAST_VALUE ou equivalente) para capturar extre...
Valor numérico representando a variação total de nivel_basisweight entre início e fim do período.
Papel & Celulose
papel_celulose
delta_variacao
delta_window
3
Avançado
engenheiro de processo
comparacao_implicita
Comparação implícita
Comparar período atual (7 dias) com período anterior (7 dias anteriores)
true
null
pt
null
null
null
End of preview. Expand in Data Studio
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