db_id stringclasses 124
values | query stringlengths 21 583 | query_toks listlengths 4 76 | query_toks_no_value listlengths 4 102 | question stringlengths 17 295 | question_toks listlengths 5 73 | sql stringlengths 232 2.19k | type stringclasses 1
value | prompt stringlengths 728 8.34k | mini_schema stringlengths 50 1.56k |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
cre_Doc_Template_Mgt | select những chi tiết khác from đoạn văn where đoạn văn = "Korea" | [
"select",
"những chi tiết khác",
"from",
"đoạn văn",
"where",
"đoạn văn",
"=",
"\"Korea\""
] | [
"select",
"những chi tiết khác",
"from",
"đoạn văn",
"where",
"đoạn văn",
"=",
"value"
] | Chi tiết về các đoạn văn bản nói về chủ đề ' Hàn Quốc ' ? | [
"Chi",
"tiết",
"về",
"các",
"đoạn",
"văn",
"bản",
"nói",
"về",
"chủ",
"đề",
"'",
"Hàn",
"Quốc",
"'",
"?"
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 3]]}, 'groupBy': [], 'having': [], 'intersect': None, 'limit': None, 'orderBy': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 17, False], None]]]], 'union': None, 'where': [[False, 2, [0, [0, 16, False], None], '"Korea"', None]]} | train | Bạn là một chuyên gia truy vấn dữ liệu SQL. Bạn sẽ nhận được database schema, câu hỏi người dùng và câu truy vấn SQL tương đương với câu hỏi của người dùng. Nhiệm vụ của bạn là chọn ra những câu lệnh CREATE TABLE thật sự liên quan đến câu truy vấn SQL và bỏ qua những lệnh CREATE TABLE còn lại. Chỉ trả lời kết quả.
... | CREATE TABLE "đoạn văn" ("id đoạn văn" number, "id tài liệu" number, "đoạn văn" text, "những chi tiết khác" text); |
cre_Doc_Template_Mgt | select t1.id đoạn văn , t1.đoạn văn from đoạn văn as t1 join tài liệu as t2 on t1.id tài liệu = t2.id tài liệu where t2.tên tài liệu = "Welcome to NY" | [
"select",
"t1.id đoạn văn",
",",
"t1.đoạn văn",
"from",
"đoạn văn",
"as",
"t1",
"join",
"tài liệu",
"as",
"t2",
"on",
"t1.id tài liệu",
"=",
"t2.id tài liệu",
"where",
"t2.tên tài liệu",
"=",
"\"Welcome to NY\""
] | [
"select",
"t1",
".",
"id đoạn văn",
",",
"t1",
".",
"đoạn văn",
"from",
"đoạn văn",
"as",
"t1",
"join",
"tài liệu",
"as",
"t2",
"on",
"t1",
".",
"id tài liệu",
"=",
"t2",
".",
"id tài liệu",
"where",
"t2",
".",
"tên tài liệu",
"=",
"value"
] | Hiển thị id và chủ đề của tất cả các đoạn văn bản thuộc tài liệu có tên là ' Chào mừng đến với NY '. | [
"Hiển",
"thị",
"id",
"và",
"chủ",
"đề",
"của",
"tất",
"cả",
"các",
"đoạn",
"văn",
"bản",
"thuộc",
"tài",
"liệu",
"có",
"tên",
"là",
"'",
"Chào",
"mừng",
"đến",
"với",
"NY",
"'",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [[False, 2, [0, [0, 15, False], None], [0, 9, False], None]], 'table_units': [['table_unit', 3], ['table_unit', 2]]}, 'groupBy': [], 'having': [], 'intersect': None, 'limit': None, 'orderBy': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 14, False], None]], [0, [0, [0, 16, False], None]]]], 'uni... | train | Bạn là một chuyên gia truy vấn dữ liệu SQL. Bạn sẽ nhận được database schema, câu hỏi người dùng và câu truy vấn SQL tương đương với câu hỏi của người dùng. Nhiệm vụ của bạn là chọn ra những câu lệnh CREATE TABLE thật sự liên quan đến câu truy vấn SQL và bỏ qua những lệnh CREATE TABLE còn lại. Chỉ trả lời kết quả.
... | CREATE TABLE "đoạn văn" ("id đoạn văn" number, "id tài liệu" number, "đoạn văn" text, "những chi tiết khác" text); CREATE TABLE "tài liệu" ("id tài liệu" number, "id mẫu" number, "tên tài liệu" text, "mô tả về tài liệu" text, "những chi tiết khác" text); |
cre_Doc_Template_Mgt | select t1.id đoạn văn , t1.đoạn văn from đoạn văn as t1 join tài liệu as t2 on t1.id tài liệu = t2.id tài liệu where t2.tên tài liệu = "Welcome to NY" | [
"select",
"t1.id đoạn văn",
",",
"t1.đoạn văn",
"from",
"đoạn văn",
"as",
"t1",
"join",
"tài liệu",
"as",
"t2",
"on",
"t1.id tài liệu",
"=",
"t2.id tài liệu",
"where",
"t2.tên tài liệu",
"=",
"\"Welcome to NY\""
] | [
"select",
"t1",
".",
"id đoạn văn",
",",
"t1",
".",
"đoạn văn",
"from",
"đoạn văn",
"as",
"t1",
"join",
"tài liệu",
"as",
"t2",
"on",
"t1",
".",
"id tài liệu",
"=",
"t2",
".",
"id tài liệu",
"where",
"t2",
".",
"tên tài liệu",
"=",
"value"
] | Id và chủ đề của các đoạn văn bản nằm trong tài liệu có tiêu đề ' Chào mừng bạn đến NY '. | [
"Id",
"và",
"chủ",
"đề",
"của",
"các",
"đoạn",
"văn",
"bản",
"nằm",
"trong",
"tài",
"liệu",
"có",
"tiêu",
"đề",
"'",
"Chào",
"mừng",
"bạn",
"đến",
"NY",
"'",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [[False, 2, [0, [0, 15, False], None], [0, 9, False], None]], 'table_units': [['table_unit', 3], ['table_unit', 2]]}, 'groupBy': [], 'having': [], 'intersect': None, 'limit': None, 'orderBy': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 14, False], None]], [0, [0, [0, 16, False], None]]]], 'uni... | train | Bạn là một chuyên gia truy vấn dữ liệu SQL. Bạn sẽ nhận được database schema, câu hỏi người dùng và câu truy vấn SQL tương đương với câu hỏi của người dùng. Nhiệm vụ của bạn là chọn ra những câu lệnh CREATE TABLE thật sự liên quan đến câu truy vấn SQL và bỏ qua những lệnh CREATE TABLE còn lại. Chỉ trả lời kết quả.
... | CREATE TABLE "đoạn văn" ("id đoạn văn" number, "id tài liệu" number, "đoạn văn" text, "những chi tiết khác" text); CREATE TABLE "tài liệu" ("id tài liệu" number, "id mẫu" number, "tên tài liệu" text, "mô tả về tài liệu" text, "những chi tiết khác" text); |
cre_Doc_Template_Mgt | select t1.đoạn văn from đoạn văn as t1 join tài liệu as t2 on t1.id tài liệu = t2.id tài liệu where t2.tên tài liệu = "Customer reviews" | [
"select",
"t1.đoạn văn",
"from",
"đoạn văn",
"as",
"t1",
"join",
"tài liệu",
"as",
"t2",
"on",
"t1.id tài liệu",
"=",
"t2.id tài liệu",
"where",
"t2.tên tài liệu",
"=",
"\"Customer reviews\""
] | [
"select",
"t1",
".",
"đoạn văn",
"from",
"đoạn văn",
"as",
"t1",
"join",
"tài liệu",
"as",
"t2",
"on",
"t1",
".",
"id tài liệu",
"=",
"t2",
".",
"id tài liệu",
"where",
"t2",
".",
"tên tài liệu",
"=",
"value"
] | Hiển thị chủ đề của các đoạn văn bản thuộc tài liệu ' Đánh giá của khách hàng '. | [
"Hiển",
"thị",
"chủ",
"đề",
"của",
"các",
"đoạn",
"văn",
"bản",
"thuộc",
"tài",
"liệu",
"'",
"Đánh",
"giá",
"của",
"khách",
"hàng",
"'",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [[False, 2, [0, [0, 15, False], None], [0, 9, False], None]], 'table_units': [['table_unit', 3], ['table_unit', 2]]}, 'groupBy': [], 'having': [], 'intersect': None, 'limit': None, 'orderBy': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 16, False], None]]]], 'union': None, 'where': [[False, 2, ... | train | Bạn là một chuyên gia truy vấn dữ liệu SQL. Bạn sẽ nhận được database schema, câu hỏi người dùng và câu truy vấn SQL tương đương với câu hỏi của người dùng. Nhiệm vụ của bạn là chọn ra những câu lệnh CREATE TABLE thật sự liên quan đến câu truy vấn SQL và bỏ qua những lệnh CREATE TABLE còn lại. Chỉ trả lời kết quả.
... | CREATE TABLE "tài liệu" ( "id tài liệu" number, "id mẫu" number, "tên tài liệu" text, "mô tả về tài liệu" text, "những chi tiết khác" text); CREATE TABLE "đoạn văn" ( "id đoạn văn" number, "id tài liệu" number, "đoạn văn" text, "những chi tiết khác" text); |
cre_Doc_Template_Mgt | select t1.đoạn văn from đoạn văn as t1 join tài liệu as t2 on t1.id tài liệu = t2.id tài liệu where t2.tên tài liệu = "Customer reviews" | [
"select",
"t1.đoạn văn",
"from",
"đoạn văn",
"as",
"t1",
"join",
"tài liệu",
"as",
"t2",
"on",
"t1.id tài liệu",
"=",
"t2.id tài liệu",
"where",
"t2.tên tài liệu",
"=",
"\"Customer reviews\""
] | [
"select",
"t1",
".",
"đoạn văn",
"from",
"đoạn văn",
"as",
"t1",
"join",
"tài liệu",
"as",
"t2",
"on",
"t1",
".",
"id tài liệu",
"=",
"t2",
".",
"id tài liệu",
"where",
"t2",
".",
"tên tài liệu",
"=",
"value"
] | Trả về chủ đề của các đoạn văn bản nằm trong tài liệu có tên là ' Đánh giá của khách hàng '. | [
"Trả",
"về",
"chủ",
"đề",
"của",
"các",
"đoạn",
"văn",
"bản",
"nằm",
"trong",
"tài",
"liệu",
"có",
"tên",
"là",
"'",
"Đánh",
"giá",
"của",
"khách",
"hàng",
"'",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [[False, 2, [0, [0, 15, False], None], [0, 9, False], None]], 'table_units': [['table_unit', 3], ['table_unit', 2]]}, 'groupBy': [], 'having': [], 'intersect': None, 'limit': None, 'orderBy': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 16, False], None]]]], 'union': None, 'where': [[False, 2, ... | train | Bạn là một chuyên gia truy vấn dữ liệu SQL. Bạn sẽ nhận được database schema, câu hỏi người dùng và câu truy vấn SQL tương đương với câu hỏi của người dùng. Nhiệm vụ của bạn là chọn ra những câu lệnh CREATE TABLE thật sự liên quan đến câu truy vấn SQL và bỏ qua những lệnh CREATE TABLE còn lại. Chỉ trả lời kết quả.
... | CREATE TABLE "đoạn văn" ("id đoạn văn" number, "id tài liệu" number, "đoạn văn" text, "những chi tiết khác" text); CREATE TABLE "tài liệu" ("id tài liệu" number, "id mẫu" number, "tên tài liệu" text, "mô tả về tài liệu" text, "những chi tiết khác" text); |
cre_Doc_Template_Mgt | select id tài liệu , count ( * ) from đoạn văn group by id tài liệu order by id tài liệu | [
"select",
"id tài liệu",
",",
"count",
"(",
"*",
")",
"from",
"đoạn văn",
"group",
"by",
"id tài liệu",
"order",
"by",
"id tài liệu"
] | [
"select",
"id tài liệu",
",",
"count",
"(",
"*",
")",
"from",
"đoạn văn",
"group",
"by",
"id tài liệu",
"order",
"by",
"id tài liệu"
] | Hiển thị id của tất cả các tài liệu và số lượng đoạn văn bản nằm trong mỗi tài liệu. Sắp xếp kết quả theo id của từng tài liệu. | [
"Hiển",
"thị",
"id",
"của",
"tất",
"cả",
"các",
"tài",
"liệu",
"và",
"số",
"lượng",
"đoạn",
"văn",
"bản",
"nằm",
"trong",
"mỗi",
"tài",
"liệu",
".",
"Sắp",
"xếp",
"kết",
"quả",
"theo",
"id",
"của",
"từng",
"tài",
"liệu",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 3]]}, 'groupBy': [[0, 15, False]], 'having': [], 'intersect': None, 'limit': None, 'orderBy': ['asc', [[0, [0, 15, False], None]]], 'select': [False, [[0, [0, [0, 15, False], None]], [3, [0, [0, 0, False], None]]]], 'union': None, 'where': []} | train | Bạn là một chuyên gia truy vấn dữ liệu SQL. Bạn sẽ nhận được database schema, câu hỏi người dùng và câu truy vấn SQL tương đương với câu hỏi của người dùng. Nhiệm vụ của bạn là chọn ra những câu lệnh CREATE TABLE thật sự liên quan đến câu truy vấn SQL và bỏ qua những lệnh CREATE TABLE còn lại. Chỉ trả lời kết quả.
... | CREATE TABLE "tài liệu" ("id tài liệu" number, "id mẫu" number, "tên tài liệu" text, "mô tả về tài liệu" text, "những chi tiết khác" text);CREATE TABLE "đoạn văn" ("id đoạn văn" number, "id tài liệu" number, "đoạn văn" text, "những chi tiết khác" text);
|
cre_Doc_Template_Mgt | select id tài liệu , count ( * ) from đoạn văn group by id tài liệu order by id tài liệu | [
"select",
"id tài liệu",
",",
"count",
"(",
"*",
")",
"from",
"đoạn văn",
"group",
"by",
"id tài liệu",
"order",
"by",
"id tài liệu"
] | [
"select",
"id tài liệu",
",",
"count",
"(",
"*",
")",
"from",
"đoạn văn",
"group",
"by",
"id tài liệu",
"order",
"by",
"id tài liệu"
] | Cho biết id và số lượng đoạn văn bản của từng tài liệu , sắp xếp kết quả theo id. | [
"Cho",
"biết",
"id",
"và",
"số",
"lượng",
"đoạn",
"văn",
"bản",
"của",
"từng",
"tài",
"liệu",
",",
"sắp",
"xếp",
"kết",
"quả",
"theo",
"id",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 3]]}, 'groupBy': [[0, 15, False]], 'having': [], 'intersect': None, 'limit': None, 'orderBy': ['asc', [[0, [0, 15, False], None]]], 'select': [False, [[0, [0, [0, 15, False], None]], [3, [0, [0, 0, False], None]]]], 'union': None, 'where': []} | train | Bạn là một chuyên gia truy vấn dữ liệu SQL. Bạn sẽ nhận được database schema, câu hỏi người dùng và câu truy vấn SQL tương đương với câu hỏi của người dùng. Nhiệm vụ của bạn là chọn ra những câu lệnh CREATE TABLE thật sự liên quan đến câu truy vấn SQL và bỏ qua những lệnh CREATE TABLE còn lại. Chỉ trả lời kết quả.
... | CREATE TABLE "tài liệu" ( "id tài liệu" number, "id mẫu" number, "tên tài liệu" text, "mô tả về tài liệu" text, "những chi tiết khác" text); CREATE TABLE "đoạn văn" ( "id đoạn văn" number, "id tài liệu" number, "đoạn văn" text, "những chi tiết khác" text); |
cre_Doc_Template_Mgt | select t1.id tài liệu , t2.tên tài liệu , count ( * ) from đoạn văn as t1 join tài liệu as t2 on t1.id tài liệu = t2.id tài liệu group by t1.id tài liệu | [
"select",
"t1.id tài liệu",
",",
"t2.tên tài liệu",
",",
"count",
"(",
"*",
")",
"from",
"đoạn văn",
"as",
"t1",
"join",
"tài liệu",
"as",
"t2",
"on",
"t1.id tài liệu",
"=",
"t2.id tài liệu",
"group",
"by",
"t1.id tài liệu"
] | [
"select",
"t1",
".",
"id tài liệu",
",",
"t2",
".",
"tên tài liệu",
",",
"count",
"(",
"*",
")",
"from",
"đoạn văn",
"as",
"t1",
"join",
"tài liệu",
"as",
"t2",
"on",
"t1",
".",
"id tài liệu",
"=",
"t2",
".",
"id tài liệu",
"group",
"by",
"t1",
".",
... | Hiển thị id và tên của tất cả các tài liệu cũng như là số lượng đoạn văn bản nằm trong mỗi tài liệu. | [
"Hiển",
"thị",
"id",
"và",
"tên",
"của",
"tất",
"cả",
"các",
"tài",
"liệu",
"cũng",
"như",
"là",
"số",
"lượng",
"đoạn",
"văn",
"bản",
"nằm",
"trong",
"mỗi",
"tài",
"liệu",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [[False, 2, [0, [0, 15, False], None], [0, 9, False], None]], 'table_units': [['table_unit', 3], ['table_unit', 2]]}, 'groupBy': [[0, 15, False]], 'having': [], 'intersect': None, 'limit': None, 'orderBy': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 15, False], None]], [0, [0, [0, 11, False], ... | train | Bạn là một chuyên gia truy vấn dữ liệu SQL. Bạn sẽ nhận được database schema, câu hỏi người dùng và câu truy vấn SQL tương đương với câu hỏi của người dùng. Nhiệm vụ của bạn là chọn ra những câu lệnh CREATE TABLE thật sự liên quan đến câu truy vấn SQL và bỏ qua những lệnh CREATE TABLE còn lại. Chỉ trả lời kết quả.
... | CREATE TABLE "tài liệu" ( "id tài liệu" number, "id mẫu" number, "tên tài liệu" text, "mô tả về tài liệu" text, "những chi tiết khác" text); CREATE TABLE "đoạn văn" ( "id đoạn văn" number, "id tài liệu" number, "đoạn văn" text, "những chi tiết khác" text); |
cre_Doc_Template_Mgt | select t1.id tài liệu , t2.tên tài liệu , count ( * ) from đoạn văn as t1 join tài liệu as t2 on t1.id tài liệu = t2.id tài liệu group by t1.id tài liệu | [
"select",
"t1.id tài liệu",
",",
"t2.tên tài liệu",
",",
"count",
"(",
"*",
")",
"from",
"đoạn văn",
"as",
"t1",
"join",
"tài liệu",
"as",
"t2",
"on",
"t1.id tài liệu",
"=",
"t2.id tài liệu",
"group",
"by",
"t1.id tài liệu"
] | [
"select",
"t1",
".",
"id tài liệu",
",",
"t2",
".",
"tên tài liệu",
",",
"count",
"(",
"*",
")",
"from",
"đoạn văn",
"as",
"t1",
"join",
"tài liệu",
"as",
"t2",
"on",
"t1",
".",
"id tài liệu",
"=",
"t2",
".",
"id tài liệu",
"group",
"by",
"t1",
".",
... | Cho biết id và tên của các tài liệu cũng như là có bao nhiêu đoạn văn bản nằm trong mỗi tài liệu ? | [
"Cho",
"biết",
"id",
"và",
"tên",
"của",
"các",
"tài",
"liệu",
"cũng",
"như",
"là",
"có",
"bao",
"nhiêu",
"đoạn",
"văn",
"bản",
"nằm",
"trong",
"mỗi",
"tài",
"liệu",
"?"
] | {'except': None, 'from': {'conds': [[False, 2, [0, [0, 15, False], None], [0, 9, False], None]], 'table_units': [['table_unit', 3], ['table_unit', 2]]}, 'groupBy': [[0, 15, False]], 'having': [], 'intersect': None, 'limit': None, 'orderBy': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 15, False], None]], [0, [0, [0, 11, False], ... | train | Bạn là một chuyên gia truy vấn dữ liệu SQL. Bạn sẽ nhận được database schema, câu hỏi người dùng và câu truy vấn SQL tương đương với câu hỏi của người dùng. Nhiệm vụ của bạn là chọn ra những câu lệnh CREATE TABLE thật sự liên quan đến câu truy vấn SQL và bỏ qua những lệnh CREATE TABLE còn lại. Chỉ trả lời kết quả.
... | CREATE TABLE "tài liệu" ( "id tài liệu" number, "id mẫu" number, "tên tài liệu" text, "mô tả về tài liệu" text, "những chi tiết khác" text); CREATE TABLE "đoạn văn" ( "id đoạn văn" number, "id tài liệu" number, "đoạn văn" text, "những chi tiết khác" text); |
cre_Doc_Template_Mgt | select id tài liệu from đoạn văn group by id tài liệu having count ( * ) >= 2 | [
"select",
"id tài liệu",
"from",
"đoạn văn",
"group",
"by",
"id tài liệu",
"having",
"count",
"(",
"*",
")",
">=",
"2"
] | [
"select",
"id tài liệu",
"from",
"đoạn văn",
"group",
"by",
"id tài liệu",
"having",
"count",
"(",
"*",
")",
">",
"=",
"value"
] | Liệt kê id của tất cả các tài liệu có ít nhất hai đoạn văn bản. | [
"Liệt",
"kê",
"id",
"của",
"tất",
"cả",
"các",
"tài",
"liệu",
"có",
"ít",
"nhất",
"hai",
"đoạn",
"văn",
"bản",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 3]]}, 'groupBy': [[0, 15, False]], 'having': [[False, 5, [0, [3, 0, False], None], 2.0, None]], 'intersect': None, 'limit': None, 'orderBy': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 15, False], None]]]], 'union': None, 'where': []} | train | Bạn là một chuyên gia truy vấn dữ liệu SQL. Bạn sẽ nhận được database schema, câu hỏi người dùng và câu truy vấn SQL tương đương với câu hỏi của người dùng. Nhiệm vụ của bạn là chọn ra những câu lệnh CREATE TABLE thật sự liên quan đến câu truy vấn SQL và bỏ qua những lệnh CREATE TABLE còn lại. Chỉ trả lời kết quả.
... | CREATE TABLE "tài liệu" ( "id tài liệu" number, "id mẫu" number, "tên tài liệu" text, "mô tả về tài liệu" text, "những chi tiết khác" text); CREATE TABLE "đoạn văn" ( "id đoạn văn" number, "id tài liệu" number, "đoạn văn" text, "những chi tiết khác" text); |
cre_Doc_Template_Mgt | select id tài liệu from đoạn văn group by id tài liệu having count ( * ) >= 2 | [
"select",
"id tài liệu",
"from",
"đoạn văn",
"group",
"by",
"id tài liệu",
"having",
"count",
"(",
"*",
")",
">=",
"2"
] | [
"select",
"id tài liệu",
"from",
"đoạn văn",
"group",
"by",
"id tài liệu",
"having",
"count",
"(",
"*",
")",
">",
"=",
"value"
] | Những tài liệu có từ 2 đoạn văn bản trở lên có id là gì ? | [
"Những",
"tài",
"liệu",
"có",
"từ",
"2",
"đoạn",
"văn",
"bản",
"trở",
"lên",
"có",
"id",
"là",
"gì",
"?"
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 3]]}, 'groupBy': [[0, 15, False]], 'having': [[False, 5, [0, [3, 0, False], None], 2.0, None]], 'intersect': None, 'limit': None, 'orderBy': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 15, False], None]]]], 'union': None, 'where': []} | train | Bạn là một chuyên gia truy vấn dữ liệu SQL. Bạn sẽ nhận được database schema, câu hỏi người dùng và câu truy vấn SQL tương đương với câu hỏi của người dùng. Nhiệm vụ của bạn là chọn ra những câu lệnh CREATE TABLE thật sự liên quan đến câu truy vấn SQL và bỏ qua những lệnh CREATE TABLE còn lại. Chỉ trả lời kết quả.
... | CREATE TABLE "tài liệu" ( "id tài liệu" number, "id mẫu" number, "tên tài liệu" text, "mô tả về tài liệu" text, "những chi tiết khác" text); CREATE TABLE "đoạn văn" ( "id đoạn văn" number, "id tài liệu" number, "đoạn văn" text, "những chi tiết khác" text); |
cre_Doc_Template_Mgt | select t1.id tài liệu , t2.tên tài liệu from đoạn văn as t1 join tài liệu as t2 on t1.id tài liệu = t2.id tài liệu group by t1.id tài liệu order by count ( * ) desc limit 1 | [
"select",
"t1.id tài liệu",
",",
"t2.tên tài liệu",
"from",
"đoạn văn",
"as",
"t1",
"join",
"tài liệu",
"as",
"t2",
"on",
"t1.id tài liệu",
"=",
"t2.id tài liệu",
"group",
"by",
"t1.id tài liệu",
"order",
"by",
"count",
"(",
"*",
")",
"desc",
"limit",
"1"
] | [
"select",
"t1",
".",
"id tài liệu",
",",
"t2",
".",
"tên tài liệu",
"from",
"đoạn văn",
"as",
"t1",
"join",
"tài liệu",
"as",
"t2",
"on",
"t1",
".",
"id tài liệu",
"=",
"t2",
".",
"id tài liệu",
"group",
"by",
"t1",
".",
"id tài liệu",
"order",
"by",
"co... | Tài liệu có số lượng đoạn văn bản nhiều nhất có tên và id là gì ? | [
"Tài",
"liệu",
"có",
"số",
"lượng",
"đoạn",
"văn",
"bản",
"nhiều",
"nhất",
"có",
"tên",
"và",
"id",
"là",
"gì",
"?"
] | {'except': None, 'from': {'conds': [[False, 2, [0, [0, 15, False], None], [0, 9, False], None]], 'table_units': [['table_unit', 3], ['table_unit', 2]]}, 'groupBy': [[0, 15, False]], 'having': [], 'intersect': None, 'limit': 1, 'orderBy': ['desc', [[0, [3, 0, False], None]]], 'select': [False, [[0, [0, [0, 15, False], N... | train | Bạn là một chuyên gia truy vấn dữ liệu SQL. Bạn sẽ nhận được database schema, câu hỏi người dùng và câu truy vấn SQL tương đương với câu hỏi của người dùng. Nhiệm vụ của bạn là chọn ra những câu lệnh CREATE TABLE thật sự liên quan đến câu truy vấn SQL và bỏ qua những lệnh CREATE TABLE còn lại. Chỉ trả lời kết quả.
... | CREATE TABLE "tài liệu" ( "id tài liệu" number, "id mẫu" number, "tên tài liệu" text, "mô tả về tài liệu" text, "những chi tiết khác" text); CREATE TABLE "đoạn văn" ( "id đoạn văn" number, "id tài liệu" number, "đoạn văn" text, "những chi tiết khác" text); |
cre_Doc_Template_Mgt | select t1.id tài liệu , t2.tên tài liệu from đoạn văn as t1 join tài liệu as t2 on t1.id tài liệu = t2.id tài liệu group by t1.id tài liệu order by count ( * ) desc limit 1 | [
"select",
"t1.id tài liệu",
",",
"t2.tên tài liệu",
"from",
"đoạn văn",
"as",
"t1",
"join",
"tài liệu",
"as",
"t2",
"on",
"t1.id tài liệu",
"=",
"t2.id tài liệu",
"group",
"by",
"t1.id tài liệu",
"order",
"by",
"count",
"(",
"*",
")",
"desc",
"limit",
"1"
] | [
"select",
"t1",
".",
"id tài liệu",
",",
"t2",
".",
"tên tài liệu",
"from",
"đoạn văn",
"as",
"t1",
"join",
"tài liệu",
"as",
"t2",
"on",
"t1",
".",
"id tài liệu",
"=",
"t2",
".",
"id tài liệu",
"group",
"by",
"t1",
".",
"id tài liệu",
"order",
"by",
"co... | Trả về id và tên của tài liệu có nhiều đoạn văn bản nhất. | [
"Trả",
"về",
"id",
"và",
"tên",
"của",
"tài",
"liệu",
"có",
"nhiều",
"đoạn",
"văn",
"bản",
"nhất",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [[False, 2, [0, [0, 15, False], None], [0, 9, False], None]], 'table_units': [['table_unit', 3], ['table_unit', 2]]}, 'groupBy': [[0, 15, False]], 'having': [], 'intersect': None, 'limit': 1, 'orderBy': ['desc', [[0, [3, 0, False], None]]], 'select': [False, [[0, [0, [0, 15, False], N... | train | Bạn là một chuyên gia truy vấn dữ liệu SQL. Bạn sẽ nhận được database schema, câu hỏi người dùng và câu truy vấn SQL tương đương với câu hỏi của người dùng. Nhiệm vụ của bạn là chọn ra những câu lệnh CREATE TABLE thật sự liên quan đến câu truy vấn SQL và bỏ qua những lệnh CREATE TABLE còn lại. Chỉ trả lời kết quả.
... | CREATE TABLE "tài liệu" ( "id tài liệu" number, "id mẫu" number, "tên tài liệu" text, "mô tả về tài liệu" text, "những chi tiết khác" text); CREATE TABLE "đoạn văn" ( "id đoạn văn" number, "id tài liệu" number, "đoạn văn" text, "những chi tiết khác" text); |
cre_Doc_Template_Mgt | select id tài liệu from đoạn văn group by id tài liệu order by count ( * ) asc limit 1 | [
"select",
"id tài liệu",
"from",
"đoạn văn",
"group",
"by",
"id tài liệu",
"order",
"by",
"count",
"(",
"*",
")",
"asc",
"limit",
"1"
] | [
"select",
"id tài liệu",
"from",
"đoạn văn",
"group",
"by",
"id tài liệu",
"order",
"by",
"count",
"(",
"*",
")",
"asc",
"limit",
"value"
] | Tài liệu có số lượng đoạn văn bản ít nhất có id là gì ? | [
"Tài",
"liệu",
"có",
"số",
"lượng",
"đoạn",
"văn",
"bản",
"ít",
"nhất",
"có",
"id",
"là",
"gì",
"?"
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 3]]}, 'groupBy': [[0, 15, False]], 'having': [], 'intersect': None, 'limit': 1, 'orderBy': ['asc', [[0, [3, 0, False], None]]], 'select': [False, [[0, [0, [0, 15, False], None]]]], 'union': None, 'where': []} | train | Bạn là một chuyên gia truy vấn dữ liệu SQL. Bạn sẽ nhận được database schema, câu hỏi người dùng và câu truy vấn SQL tương đương với câu hỏi của người dùng. Nhiệm vụ của bạn là chọn ra những câu lệnh CREATE TABLE thật sự liên quan đến câu truy vấn SQL và bỏ qua những lệnh CREATE TABLE còn lại. Chỉ trả lời kết quả.
... | CREATE TABLE "tài liệu" ( "id tài liệu" number, "id mẫu" number, "tên tài liệu" text, "mô tả về tài liệu" text, "những chi tiết khác" text); CREATE TABLE "đoạn văn" ( "id đoạn văn" number, "id tài liệu" number, "đoạn văn" text, "những chi tiết khác" text); |
cre_Doc_Template_Mgt | select id tài liệu from đoạn văn group by id tài liệu order by count ( * ) asc limit 1 | [
"select",
"id tài liệu",
"from",
"đoạn văn",
"group",
"by",
"id tài liệu",
"order",
"by",
"count",
"(",
"*",
")",
"asc",
"limit",
"1"
] | [
"select",
"id tài liệu",
"from",
"đoạn văn",
"group",
"by",
"id tài liệu",
"order",
"by",
"count",
"(",
"*",
")",
"asc",
"limit",
"value"
] | cho biết id của tài liệu với ít đoạn văn bản nhất. | [
"cho",
"biết",
"id",
"của",
"tài",
"liệu",
"với",
"ít",
"đoạn",
"văn",
"bản",
"nhất",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 3]]}, 'groupBy': [[0, 15, False]], 'having': [], 'intersect': None, 'limit': 1, 'orderBy': ['asc', [[0, [3, 0, False], None]]], 'select': [False, [[0, [0, [0, 15, False], None]]]], 'union': None, 'where': []} | train | Bạn là một chuyên gia truy vấn dữ liệu SQL. Bạn sẽ nhận được database schema, câu hỏi người dùng và câu truy vấn SQL tương đương với câu hỏi của người dùng. Nhiệm vụ của bạn là chọn ra những câu lệnh CREATE TABLE thật sự liên quan đến câu truy vấn SQL và bỏ qua những lệnh CREATE TABLE còn lại. Chỉ trả lời kết quả.
... | CREATE TABLE "tài liệu" ( "id tài liệu" number, "id mẫu" number, "tên tài liệu" text, "mô tả về tài liệu" text, "những chi tiết khác" text); CREATE TABLE "đoạn văn" ( "id đoạn văn" number, "id tài liệu" number, "đoạn văn" text, "những chi tiết khác" text); |
cre_Doc_Template_Mgt | select id tài liệu from đoạn văn group by id tài liệu having count ( * ) between 1 and 2 | [
"select",
"id tài liệu",
"from",
"đoạn văn",
"group",
"by",
"id tài liệu",
"having",
"count",
"(",
"*",
")",
"between",
"1",
"and",
"2"
] | [
"select",
"id tài liệu",
"from",
"đoạn văn",
"group",
"by",
"id tài liệu",
"having",
"count",
"(",
"*",
")",
"between",
"value",
"and",
"value"
] | Những tài liệu nào có từ 1 đến 2 đoạn văn bản ? Cho biết id của những tài liệu này. | [
"Những",
"tài",
"liệu",
"nào",
"có",
"từ",
"1",
"đến",
"2",
"đoạn",
"văn",
"bản",
"?",
"Cho",
"biết",
"id",
"của",
"những",
"tài",
"liệu",
"này",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 3]]}, 'groupBy': [[0, 15, False]], 'having': [[False, 1, [0, [3, 0, False], None], 1.0, 2.0]], 'intersect': None, 'limit': None, 'orderBy': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 15, False], None]]]], 'union': None, 'where': []} | train | Bạn là một chuyên gia truy vấn dữ liệu SQL. Bạn sẽ nhận được database schema, câu hỏi người dùng và câu truy vấn SQL tương đương với câu hỏi của người dùng. Nhiệm vụ của bạn là chọn ra những câu lệnh CREATE TABLE thật sự liên quan đến câu truy vấn SQL và bỏ qua những lệnh CREATE TABLE còn lại. Chỉ trả lời kết quả.
... | CREATE TABLE "tài liệu" ( "id tài liệu" number, "id mẫu" number, "tên tài liệu" text, "mô tả về tài liệu" text, "những chi tiết khác" text); CREATE TABLE "đoạn văn" ( "id đoạn văn" number, "id tài liệu" number, "đoạn văn" text, "những chi tiết khác" text); |
cre_Doc_Template_Mgt | select id tài liệu from đoạn văn group by id tài liệu having count ( * ) between 1 and 2 | [
"select",
"id tài liệu",
"from",
"đoạn văn",
"group",
"by",
"id tài liệu",
"having",
"count",
"(",
"*",
")",
"between",
"1",
"and",
"2"
] | [
"select",
"id tài liệu",
"from",
"đoạn văn",
"group",
"by",
"id tài liệu",
"having",
"count",
"(",
"*",
")",
"between",
"value",
"and",
"value"
] | cho biết id của những tài liệu có từ một đến hai đoạn văn bản. | [
"cho",
"biết",
"id",
"của",
"những",
"tài",
"liệu",
"có",
"từ",
"một",
"đến",
"hai",
"đoạn",
"văn",
"bản",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 3]]}, 'groupBy': [[0, 15, False]], 'having': [[False, 1, [0, [3, 0, False], None], 1.0, 2.0]], 'intersect': None, 'limit': None, 'orderBy': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 15, False], None]]]], 'union': None, 'where': []} | train | Bạn là một chuyên gia truy vấn dữ liệu SQL. Bạn sẽ nhận được database schema, câu hỏi người dùng và câu truy vấn SQL tương đương với câu hỏi của người dùng. Nhiệm vụ của bạn là chọn ra những câu lệnh CREATE TABLE thật sự liên quan đến câu truy vấn SQL và bỏ qua những lệnh CREATE TABLE còn lại. Chỉ trả lời kết quả.
... | CREATE TABLE "tài liệu" ( "id tài liệu" number, "id mẫu" number, "tên tài liệu" text, "mô tả về tài liệu" text, "những chi tiết khác" text); CREATE TABLE "đoạn văn" ( "id đoạn văn" number, "id tài liệu" number, "đoạn văn" text, "những chi tiết khác" text); |
cre_Doc_Template_Mgt | select id tài liệu from đoạn văn where đoạn văn = "Brazil" intersect select id tài liệu from đoạn văn where đoạn văn = "Ireland" | [
"select",
"id tài liệu",
"from",
"đoạn văn",
"where",
"đoạn văn",
"=",
"\"Brazil\"",
"intersect",
"select",
"id tài liệu",
"from",
"đoạn văn",
"where",
"đoạn văn",
"=",
"\"Ireland\""
] | [
"select",
"id tài liệu",
"from",
"đoạn văn",
"where",
"đoạn văn",
"=",
"value",
"intersect",
"select",
"id tài liệu",
"from",
"đoạn văn",
"where",
"đoạn văn",
"=",
"value"
] | Hiển thị id của những tài liệu có các đoạn văn bản với chủ đề ' Brazil ' và ' Ireland '. | [
"Hiển",
"thị",
"id",
"của",
"những",
"tài",
"liệu",
"có",
"các",
"đoạn",
"văn",
"bản",
"với",
"chủ",
"đề",
"'",
"Brazil",
"'",
"và",
"'",
"Ireland",
"'",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 3]]}, 'groupBy': [], 'having': [], 'intersect': {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 3]]}, 'groupBy': [], 'having': [], 'intersect': None, 'limit': None, 'orderBy': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 15, False], None]... | train | Bạn là một chuyên gia truy vấn dữ liệu SQL. Bạn sẽ nhận được database schema, câu hỏi người dùng và câu truy vấn SQL tương đương với câu hỏi của người dùng. Nhiệm vụ của bạn là chọn ra những câu lệnh CREATE TABLE thật sự liên quan đến câu truy vấn SQL và bỏ qua những lệnh CREATE TABLE còn lại. Chỉ trả lời kết quả.
... | CREATE TABLE "tài liệu" ( "id tài liệu" number, "id mẫu" number, "tên tài liệu" text, "mô tả về tài liệu" text, "những chi tiết khác" text); CREATE TABLE "đoạn văn" ( "id đoạn văn" number, "id tài liệu" number, "đoạn văn" text, "những chi tiết khác" text); |
cre_Doc_Template_Mgt | select id tài liệu from đoạn văn where đoạn văn = "Brazil" intersect select id tài liệu from đoạn văn where đoạn văn = "Ireland" | [
"select",
"id tài liệu",
"from",
"đoạn văn",
"where",
"đoạn văn",
"=",
"\"Brazil\"",
"intersect",
"select",
"id tài liệu",
"from",
"đoạn văn",
"where",
"đoạn văn",
"=",
"\"Ireland\""
] | [
"select",
"id tài liệu",
"from",
"đoạn văn",
"where",
"đoạn văn",
"=",
"value",
"intersect",
"select",
"id tài liệu",
"from",
"đoạn văn",
"where",
"đoạn văn",
"=",
"value"
] | Id của những tài liệu có các đoạn văn bản với chủ đề ' Brazil ' và ' Ireland ' là gì ? | [
"Id",
"của",
"những",
"tài",
"liệu",
"có",
"các",
"đoạn",
"văn",
"bản",
"với",
"chủ",
"đề",
"'",
"Brazil",
"'",
"và",
"'",
"Ireland",
"'",
"là",
"gì",
"?"
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 3]]}, 'groupBy': [], 'having': [], 'intersect': {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 3]]}, 'groupBy': [], 'having': [], 'intersect': None, 'limit': None, 'orderBy': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 15, False], None]... | train | Bạn là một chuyên gia truy vấn dữ liệu SQL. Bạn sẽ nhận được database schema, câu hỏi người dùng và câu truy vấn SQL tương đương với câu hỏi của người dùng. Nhiệm vụ của bạn là chọn ra những câu lệnh CREATE TABLE thật sự liên quan đến câu truy vấn SQL và bỏ qua những lệnh CREATE TABLE còn lại. Chỉ trả lời kết quả.
... | CREATE TABLE "tài liệu" ( "id tài liệu" number, "id mẫu" number, "tên tài liệu" text, "mô tả về tài liệu" text, "những chi tiết khác" text); CREATE TABLE "đoạn văn" ( "id đoạn văn" number, "id tài liệu" number, "đoạn văn" text, "những chi tiết khác" text); |
cre_Doc_Tracking_DB | select count ( * ) from lịch | [
"select",
"count",
"(",
"*",
")",
"from",
"lịch"
] | [
"select",
"count",
"(",
"*",
")",
"from",
"lịch"
] | Có bao nhiêu mục tất cả trong danh sách lịch ? | [
"Có",
"bao",
"nhiêu",
"mục",
"tất",
"cả",
"trong",
"danh",
"sách",
"lịch",
"?"
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 1]]}, 'groupBy': [], 'where': [], 'limit': None, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [False, [[3, [0, [0, 0, False], None]]]], 'orderBy': []} | train | Bạn là một chuyên gia truy vấn dữ liệu SQL. Bạn sẽ nhận được database schema, câu hỏi người dùng và câu truy vấn SQL tương đương với câu hỏi của người dùng. Nhiệm vụ của bạn là chọn ra những câu lệnh CREATE TABLE thật sự liên quan đến câu truy vấn SQL và bỏ qua những lệnh CREATE TABLE còn lại. Chỉ trả lời kết quả.
... | CREATE TABLE "lịch" ("ngày" time, "ngày viết dưới dạng số" number); |
cre_Doc_Tracking_DB | select count ( * ) from lịch | [
"select",
"count",
"(",
"*",
")",
"from",
"lịch"
] | [
"select",
"count",
"(",
"*",
")",
"from",
"lịch"
] | Đếm số lượng tất cả các mục trong danh sách lịch. | [
"Đếm",
"số",
"lượng",
"tất",
"cả",
"các",
"mục",
"trong",
"danh",
"sách",
"lịch",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 1]]}, 'groupBy': [], 'where': [], 'limit': None, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [False, [[3, [0, [0, 0, False], None]]]], 'orderBy': []} | train | Bạn là một chuyên gia truy vấn dữ liệu SQL. Bạn sẽ nhận được database schema, câu hỏi người dùng và câu truy vấn SQL tương đương với câu hỏi của người dùng. Nhiệm vụ của bạn là chọn ra những câu lệnh CREATE TABLE thật sự liên quan đến câu truy vấn SQL và bỏ qua những lệnh CREATE TABLE còn lại. Chỉ trả lời kết quả.
... | CREATE TABLE "lịch" ("ngày" time, "ngày viết dưới dạng số" number); |
cre_Doc_Tracking_DB | select ngày , ngày viết dưới dạng số from lịch | [
"select",
"ngày",
",",
"ngày viết dưới dạng số",
"from",
"lịch"
] | [
"select",
"ngày",
",",
"ngày viết dưới dạng số",
"from",
"lịch"
] | Hiển thị các ngày dương lịch được ghi lại trong danh sách và giá trị số của từng ngày. | [
"Hiển",
"thị",
"các",
"ngày",
"dương",
"lịch",
"được",
"ghi",
"lại",
"trong",
"danh",
"sách",
"và",
"giá",
"trị",
"số",
"của",
"từng",
"ngày",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 1]]}, 'groupBy': [], 'where': [], 'limit': None, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 4, False], None]], [0, [0, [0, 5, False], None]]]], 'orderBy': []} | train | Bạn là một chuyên gia truy vấn dữ liệu SQL. Bạn sẽ nhận được database schema, câu hỏi người dùng và câu truy vấn SQL tương đương với câu hỏi của người dùng. Nhiệm vụ của bạn là chọn ra những câu lệnh CREATE TABLE thật sự liên quan đến câu truy vấn SQL và bỏ qua những lệnh CREATE TABLE còn lại. Chỉ trả lời kết quả.
... | CREATE TABLE "lịch" ("ngày" time, "ngày viết dưới dạng số" number); |
cre_Doc_Tracking_DB | select ngày , ngày viết dưới dạng số from lịch | [
"select",
"ngày",
",",
"ngày viết dưới dạng số",
"from",
"lịch"
] | [
"select",
"ngày",
",",
"ngày viết dưới dạng số",
"from",
"lịch"
] | Cho biết tất cả các ngày dương lịch có trong danh sách và giá trị số của từng ngày. | [
"Cho",
"biết",
"tất",
"cả",
"các",
"ngày",
"dương",
"lịch",
"có",
"trong",
"danh",
"sách",
"và",
"giá",
"trị",
"số",
"của",
"từng",
"ngày",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 1]]}, 'groupBy': [], 'where': [], 'limit': None, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 4, False], None]], [0, [0, [0, 5, False], None]]]], 'orderBy': []} | train | Bạn là một chuyên gia truy vấn dữ liệu SQL. Bạn sẽ nhận được database schema, câu hỏi người dùng và câu truy vấn SQL tương đương với câu hỏi của người dùng. Nhiệm vụ của bạn là chọn ra những câu lệnh CREATE TABLE thật sự liên quan đến câu truy vấn SQL và bỏ qua những lệnh CREATE TABLE còn lại. Chỉ trả lời kết quả.
... | CREATE TABLE "lịch" ("ngày" time, "ngày viết dưới dạng số" number); |
cre_Doc_Tracking_DB | select count ( * ) from loại tài liệu | [
"select",
"count",
"(",
"*",
")",
"from",
"loại tài liệu"
] | [
"select",
"count",
"(",
"*",
")",
"from",
"loại tài liệu"
] | Hiển thị số lượng các loại tài liệu. | [
"Hiển",
"thị",
"số",
"lượng",
"các",
"loại",
"tài",
"liệu",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 0]]}, 'groupBy': [], 'where': [], 'limit': None, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [False, [[3, [0, [0, 0, False], None]]]], 'orderBy': []} | train | Bạn là một chuyên gia truy vấn dữ liệu SQL. Bạn sẽ nhận được database schema, câu hỏi người dùng và câu truy vấn SQL tương đương với câu hỏi của người dùng. Nhiệm vụ của bạn là chọn ra những câu lệnh CREATE TABLE thật sự liên quan đến câu truy vấn SQL và bỏ qua những lệnh CREATE TABLE còn lại. Chỉ trả lời kết quả.
... | CREATE TABLE "loại tài liệu" ("mã loại tài liệu" text, "tên loại tài liệu" text, "mô tả về loại tài liệu" text); |
cre_Doc_Tracking_DB | select count ( * ) from loại tài liệu | [
"select",
"count",
"(",
"*",
")",
"from",
"loại tài liệu"
] | [
"select",
"count",
"(",
"*",
")",
"from",
"loại tài liệu"
] | Có bao nhiêu loại tài liệu tất cả ? | [
"Có",
"bao",
"nhiêu",
"loại",
"tài",
"liệu",
"tất",
"cả",
"?"
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 0]]}, 'groupBy': [], 'where': [], 'limit': None, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [False, [[3, [0, [0, 0, False], None]]]], 'orderBy': []} | train | Bạn là một chuyên gia truy vấn dữ liệu SQL. Bạn sẽ nhận được database schema, câu hỏi người dùng và câu truy vấn SQL tương đương với câu hỏi của người dùng. Nhiệm vụ của bạn là chọn ra những câu lệnh CREATE TABLE thật sự liên quan đến câu truy vấn SQL và bỏ qua những lệnh CREATE TABLE còn lại. Chỉ trả lời kết quả.
... | CREATE TABLE "loại tài liệu" ("mã loại tài liệu" text, "tên loại tài liệu" text, "mô tả về loại tài liệu" text); |
cre_Doc_Tracking_DB | select mã loại tài liệu , tên loại tài liệu from loại tài liệu | [
"select",
"mã loại tài liệu",
",",
"tên loại tài liệu",
"from",
"loại tài liệu"
] | [
"select",
"mã loại tài liệu",
",",
"tên loại tài liệu",
"from",
"loại tài liệu"
] | Liệt kê mã và tên của tất cả các loại tài liệu. | [
"Liệt",
"kê",
"mã",
"và",
"tên",
"của",
"tất",
"cả",
"các",
"loại",
"tài",
"liệu",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 0]]}, 'groupBy': [], 'where': [], 'limit': None, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 1, False], None]], [0, [0, [0, 2, False], None]]]], 'orderBy': []} | train | Bạn là một chuyên gia truy vấn dữ liệu SQL. Bạn sẽ nhận được database schema, câu hỏi người dùng và câu truy vấn SQL tương đương với câu hỏi của người dùng. Nhiệm vụ của bạn là chọn ra những câu lệnh CREATE TABLE thật sự liên quan đến câu truy vấn SQL và bỏ qua những lệnh CREATE TABLE còn lại. Chỉ trả lời kết quả.
... | CREATE TABLE "loại tài liệu" ("mã loại tài liệu" text, "tên loại tài liệu" text, "mô tả về loại tài liệu" text); |
cre_Doc_Tracking_DB | select mã loại tài liệu , tên loại tài liệu from loại tài liệu | [
"select",
"mã loại tài liệu",
",",
"tên loại tài liệu",
"from",
"loại tài liệu"
] | [
"select",
"mã loại tài liệu",
",",
"tên loại tài liệu",
"from",
"loại tài liệu"
] | Cho biết tên và mã của từng loại tài liệu. | [
"Cho",
"biết",
"tên",
"và",
"mã",
"của",
"từng",
"loại",
"tài",
"liệu",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 0]]}, 'groupBy': [], 'where': [], 'limit': None, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 1, False], None]], [0, [0, [0, 2, False], None]]]], 'orderBy': []} | train | Bạn là một chuyên gia truy vấn dữ liệu SQL. Bạn sẽ nhận được database schema, câu hỏi người dùng và câu truy vấn SQL tương đương với câu hỏi của người dùng. Nhiệm vụ của bạn là chọn ra những câu lệnh CREATE TABLE thật sự liên quan đến câu truy vấn SQL và bỏ qua những lệnh CREATE TABLE còn lại. Chỉ trả lời kết quả.
... | CREATE TABLE "loại tài liệu" ("mã loại tài liệu" text, "tên loại tài liệu" text, "mô tả về loại tài liệu" text); |
cre_Doc_Tracking_DB | select tên loại tài liệu , mô tả về loại tài liệu from loại tài liệu where mã loại tài liệu = "RV" | [
"select",
"tên loại tài liệu",
",",
"mô tả về loại tài liệu",
"from",
"loại tài liệu",
"where",
"mã loại tài liệu",
"=",
"\"RV\""
] | [
"select",
"tên loại tài liệu",
",",
"mô tả về loại tài liệu",
"from",
"loại tài liệu",
"where",
"mã loại tài liệu",
"=",
"value"
] | Đối với loại tài liệu có mã là RV , cho biết tên và mô tả của loại tài liệu này. | [
"Đối",
"với",
"loại",
"tài",
"liệu",
"có",
"mã",
"là",
"RV",
",",
"cho",
"biết",
"tên",
"và",
"mô",
"tả",
"của",
"loại",
"tài",
"liệu",
"này",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 0]]}, 'groupBy': [], 'where': [[False, 2, [0, [0, 1, False], None], '"RV"', None]], 'limit': None, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 2, False], None]], [0, [0, [0, 3, False], None]]]], 'orderBy': []} | train | Bạn là một chuyên gia truy vấn dữ liệu SQL. Bạn sẽ nhận được database schema, câu hỏi người dùng và câu truy vấn SQL tương đương với câu hỏi của người dùng. Nhiệm vụ của bạn là chọn ra những câu lệnh CREATE TABLE thật sự liên quan đến câu truy vấn SQL và bỏ qua những lệnh CREATE TABLE còn lại. Chỉ trả lời kết quả.
... | CREATE TABLE "loại tài liệu" ("mã loại tài liệu" text, "tên loại tài liệu" text, "mô tả về loại tài liệu" text); |
cre_Doc_Tracking_DB | select tên loại tài liệu , mô tả về loại tài liệu from loại tài liệu where mã loại tài liệu = "RV" | [
"select",
"tên loại tài liệu",
",",
"mô tả về loại tài liệu",
"from",
"loại tài liệu",
"where",
"mã loại tài liệu",
"=",
"\"RV\""
] | [
"select",
"tên loại tài liệu",
",",
"mô tả về loại tài liệu",
"from",
"loại tài liệu",
"where",
"mã loại tài liệu",
"=",
"value"
] | Cho biết tên và mô tả của loại tài liệu có mã là RV. | [
"Cho",
"biết",
"tên",
"và",
"mô",
"tả",
"của",
"loại",
"tài",
"liệu",
"có",
"mã",
"là",
"RV",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 0]]}, 'groupBy': [], 'where': [[False, 2, [0, [0, 1, False], None], '"RV"', None]], 'limit': None, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 2, False], None]], [0, [0, [0, 3, False], None]]]], 'orderBy': []} | train | Bạn là một chuyên gia truy vấn dữ liệu SQL. Bạn sẽ nhận được database schema, câu hỏi người dùng và câu truy vấn SQL tương đương với câu hỏi của người dùng. Nhiệm vụ của bạn là chọn ra những câu lệnh CREATE TABLE thật sự liên quan đến câu truy vấn SQL và bỏ qua những lệnh CREATE TABLE còn lại. Chỉ trả lời kết quả.
... | CREATE TABLE "loại tài liệu" ("mã loại tài liệu" text, "tên loại tài liệu" text, "mô tả về loại tài liệu" text); |
cre_Doc_Tracking_DB | select mã loại tài liệu from loại tài liệu where tên loại tài liệu = "Paper" | [
"select",
"mã loại tài liệu",
"from",
"loại tài liệu",
"where",
"tên loại tài liệu",
"=",
"\"Paper\""
] | [
"select",
"mã loại tài liệu",
"from",
"loại tài liệu",
"where",
"tên loại tài liệu",
"=",
"value"
] | Cho biết mã loại tài liệu của những tài liệu có loại là ' Giấy '. | [
"Cho",
"biết",
"mã",
"loại",
"tài",
"liệu",
"của",
"những",
"tài",
"liệu",
"có",
"loại",
"là",
"'",
"Giấy",
"'",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 0]]}, 'groupBy': [], 'where': [[False, 2, [0, [0, 2, False], None], '"Paper"', None]], 'limit': None, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 1, False], None]]]], 'orderBy': []} | train | Bạn là một chuyên gia truy vấn dữ liệu SQL. Bạn sẽ nhận được database schema, câu hỏi người dùng và câu truy vấn SQL tương đương với câu hỏi của người dùng. Nhiệm vụ của bạn là chọn ra những câu lệnh CREATE TABLE thật sự liên quan đến câu truy vấn SQL và bỏ qua những lệnh CREATE TABLE còn lại. Chỉ trả lời kết quả.
... | CREATE TABLE "loại tài liệu" ("mã loại tài liệu" text, "tên loại tài liệu" text, "mô tả về loại tài liệu" text); |
cre_Doc_Tracking_DB | select mã loại tài liệu from loại tài liệu where tên loại tài liệu = "Paper" | [
"select",
"mã loại tài liệu",
"from",
"loại tài liệu",
"where",
"tên loại tài liệu",
"=",
"\"Paper\""
] | [
"select",
"mã loại tài liệu",
"from",
"loại tài liệu",
"where",
"tên loại tài liệu",
"=",
"value"
] | Đối với những tài liệu có loại là ' Giấy ' , cho biết mã loại tài liệu của những tài liệu này. | [
"Đối",
"với",
"những",
"tài",
"liệu",
"có",
"loại",
"là",
"'",
"Giấy",
"'",
",",
"cho",
"biết",
"mã",
"loại",
"tài",
"liệu",
"của",
"những",
"tài",
"liệu",
"này",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 0]]}, 'groupBy': [], 'where': [[False, 2, [0, [0, 2, False], None], '"Paper"', None]], 'limit': None, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 1, False], None]]]], 'orderBy': []} | train | Bạn là một chuyên gia truy vấn dữ liệu SQL. Bạn sẽ nhận được database schema, câu hỏi người dùng và câu truy vấn SQL tương đương với câu hỏi của người dùng. Nhiệm vụ của bạn là chọn ra những câu lệnh CREATE TABLE thật sự liên quan đến câu truy vấn SQL và bỏ qua những lệnh CREATE TABLE còn lại. Chỉ trả lời kết quả.
... | CREATE TABLE "loại tài liệu" ("mã loại tài liệu" text, "tên loại tài liệu" text, "mô tả về loại tài liệu" text); |
cre_Doc_Tracking_DB | select count ( * ) from tất cả tài liệu where mã loại tài liệu = "CV" or mã loại tài liệu = "BK" | [
"select",
"count",
"(",
"*",
")",
"from",
"tất cả tài liệu",
"where",
"mã loại tài liệu",
"=",
"\"CV\"",
"or",
"mã loại tài liệu",
"=",
"\"BK\""
] | [
"select",
"count",
"(",
"*",
")",
"from",
"tất cả tài liệu",
"where",
"mã loại tài liệu",
"=",
"value",
"or",
"mã loại tài liệu",
"=",
"value"
] | Hiển thị số lượng các tài liệu có mã loại tài liệu là CV hoặc BK. | [
"Hiển",
"thị",
"số",
"lượng",
"các",
"tài",
"liệu",
"có",
"mã",
"loại",
"tài",
"liệu",
"là",
"CV",
"hoặc",
"BK",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 4]]}, 'groupBy': [], 'where': [[False, 2, [0, [0, 14, False], None], '"CV"', None], 'or', [False, 2, [0, [0, 14, False], None], '"BK"', None]], 'limit': None, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [False, [[3, [0, [0, 0, False], N... | train | Bạn là một chuyên gia truy vấn dữ liệu SQL. Bạn sẽ nhận được database schema, câu hỏi người dùng và câu truy vấn SQL tương đương với câu hỏi của người dùng. Nhiệm vụ của bạn là chọn ra những câu lệnh CREATE TABLE thật sự liên quan đến câu truy vấn SQL và bỏ qua những lệnh CREATE TABLE còn lại. Chỉ trả lời kết quả.
... | CREATE TABLE "tất cả tài liệu" ("id tài liệu" number, "ngày lưu trữ" time, "mã loại tài liệu" text, "tên tài liệu" text, "mô tả về tài liệu" text, "những chi tiết khác" text); CREATE TABLE "loại tài liệu" ("mã loại tài liệu" text, "tên loại tài liệu" text, "mô tả về loại tài liệu" text); |
cre_Doc_Tracking_DB | select count ( * ) from tất cả tài liệu where mã loại tài liệu = "CV" or mã loại tài liệu = "BK" | [
"select",
"count",
"(",
"*",
")",
"from",
"tất cả tài liệu",
"where",
"mã loại tài liệu",
"=",
"\"CV\"",
"or",
"mã loại tài liệu",
"=",
"\"BK\""
] | [
"select",
"count",
"(",
"*",
")",
"from",
"tất cả tài liệu",
"where",
"mã loại tài liệu",
"=",
"value",
"or",
"mã loại tài liệu",
"=",
"value"
] | Có bao nhiêu tài liệu có mã loại tài liệu là CV hoặc BK ? | [
"Có",
"bao",
"nhiêu",
"tài",
"liệu",
"có",
"mã",
"loại",
"tài",
"liệu",
"là",
"CV",
"hoặc",
"BK",
"?"
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 4]]}, 'groupBy': [], 'where': [[False, 2, [0, [0, 14, False], None], '"CV"', None], 'or', [False, 2, [0, [0, 14, False], None], '"BK"', None]], 'limit': None, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [False, [[3, [0, [0, 0, False], N... | train | Bạn là một chuyên gia truy vấn dữ liệu SQL. Bạn sẽ nhận được database schema, câu hỏi người dùng và câu truy vấn SQL tương đương với câu hỏi của người dùng. Nhiệm vụ của bạn là chọn ra những câu lệnh CREATE TABLE thật sự liên quan đến câu truy vấn SQL và bỏ qua những lệnh CREATE TABLE còn lại. Chỉ trả lời kết quả.
... | CREATE TABLE "tất cả tài liệu" ("id tài liệu" number, "ngày lưu trữ" time, "mã loại tài liệu" text, "tên tài liệu" text, "mô tả về tài liệu" text, "những chi tiết khác" text); CREATE TABLE "loại tài liệu" ("mã loại tài liệu" text, "tên loại tài liệu" text, "mô tả về loại tài liệu" text); |
cre_Doc_Tracking_DB | select ngày lưu trữ from tất cả tài liệu where tên tài liệu = "Marry CV" | [
"select",
"ngày lưu trữ",
"from",
"tất cả tài liệu",
"where",
"tên tài liệu",
"=",
"\"Marry CV\""
] | [
"select",
"ngày lưu trữ",
"from",
"tất cả tài liệu",
"where",
"tên tài liệu",
"=",
"value"
] | Ngày mà tài liệu có tên là ' Marry CV ' được lưu trữ là ngày nào ? | [
"Ngày",
"mà",
"tài",
"liệu",
"có",
"tên",
"là",
"'",
"Marry",
"CV",
"'",
"được",
"lưu",
"trữ",
"là",
"ngày",
"nào",
"?"
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 4]]}, 'groupBy': [], 'where': [[False, 2, [0, [0, 15, False], None], '"Marry CV"', None]], 'limit': None, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 13, False], None]]]], 'orderBy': []} | train | Bạn là một chuyên gia truy vấn dữ liệu SQL. Bạn sẽ nhận được database schema, câu hỏi người dùng và câu truy vấn SQL tương đương với câu hỏi của người dùng. Nhiệm vụ của bạn là chọn ra những câu lệnh CREATE TABLE thật sự liên quan đến câu truy vấn SQL và bỏ qua những lệnh CREATE TABLE còn lại. Chỉ trả lời kết quả.
... | CREATE TABLE "tất cả tài liệu" ("id tài liệu" number, "ngày lưu trữ" time, "mã loại tài liệu" text, "tên tài liệu" text, "mô tả về tài liệu" text, "những chi tiết khác" text); |
cre_Doc_Tracking_DB | select ngày lưu trữ from tất cả tài liệu where tên tài liệu = "Marry CV" | [
"select",
"ngày lưu trữ",
"from",
"tất cả tài liệu",
"where",
"tên tài liệu",
"=",
"\"Marry CV\""
] | [
"select",
"ngày lưu trữ",
"from",
"tất cả tài liệu",
"where",
"tên tài liệu",
"=",
"value"
] | Tài liệu có tên ' Marry CV ' được lưu trữ vào ngày nào ? | [
"Tài",
"liệu",
"có",
"tên",
"'",
"Marry",
"CV",
"'",
"được",
"lưu",
"trữ",
"vào",
"ngày",
"nào",
"?"
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 4]]}, 'groupBy': [], 'where': [[False, 2, [0, [0, 15, False], None], '"Marry CV"', None]], 'limit': None, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 13, False], None]]]], 'orderBy': []} | train | Bạn là một chuyên gia truy vấn dữ liệu SQL. Bạn sẽ nhận được database schema, câu hỏi người dùng và câu truy vấn SQL tương đương với câu hỏi của người dùng. Nhiệm vụ của bạn là chọn ra những câu lệnh CREATE TABLE thật sự liên quan đến câu truy vấn SQL và bỏ qua những lệnh CREATE TABLE còn lại. Chỉ trả lời kết quả.
... | CREATE TABLE "tất cả tài liệu" ("id tài liệu" number, "ngày lưu trữ" time, "mã loại tài liệu" text, "tên tài liệu" text, "mô tả về tài liệu" text, "những chi tiết khác" text); |
cre_Doc_Tracking_DB | select t2.ngày viết dưới dạng số , t1.ngày lưu trữ from tất cả tài liệu as t1 join lịch as t2 on t1.ngày lưu trữ = t2.ngày | [
"select",
"t2.ngày viết dưới dạng số",
",",
"t1.ngày lưu trữ",
"from",
"tất cả tài liệu",
"as",
"t1",
"join",
"lịch",
"as",
"t2",
"on",
"t1.ngày lưu trữ",
"=",
"t2.ngày"
] | [
"select",
"t2",
".",
"ngày viết dưới dạng số",
",",
"t1",
".",
"ngày lưu trữ",
"from",
"tất cả tài liệu",
"as",
"t1",
"join",
"lịch",
"as",
"t2",
"on",
"t1",
".",
"ngày lưu trữ",
"=",
"t2",
".",
"ngày"
] | Cho biết ngày mà các tài liệu đã được lưu trữ cùng với đó là giá trị số của những ngày này. | [
"Cho",
"biết",
"ngày",
"mà",
"các",
"tài",
"liệu",
"đã",
"được",
"lưu",
"trữ",
"cùng",
"với",
"đó",
"là",
"giá",
"trị",
"số",
"của",
"những",
"ngày",
"này",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [[False, 2, [0, [0, 13, False], None], [0, 4, False], None]], 'table_units': [['table_unit', 4], ['table_unit', 1]]}, 'groupBy': [], 'where': [], 'limit': None, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 5, False], None]], [0, [0, [0, 13, False], No... | train | Bạn là một chuyên gia truy vấn dữ liệu SQL. Bạn sẽ nhận được database schema, câu hỏi người dùng và câu truy vấn SQL tương đương với câu hỏi của người dùng. Nhiệm vụ của bạn là chọn ra những câu lệnh CREATE TABLE thật sự liên quan đến câu truy vấn SQL và bỏ qua những lệnh CREATE TABLE còn lại. Chỉ trả lời kết quả.
... | CREATE TABLE "lịch" ("ngày" time, "ngày viết dưới dạng số" number); CREATE TABLE "tất cả tài liệu" ("id tài liệu" number, "ngày lưu trữ" time, "mã loại tài liệu" text, "tên tài liệu" text, "mô tả về tài liệu" text, "những chi tiết khác" text); |
cre_Doc_Tracking_DB | select t2.ngày viết dưới dạng số , t1.ngày lưu trữ from tất cả tài liệu as t1 join lịch as t2 on t1.ngày lưu trữ = t2.ngày | [
"select",
"t2.ngày viết dưới dạng số",
",",
"t1.ngày lưu trữ",
"from",
"tất cả tài liệu",
"as",
"t1",
"join",
"lịch",
"as",
"t2",
"on",
"t1.ngày lưu trữ",
"=",
"t2.ngày"
] | [
"select",
"t2",
".",
"ngày viết dưới dạng số",
",",
"t1",
".",
"ngày lưu trữ",
"from",
"tất cả tài liệu",
"as",
"t1",
"join",
"lịch",
"as",
"t2",
"on",
"t1",
".",
"ngày lưu trữ",
"=",
"t2",
".",
"ngày"
] | Các tài liệu đã được lưu trữ vào những ngày nào ? Cho biết giá trị số của những ngày này. | [
"Các",
"tài",
"liệu",
"đã",
"được",
"lưu",
"trữ",
"vào",
"những",
"ngày",
"nào",
"?",
"Cho",
"biết",
"giá",
"trị",
"số",
"của",
"những",
"ngày",
"này",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [[False, 2, [0, [0, 13, False], None], [0, 4, False], None]], 'table_units': [['table_unit', 4], ['table_unit', 1]]}, 'groupBy': [], 'where': [], 'limit': None, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 5, False], None]], [0, [0, [0, 13, False], No... | train | Bạn là một chuyên gia truy vấn dữ liệu SQL. Bạn sẽ nhận được database schema, câu hỏi người dùng và câu truy vấn SQL tương đương với câu hỏi của người dùng. Nhiệm vụ của bạn là chọn ra những câu lệnh CREATE TABLE thật sự liên quan đến câu truy vấn SQL và bỏ qua những lệnh CREATE TABLE còn lại. Chỉ trả lời kết quả.
... | CREATE TABLE "lịch" ("ngày" time, "ngày viết dưới dạng số" number);CREATE TABLE "tất cả tài liệu" ("id tài liệu" number, "ngày lưu trữ" time, "mã loại tài liệu" text, "tên tài liệu" text, "mô tả về tài liệu" text, "những chi tiết khác" text);
|
cre_Doc_Tracking_DB | select t2.tên loại tài liệu from tất cả tài liệu as t1 join loại tài liệu as t2 on t1.mã loại tài liệu = t2.mã loại tài liệu where t1.tên tài liệu = "How to read a book" | [
"select",
"t2.tên loại tài liệu",
"from",
"tất cả tài liệu",
"as",
"t1",
"join",
"loại tài liệu",
"as",
"t2",
"on",
"t1.mã loại tài liệu",
"=",
"t2.mã loại tài liệu",
"where",
"t1.tên tài liệu",
"=",
"\"How to read a book\""
] | [
"select",
"t2",
".",
"tên loại tài liệu",
"from",
"tất cả tài liệu",
"as",
"t1",
"join",
"loại tài liệu",
"as",
"t2",
"on",
"t1",
".",
"mã loại tài liệu",
"=",
"t2",
".",
"mã loại tài liệu",
"where",
"t1",
".",
"tên tài liệu",
"=",
"value"
] | Cho biết loại của tài liệu có tên là ' Cách đọc một cuốn sách '. | [
"Cho",
"biết",
"loại",
"của",
"tài",
"liệu",
"có",
"tên",
"là",
"'",
"Cách",
"đọc",
"một",
"cuốn",
"sách",
"'",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [[False, 2, [0, [0, 14, False], None], [0, 1, False], None]], 'table_units': [['table_unit', 4], ['table_unit', 0]]}, 'groupBy': [], 'where': [[False, 2, [0, [0, 15, False], None], '"How to read a book"', None]], 'limit': None, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select':... | train | Bạn là một chuyên gia truy vấn dữ liệu SQL. Bạn sẽ nhận được database schema, câu hỏi người dùng và câu truy vấn SQL tương đương với câu hỏi của người dùng. Nhiệm vụ của bạn là chọn ra những câu lệnh CREATE TABLE thật sự liên quan đến câu truy vấn SQL và bỏ qua những lệnh CREATE TABLE còn lại. Chỉ trả lời kết quả.
... | CREATE TABLE "loại tài liệu" ("mã loại tài liệu" text, "tên loại tài liệu" text, "mô tả về loại tài liệu" text); CREATE TABLE "tất cả tài liệu" ("id tài liệu" number, "ngày lưu trữ" time, "mã loại tài liệu" text, "tên tài liệu" text, "mô tả về tài liệu" text, "những chi tiết khác" text); |
cre_Doc_Tracking_DB | select t2.tên loại tài liệu from tất cả tài liệu as t1 join loại tài liệu as t2 on t1.mã loại tài liệu = t2.mã loại tài liệu where t1.tên tài liệu = "How to read a book" | [
"select",
"t2.tên loại tài liệu",
"from",
"tất cả tài liệu",
"as",
"t1",
"join",
"loại tài liệu",
"as",
"t2",
"on",
"t1.mã loại tài liệu",
"=",
"t2.mã loại tài liệu",
"where",
"t1.tên tài liệu",
"=",
"\"How to read a book\""
] | [
"select",
"t2",
".",
"tên loại tài liệu",
"from",
"tất cả tài liệu",
"as",
"t1",
"join",
"loại tài liệu",
"as",
"t2",
"on",
"t1",
".",
"mã loại tài liệu",
"=",
"t2",
".",
"mã loại tài liệu",
"where",
"t1",
".",
"tên tài liệu",
"=",
"value"
] | Tài liệu có tiêu đề là ' Cách đọc một cuốn sách ' thuộc vào loại tài liệu nào ? | [
"Tài",
"liệu",
"có",
"tiêu",
"đề",
"là",
"'",
"Cách",
"đọc",
"một",
"cuốn",
"sách",
"'",
"thuộc",
"vào",
"loại",
"tài",
"liệu",
"nào",
"?"
] | {'except': None, 'from': {'conds': [[False, 2, [0, [0, 14, False], None], [0, 1, False], None]], 'table_units': [['table_unit', 4], ['table_unit', 0]]}, 'groupBy': [], 'where': [[False, 2, [0, [0, 15, False], None], '"How to read a book"', None]], 'limit': None, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select':... | train | Bạn là một chuyên gia truy vấn dữ liệu SQL. Bạn sẽ nhận được database schema, câu hỏi người dùng và câu truy vấn SQL tương đương với câu hỏi của người dùng. Nhiệm vụ của bạn là chọn ra những câu lệnh CREATE TABLE thật sự liên quan đến câu truy vấn SQL và bỏ qua những lệnh CREATE TABLE còn lại. Chỉ trả lời kết quả.
... | CREATE TABLE "loại tài liệu" ("mã loại tài liệu" text, "tên loại tài liệu" text, "mô tả về loại tài liệu" text);CREATE TABLE "tất cả tài liệu" ("id tài liệu" number, "ngày lưu trữ" time, "mã loại tài liệu" text, "tên tài liệu" text, "mô tả về tài liệu" text, "những chi tiết khác" text);
|
cre_Doc_Tracking_DB | select count ( * ) from địa điểm | [
"select",
"count",
"(",
"*",
")",
"from",
"địa điểm"
] | [
"select",
"count",
"(",
"*",
")",
"from",
"địa điểm"
] | Hiển thị số lượng các địa điểm khác nhau. | [
"Hiển",
"thị",
"số",
"lượng",
"các",
"địa",
"điểm",
"khác",
"nhau",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 2]]}, 'groupBy': [], 'where': [], 'limit': None, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [False, [[3, [0, [0, 0, False], None]]]], 'orderBy': []} | train | Bạn là một chuyên gia truy vấn dữ liệu SQL. Bạn sẽ nhận được database schema, câu hỏi người dùng và câu truy vấn SQL tương đương với câu hỏi của người dùng. Nhiệm vụ của bạn là chọn ra những câu lệnh CREATE TABLE thật sự liên quan đến câu truy vấn SQL và bỏ qua những lệnh CREATE TABLE còn lại. Chỉ trả lời kết quả.
... | CREATE TABLE "địa điểm" ("mã địa điểm" text, "tên địa điểm" text, "mô tả về địa điểm" text); |
cre_Doc_Tracking_DB | select count ( * ) from địa điểm | [
"select",
"count",
"(",
"*",
")",
"from",
"địa điểm"
] | [
"select",
"count",
"(",
"*",
")",
"from",
"địa điểm"
] | Có tất cả bao nhiêu địa điểm đã được liệt kê ? | [
"Có",
"tất",
"cả",
"bao",
"nhiêu",
"địa",
"điểm",
"đã",
"được",
"liệt",
"kê",
"?"
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 2]]}, 'groupBy': [], 'where': [], 'limit': None, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [False, [[3, [0, [0, 0, False], None]]]], 'orderBy': []} | train | Bạn là một chuyên gia truy vấn dữ liệu SQL. Bạn sẽ nhận được database schema, câu hỏi người dùng và câu truy vấn SQL tương đương với câu hỏi của người dùng. Nhiệm vụ của bạn là chọn ra những câu lệnh CREATE TABLE thật sự liên quan đến câu truy vấn SQL và bỏ qua những lệnh CREATE TABLE còn lại. Chỉ trả lời kết quả.
... | CREATE TABLE "địa điểm" ("mã địa điểm" text, "tên địa điểm" text, "mô tả về địa điểm" text); |
cre_Doc_Tracking_DB | select mã địa điểm , tên địa điểm from địa điểm | [
"select",
"mã địa điểm",
",",
"tên địa điểm",
"from",
"địa điểm"
] | [
"select",
"mã địa điểm",
",",
"tên địa điểm",
"from",
"địa điểm"
] | Liệt kê mã và tên của tất cả các địa điểm. | [
"Liệt",
"kê",
"mã",
"và",
"tên",
"của",
"tất",
"cả",
"các",
"địa",
"điểm",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 2]]}, 'groupBy': [], 'where': [], 'limit': None, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 6, False], None]], [0, [0, [0, 7, False], None]]]], 'orderBy': []} | train | Bạn là một chuyên gia truy vấn dữ liệu SQL. Bạn sẽ nhận được database schema, câu hỏi người dùng và câu truy vấn SQL tương đương với câu hỏi của người dùng. Nhiệm vụ của bạn là chọn ra những câu lệnh CREATE TABLE thật sự liên quan đến câu truy vấn SQL và bỏ qua những lệnh CREATE TABLE còn lại. Chỉ trả lời kết quả.
... | CREATE TABLE "địa điểm" ("mã địa điểm" text, "tên địa điểm" text, "mô tả về địa điểm" text); |
cre_Doc_Tracking_DB | select mã địa điểm , tên địa điểm from địa điểm | [
"select",
"mã địa điểm",
",",
"tên địa điểm",
"from",
"địa điểm"
] | [
"select",
"mã địa điểm",
",",
"tên địa điểm",
"from",
"địa điểm"
] | Cho biết tên và mã của từng địa điểm. | [
"Cho",
"biết",
"tên",
"và",
"mã",
"của",
"từng",
"địa",
"điểm",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 2]]}, 'groupBy': [], 'where': [], 'limit': None, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 6, False], None]], [0, [0, [0, 7, False], None]]]], 'orderBy': []} | train | Bạn là một chuyên gia truy vấn dữ liệu SQL. Bạn sẽ nhận được database schema, câu hỏi người dùng và câu truy vấn SQL tương đương với câu hỏi của người dùng. Nhiệm vụ của bạn là chọn ra những câu lệnh CREATE TABLE thật sự liên quan đến câu truy vấn SQL và bỏ qua những lệnh CREATE TABLE còn lại. Chỉ trả lời kết quả.
... | CREATE TABLE "địa điểm" ("mã địa điểm" text, "tên địa điểm" text, "mô tả về địa điểm" text); |
cre_Doc_Tracking_DB | select tên địa điểm , mô tả về địa điểm from địa điểm where mã địa điểm = "x" | [
"select",
"tên địa điểm",
",",
"mô tả về địa điểm",
"from",
"địa điểm",
"where",
"mã địa điểm",
"=",
"\"x\""
] | [
"select",
"tên địa điểm",
",",
"mô tả về địa điểm",
"from",
"địa điểm",
"where",
"mã địa điểm",
"=",
"value"
] | hiển thị tên của địa điểm có mã x cũng như là mô tả về địa điểm này. | [
"hiển",
"thị",
"tên",
"của",
"địa",
"điểm",
"có",
"mã",
"x",
"cũng",
"như",
"là",
"mô",
"tả",
"về",
"địa",
"điểm",
"này",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 2]]}, 'groupBy': [], 'where': [[False, 2, [0, [0, 6, False], None], '"x"', None]], 'limit': None, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 7, False], None]], [0, [0, [0, 8, False], None]]]], 'orderBy': []} | train | Bạn là một chuyên gia truy vấn dữ liệu SQL. Bạn sẽ nhận được database schema, câu hỏi người dùng và câu truy vấn SQL tương đương với câu hỏi của người dùng. Nhiệm vụ của bạn là chọn ra những câu lệnh CREATE TABLE thật sự liên quan đến câu truy vấn SQL và bỏ qua những lệnh CREATE TABLE còn lại. Chỉ trả lời kết quả.
... | CREATE TABLE "địa điểm" ("mã địa điểm" text, "tên địa điểm" text, "mô tả về địa điểm" text); |
cre_Doc_Tracking_DB | select tên địa điểm , mô tả về địa điểm from địa điểm where mã địa điểm = "x" | [
"select",
"tên địa điểm",
",",
"mô tả về địa điểm",
"from",
"địa điểm",
"where",
"mã địa điểm",
"=",
"\"x\""
] | [
"select",
"tên địa điểm",
",",
"mô tả về địa điểm",
"from",
"địa điểm",
"where",
"mã địa điểm",
"=",
"value"
] | Hãy cho biết tên của địa điểm có mã x và đồng thời cho biết mô tả về địa điểm này. | [
"Hãy",
"cho",
"biết",
"tên",
"của",
"địa",
"điểm",
"có",
"mã",
"x",
"và",
"đồng",
"thời",
"cho",
"biết",
"mô",
"tả",
"về",
"địa",
"điểm",
"này",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 2]]}, 'groupBy': [], 'where': [[False, 2, [0, [0, 6, False], None], '"x"', None]], 'limit': None, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 7, False], None]], [0, [0, [0, 8, False], None]]]], 'orderBy': []} | train | Bạn là một chuyên gia truy vấn dữ liệu SQL. Bạn sẽ nhận được database schema, câu hỏi người dùng và câu truy vấn SQL tương đương với câu hỏi của người dùng. Nhiệm vụ của bạn là chọn ra những câu lệnh CREATE TABLE thật sự liên quan đến câu truy vấn SQL và bỏ qua những lệnh CREATE TABLE còn lại. Chỉ trả lời kết quả.
... | CREATE TABLE "địa điểm" ("mã địa điểm" text, "tên địa điểm" text, "mô tả về địa điểm" text); |
cre_Doc_Tracking_DB | select mã địa điểm from địa điểm where tên địa điểm = "Canada" | [
"select",
"mã địa điểm",
"from",
"địa điểm",
"where",
"tên địa điểm",
"=",
"\"Canada\""
] | [
"select",
"mã địa điểm",
"from",
"địa điểm",
"where",
"tên địa điểm",
"=",
"value"
] | Cho biết mã địa điểm của quốc gia Canada. | [
"Cho",
"biết",
"mã",
"địa",
"điểm",
"của",
"quốc",
"gia",
"Canada",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 2]]}, 'groupBy': [], 'where': [[False, 2, [0, [0, 7, False], None], '"Canada"', None]], 'limit': None, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 6, False], None]]]], 'orderBy': []} | train | Bạn là một chuyên gia truy vấn dữ liệu SQL. Bạn sẽ nhận được database schema, câu hỏi người dùng và câu truy vấn SQL tương đương với câu hỏi của người dùng. Nhiệm vụ của bạn là chọn ra những câu lệnh CREATE TABLE thật sự liên quan đến câu truy vấn SQL và bỏ qua những lệnh CREATE TABLE còn lại. Chỉ trả lời kết quả.
... | CREATE TABLE "địa điểm" ("mã địa điểm" text, "tên địa điểm" text, "mô tả về địa điểm" text); |
cre_Doc_Tracking_DB | select mã địa điểm from địa điểm where tên địa điểm = "Canada" | [
"select",
"mã địa điểm",
"from",
"địa điểm",
"where",
"tên địa điểm",
"=",
"\"Canada\""
] | [
"select",
"mã địa điểm",
"from",
"địa điểm",
"where",
"tên địa điểm",
"=",
"value"
] | Hiển thị mã địa điểm của đất nước Canada. | [
"Hiển",
"thị",
"mã",
"địa",
"điểm",
"của",
"đất",
"nước",
"Canada",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 2]]}, 'groupBy': [], 'where': [[False, 2, [0, [0, 7, False], None], '"Canada"', None]], 'limit': None, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 6, False], None]]]], 'orderBy': []} | train | Bạn là một chuyên gia truy vấn dữ liệu SQL. Bạn sẽ nhận được database schema, câu hỏi người dùng và câu truy vấn SQL tương đương với câu hỏi của người dùng. Nhiệm vụ của bạn là chọn ra những câu lệnh CREATE TABLE thật sự liên quan đến câu truy vấn SQL và bỏ qua những lệnh CREATE TABLE còn lại. Chỉ trả lời kết quả.
... | CREATE TABLE "địa điểm" ("mã địa điểm" text, "tên địa điểm" text, "mô tả về địa điểm" text); |
cre_Doc_Tracking_DB | select count ( * ) from vai trò | [
"select",
"count",
"(",
"*",
")",
"from",
"vai trò"
] | [
"select",
"count",
"(",
"*",
")",
"from",
"vai trò"
] | Có bao nhiêu vai trò tất cả ? | [
"Có",
"bao",
"nhiêu",
"vai",
"trò",
"tất",
"cả",
"?"
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 3]]}, 'groupBy': [], 'where': [], 'limit': None, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [False, [[3, [0, [0, 0, False], None]]]], 'orderBy': []} | train | Bạn là một chuyên gia truy vấn dữ liệu SQL. Bạn sẽ nhận được database schema, câu hỏi người dùng và câu truy vấn SQL tương đương với câu hỏi của người dùng. Nhiệm vụ của bạn là chọn ra những câu lệnh CREATE TABLE thật sự liên quan đến câu truy vấn SQL và bỏ qua những lệnh CREATE TABLE còn lại. Chỉ trả lời kết quả.
... | CREATE TABLE "vai trò" ("mã vai trò" text, "tên vai trò" text, "mô tả về vai trò" text); |
cre_Doc_Tracking_DB | select count ( * ) from vai trò | [
"select",
"count",
"(",
"*",
")",
"from",
"vai trò"
] | [
"select",
"count",
"(",
"*",
")",
"from",
"vai trò"
] | Đếm số lượng các vai trò đã được liệt kê. | [
"Đếm",
"số",
"lượng",
"các",
"vai",
"trò",
"đã",
"được",
"liệt",
"kê",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 3]]}, 'groupBy': [], 'where': [], 'limit': None, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [False, [[3, [0, [0, 0, False], None]]]], 'orderBy': []} | train | Bạn là một chuyên gia truy vấn dữ liệu SQL. Bạn sẽ nhận được database schema, câu hỏi người dùng và câu truy vấn SQL tương đương với câu hỏi của người dùng. Nhiệm vụ của bạn là chọn ra những câu lệnh CREATE TABLE thật sự liên quan đến câu truy vấn SQL và bỏ qua những lệnh CREATE TABLE còn lại. Chỉ trả lời kết quả.
... | CREATE TABLE "vai trò" ("mã vai trò" text, "tên vai trò" text, "mô tả về vai trò" text); |
cre_Doc_Tracking_DB | select mã vai trò , tên vai trò , mô tả về vai trò from vai trò | [
"select",
"mã vai trò",
",",
"tên vai trò",
",",
"mô tả về vai trò",
"from",
"vai trò"
] | [
"select",
"mã vai trò",
",",
"tên vai trò",
",",
"mô tả về vai trò",
"from",
"vai trò"
] | Liệt kê mã , tên và mô tả về từng vai trò công việc. | [
"Liệt",
"kê",
"mã",
",",
"tên",
"và",
"mô",
"tả",
"về",
"từng",
"vai",
"trò",
"công",
"việc",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 3]]}, 'groupBy': [], 'where': [], 'limit': None, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 9, False], None]], [0, [0, [0, 10, False], None]], [0, [0, [0, 11, False], None]]]], 'orderBy': []} | train | Bạn là một chuyên gia truy vấn dữ liệu SQL. Bạn sẽ nhận được database schema, câu hỏi người dùng và câu truy vấn SQL tương đương với câu hỏi của người dùng. Nhiệm vụ của bạn là chọn ra những câu lệnh CREATE TABLE thật sự liên quan đến câu truy vấn SQL và bỏ qua những lệnh CREATE TABLE còn lại. Chỉ trả lời kết quả.
... | CREATE TABLE "vai trò" ("mã vai trò" text, "tên vai trò" text, "mô tả về vai trò" text); |
cre_Doc_Tracking_DB | select mã vai trò , tên vai trò , mô tả về vai trò from vai trò | [
"select",
"mã vai trò",
",",
"tên vai trò",
",",
"mô tả về vai trò",
"from",
"vai trò"
] | [
"select",
"mã vai trò",
",",
"tên vai trò",
",",
"mô tả về vai trò",
"from",
"vai trò"
] | Đối với từng vai trò công việc , hãy cho biết mã , tên và mô tả về vai trò công việc tương ứng | [
"Đối",
"với",
"từng",
"vai",
"trò",
"công",
"việc",
",",
"hãy",
"cho",
"biết",
"mã",
",",
"tên",
"và",
"mô",
"tả",
"về",
"vai",
"trò",
"công",
"việc",
"tương",
"ứng"
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 3]]}, 'groupBy': [], 'where': [], 'limit': None, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 9, False], None]], [0, [0, [0, 10, False], None]], [0, [0, [0, 11, False], None]]]], 'orderBy': []} | train | Bạn là một chuyên gia truy vấn dữ liệu SQL. Bạn sẽ nhận được database schema, câu hỏi người dùng và câu truy vấn SQL tương đương với câu hỏi của người dùng. Nhiệm vụ của bạn là chọn ra những câu lệnh CREATE TABLE thật sự liên quan đến câu truy vấn SQL và bỏ qua những lệnh CREATE TABLE còn lại. Chỉ trả lời kết quả.
... | CREATE TABLE "vai trò" ("mã vai trò" text, "tên vai trò" text, "mô tả về vai trò" text); |
cre_Doc_Tracking_DB | select tên vai trò , mô tả về vai trò from vai trò where mã vai trò = "MG" | [
"select",
"tên vai trò",
",",
"mô tả về vai trò",
"from",
"vai trò",
"where",
"mã vai trò",
"=",
"\"MG\""
] | [
"select",
"tên vai trò",
",",
"mô tả về vai trò",
"from",
"vai trò",
"where",
"mã vai trò",
"=",
"value"
] | Cho biết tên của vai trò công việc với mã MG cũng như là mô tả về vai trò công việc này. | [
"Cho",
"biết",
"tên",
"của",
"vai",
"trò",
"công",
"việc",
"với",
"mã",
"MG",
"cũng",
"như",
"là",
"mô",
"tả",
"về",
"vai",
"trò",
"công",
"việc",
"này",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 3]]}, 'groupBy': [], 'where': [[False, 2, [0, [0, 9, False], None], '"MG"', None]], 'limit': None, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 10, False], None]], [0, [0, [0, 11, False], None]]]], 'orderBy': []} | train | Bạn là một chuyên gia truy vấn dữ liệu SQL. Bạn sẽ nhận được database schema, câu hỏi người dùng và câu truy vấn SQL tương đương với câu hỏi của người dùng. Nhiệm vụ của bạn là chọn ra những câu lệnh CREATE TABLE thật sự liên quan đến câu truy vấn SQL và bỏ qua những lệnh CREATE TABLE còn lại. Chỉ trả lời kết quả.
... | CREATE TABLE "vai trò" ("mã vai trò" text, "tên vai trò" text, "mô tả về vai trò" text); |
cre_Doc_Tracking_DB | select tên vai trò , mô tả về vai trò from vai trò where mã vai trò = "MG" | [
"select",
"tên vai trò",
",",
"mô tả về vai trò",
"from",
"vai trò",
"where",
"mã vai trò",
"=",
"\"MG\""
] | [
"select",
"tên vai trò",
",",
"mô tả về vai trò",
"from",
"vai trò",
"where",
"mã vai trò",
"=",
"value"
] | Cho biết tên và mô tả về vai trò công việc có mã là MG. | [
"Cho",
"biết",
"tên",
"và",
"mô",
"tả",
"về",
"vai",
"trò",
"công",
"việc",
"có",
"mã",
"là",
"MG",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 3]]}, 'groupBy': [], 'where': [[False, 2, [0, [0, 9, False], None], '"MG"', None]], 'limit': None, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 10, False], None]], [0, [0, [0, 11, False], None]]]], 'orderBy': []} | train | Bạn là một chuyên gia truy vấn dữ liệu SQL. Bạn sẽ nhận được database schema, câu hỏi người dùng và câu truy vấn SQL tương đương với câu hỏi của người dùng. Nhiệm vụ của bạn là chọn ra những câu lệnh CREATE TABLE thật sự liên quan đến câu truy vấn SQL và bỏ qua những lệnh CREATE TABLE còn lại. Chỉ trả lời kết quả.
... | CREATE TABLE "vai trò" ("mã vai trò" text, "tên vai trò" text, "mô tả về vai trò" text); |
cre_Doc_Tracking_DB | select mô tả về vai trò from vai trò where tên vai trò = "Proof Reader" | [
"select",
"mô tả về vai trò",
"from",
"vai trò",
"where",
"tên vai trò",
"=",
"\"Proof Reader\""
] | [
"select",
"mô tả về vai trò",
"from",
"vai trò",
"where",
"tên vai trò",
"=",
"value"
] | Hiển thị mô tả về vai trò công việc ' Người đọc sửa văn bản '. | [
"Hiển",
"thị",
"mô",
"tả",
"về",
"vai",
"trò",
"công",
"việc",
"'",
"Người",
"đọc",
"sửa",
"văn",
"bản",
"'",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 3]]}, 'groupBy': [], 'where': [[False, 2, [0, [0, 10, False], None], '"Proof Reader"', None]], 'limit': None, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 11, False], None]]]], 'orderBy': []} | train | Bạn là một chuyên gia truy vấn dữ liệu SQL. Bạn sẽ nhận được database schema, câu hỏi người dùng và câu truy vấn SQL tương đương với câu hỏi của người dùng. Nhiệm vụ của bạn là chọn ra những câu lệnh CREATE TABLE thật sự liên quan đến câu truy vấn SQL và bỏ qua những lệnh CREATE TABLE còn lại. Chỉ trả lời kết quả.
... | CREATE TABLE "vai trò" ("mã vai trò" text, "tên vai trò" text, "mô tả về vai trò" text); |
cre_Doc_Tracking_DB | select mô tả về vai trò from vai trò where tên vai trò = "Proof Reader" | [
"select",
"mô tả về vai trò",
"from",
"vai trò",
"where",
"tên vai trò",
"=",
"\"Proof Reader\""
] | [
"select",
"mô tả về vai trò",
"from",
"vai trò",
"where",
"tên vai trò",
"=",
"value"
] | Cho biết mô tả về vai trò công việc ' Người đọc sửa văn bản '. | [
"Cho",
"biết",
"mô",
"tả",
"về",
"vai",
"trò",
"công",
"việc",
"'",
"Người",
"đọc",
"sửa",
"văn",
"bản",
"'",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 3]]}, 'groupBy': [], 'where': [[False, 2, [0, [0, 10, False], None], '"Proof Reader"', None]], 'limit': None, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 11, False], None]]]], 'orderBy': []} | train | Bạn là một chuyên gia truy vấn dữ liệu SQL. Bạn sẽ nhận được database schema, câu hỏi người dùng và câu truy vấn SQL tương đương với câu hỏi của người dùng. Nhiệm vụ của bạn là chọn ra những câu lệnh CREATE TABLE thật sự liên quan đến câu truy vấn SQL và bỏ qua những lệnh CREATE TABLE còn lại. Chỉ trả lời kết quả.
... | CREATE TABLE "vai trò" ("mã vai trò" text, "tên vai trò" text, "mô tả về vai trò" text); |
cre_Doc_Tracking_DB | select count ( * ) from nhân viên | [
"select",
"count",
"(",
"*",
")",
"from",
"nhân viên"
] | [
"select",
"count",
"(",
"*",
")",
"from",
"nhân viên"
] | Có bao nhiêu nhân viên tất cả ? | [
"Có",
"bao",
"nhiêu",
"nhân",
"viên",
"tất",
"cả",
"?"
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 5]]}, 'groupBy': [], 'where': [], 'limit': None, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [False, [[3, [0, [0, 0, False], None]]]], 'orderBy': []} | train | Bạn là một chuyên gia truy vấn dữ liệu SQL. Bạn sẽ nhận được database schema, câu hỏi người dùng và câu truy vấn SQL tương đương với câu hỏi của người dùng. Nhiệm vụ của bạn là chọn ra những câu lệnh CREATE TABLE thật sự liên quan đến câu truy vấn SQL và bỏ qua những lệnh CREATE TABLE còn lại. Chỉ trả lời kết quả.
... | CREATE TABLE "nhân viên" ("id nhân viên" number, "mã vai trò" text, "tên nhân viên" text, "giới tính" text, "ngày sinh" time, "những chi tiết khác" text); |
cre_Doc_Tracking_DB | select count ( * ) from nhân viên | [
"select",
"count",
"(",
"*",
")",
"from",
"nhân viên"
] | [
"select",
"count",
"(",
"*",
")",
"from",
"nhân viên"
] | cho biết số lượng nhân viên chúng ta có. | [
"cho",
"biết",
"số",
"lượng",
"nhân",
"viên",
"chúng",
"ta",
"có",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 5]]}, 'groupBy': [], 'where': [], 'limit': None, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [False, [[3, [0, [0, 0, False], None]]]], 'orderBy': []} | train | Bạn là một chuyên gia truy vấn dữ liệu SQL. Bạn sẽ nhận được database schema, câu hỏi người dùng và câu truy vấn SQL tương đương với câu hỏi của người dùng. Nhiệm vụ của bạn là chọn ra những câu lệnh CREATE TABLE thật sự liên quan đến câu truy vấn SQL và bỏ qua những lệnh CREATE TABLE còn lại. Chỉ trả lời kết quả.
... | CREATE TABLE "nhân viên" ("id nhân viên" number, "mã vai trò" text, "tên nhân viên" text, "giới tính" text, "ngày sinh" time, "những chi tiết khác" text); |
cre_Doc_Tracking_DB | select tên nhân viên , mã vai trò , ngày sinh from nhân viên where tên nhân viên = "Armani" | [
"select",
"tên nhân viên",
",",
"mã vai trò",
",",
"ngày sinh",
"from",
"nhân viên",
"where",
"tên nhân viên",
"=",
"\"Armani\""
] | [
"select",
"tên nhân viên",
",",
"mã vai trò",
",",
"ngày sinh",
"from",
"nhân viên",
"where",
"tên nhân viên",
"=",
"value"
] | Hiển thị tên , mã vai trò và ngày sinh của nhân viên có tên là ' Armani '. | [
"Hiển",
"thị",
"tên",
",",
"mã",
"vai",
"trò",
"và",
"ngày",
"sinh",
"của",
"nhân",
"viên",
"có",
"tên",
"là",
"'",
"Armani",
"'",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 5]]}, 'groupBy': [], 'where': [[False, 2, [0, [0, 20, False], None], '"Armani"', None]], 'limit': None, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 20, False], None]], [0, [0, [0, 19, False], None]], [0, [0, [0, 22,... | train | Bạn là một chuyên gia truy vấn dữ liệu SQL. Bạn sẽ nhận được database schema, câu hỏi người dùng và câu truy vấn SQL tương đương với câu hỏi của người dùng. Nhiệm vụ của bạn là chọn ra những câu lệnh CREATE TABLE thật sự liên quan đến câu truy vấn SQL và bỏ qua những lệnh CREATE TABLE còn lại. Chỉ trả lời kết quả.
... | CREATE TABLE "nhân viên" ("id nhân viên" number, "mã vai trò" text, "tên nhân viên" text, "giới tính" text, "ngày sinh" time, "những chi tiết khác" text); |
cre_Doc_Tracking_DB | select tên nhân viên , mã vai trò , ngày sinh from nhân viên where tên nhân viên = "Armani" | [
"select",
"tên nhân viên",
",",
"mã vai trò",
",",
"ngày sinh",
"from",
"nhân viên",
"where",
"tên nhân viên",
"=",
"\"Armani\""
] | [
"select",
"tên nhân viên",
",",
"mã vai trò",
",",
"ngày sinh",
"from",
"nhân viên",
"where",
"tên nhân viên",
"=",
"value"
] | Tên , mã vai trò và ngày sinh của nhân viên có tên Armani ? | [
"Tên",
",",
"mã",
"vai",
"trò",
"và",
"ngày",
"sinh",
"của",
"nhân",
"viên",
"có",
"tên",
"Armani",
"?"
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 5]]}, 'groupBy': [], 'where': [[False, 2, [0, [0, 20, False], None], '"Armani"', None]], 'limit': None, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 20, False], None]], [0, [0, [0, 19, False], None]], [0, [0, [0, 22,... | train | Bạn là một chuyên gia truy vấn dữ liệu SQL. Bạn sẽ nhận được database schema, câu hỏi người dùng và câu truy vấn SQL tương đương với câu hỏi của người dùng. Nhiệm vụ của bạn là chọn ra những câu lệnh CREATE TABLE thật sự liên quan đến câu truy vấn SQL và bỏ qua những lệnh CREATE TABLE còn lại. Chỉ trả lời kết quả.
... | CREATE TABLE "nhân viên" ("id nhân viên" number, "mã vai trò" text, "tên nhân viên" text, "giới tính" text, "ngày sinh" time, "những chi tiết khác" text); |
cre_Doc_Tracking_DB | select id nhân viên from nhân viên where tên nhân viên = "Ebba" | [
"select",
"id nhân viên",
"from",
"nhân viên",
"where",
"tên nhân viên",
"=",
"\"Ebba\""
] | [
"select",
"id nhân viên",
"from",
"nhân viên",
"where",
"tên nhân viên",
"=",
"value"
] | Nhân viên tên là Ebba có id là gì ? | [
"Nhân",
"viên",
"tên",
"là",
"Ebba",
"có",
"id",
"là",
"gì",
"?"
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 5]]}, 'groupBy': [], 'where': [[False, 2, [0, [0, 20, False], None], '"Ebba"', None]], 'limit': None, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 18, False], None]]]], 'orderBy': []} | train | Bạn là một chuyên gia truy vấn dữ liệu SQL. Bạn sẽ nhận được database schema, câu hỏi người dùng và câu truy vấn SQL tương đương với câu hỏi của người dùng. Nhiệm vụ của bạn là chọn ra những câu lệnh CREATE TABLE thật sự liên quan đến câu truy vấn SQL và bỏ qua những lệnh CREATE TABLE còn lại. Chỉ trả lời kết quả.
... | CREATE TABLE "nhân viên" ("id nhân viên" number, "mã vai trò" text, "tên nhân viên" text, "giới tính" text, "ngày sinh" time, "những chi tiết khác" text); |
cre_Doc_Tracking_DB | select id nhân viên from nhân viên where tên nhân viên = "Ebba" | [
"select",
"id nhân viên",
"from",
"nhân viên",
"where",
"tên nhân viên",
"=",
"\"Ebba\""
] | [
"select",
"id nhân viên",
"from",
"nhân viên",
"where",
"tên nhân viên",
"=",
"value"
] | Hiển thị id của nhân viên có tên là Ebba. | [
"Hiển",
"thị",
"id",
"của",
"nhân",
"viên",
"có",
"tên",
"là",
"Ebba",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 5]]}, 'groupBy': [], 'where': [[False, 2, [0, [0, 20, False], None], '"Ebba"', None]], 'limit': None, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 18, False], None]]]], 'orderBy': []} | train | Bạn là một chuyên gia truy vấn dữ liệu SQL. Bạn sẽ nhận được database schema, câu hỏi người dùng và câu truy vấn SQL tương đương với câu hỏi của người dùng. Nhiệm vụ của bạn là chọn ra những câu lệnh CREATE TABLE thật sự liên quan đến câu truy vấn SQL và bỏ qua những lệnh CREATE TABLE còn lại. Chỉ trả lời kết quả.
... | CREATE TABLE "nhân viên" ("id nhân viên" number, "mã vai trò" text, "tên nhân viên" text, "giới tính" text, "ngày sinh" time, "những chi tiết khác" text); |
cre_Doc_Tracking_DB | select tên nhân viên from nhân viên where mã vai trò = "HR" | [
"select",
"tên nhân viên",
"from",
"nhân viên",
"where",
"mã vai trò",
"=",
"\"HR\""
] | [
"select",
"tên nhân viên",
"from",
"nhân viên",
"where",
"mã vai trò",
"=",
"value"
] | Hiển thị tên của tất cả các nhân viên có vai trò công việc là ' HR '. | [
"Hiển",
"thị",
"tên",
"của",
"tất",
"cả",
"các",
"nhân",
"viên",
"có",
"vai",
"trò",
"công",
"việc",
"là",
"'",
"HR",
"'",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 5]]}, 'groupBy': [], 'where': [[False, 2, [0, [0, 19, False], None], '"HR"', None]], 'limit': None, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 20, False], None]]]], 'orderBy': []} | train | Bạn là một chuyên gia truy vấn dữ liệu SQL. Bạn sẽ nhận được database schema, câu hỏi người dùng và câu truy vấn SQL tương đương với câu hỏi của người dùng. Nhiệm vụ của bạn là chọn ra những câu lệnh CREATE TABLE thật sự liên quan đến câu truy vấn SQL và bỏ qua những lệnh CREATE TABLE còn lại. Chỉ trả lời kết quả.
... | CREATE TABLE "nhân viên" ("id nhân viên" number, "mã vai trò" text, "tên nhân viên" text, "giới tính" text, "ngày sinh" time, "những chi tiết khác" text); CREATE TABLE "vai trò" ("mã vai trò" text, "tên vai trò" text, "mô tả về vai trò" text); |
cre_Doc_Tracking_DB | select tên nhân viên from nhân viên where mã vai trò = "HR" | [
"select",
"tên nhân viên",
"from",
"nhân viên",
"where",
"mã vai trò",
"=",
"\"HR\""
] | [
"select",
"tên nhân viên",
"from",
"nhân viên",
"where",
"mã vai trò",
"=",
"value"
] | Nhân viên nào có vai trò công việc là ' HR ' ? Hãy tìm tên của những nhân viên này. | [
"Nhân",
"viên",
"nào",
"có",
"vai",
"trò",
"công",
"việc",
"là",
"'",
"HR",
"'",
"?",
"Hãy",
"tìm",
"tên",
"của",
"những",
"nhân",
"viên",
"này",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 5]]}, 'groupBy': [], 'where': [[False, 2, [0, [0, 19, False], None], '"HR"', None]], 'limit': None, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 20, False], None]]]], 'orderBy': []} | train | Bạn là một chuyên gia truy vấn dữ liệu SQL. Bạn sẽ nhận được database schema, câu hỏi người dùng và câu truy vấn SQL tương đương với câu hỏi của người dùng. Nhiệm vụ của bạn là chọn ra những câu lệnh CREATE TABLE thật sự liên quan đến câu truy vấn SQL và bỏ qua những lệnh CREATE TABLE còn lại. Chỉ trả lời kết quả.
... | CREATE TABLE "nhân viên" ("id nhân viên" number, "mã vai trò" text, "tên nhân viên" text, "giới tính" text, "ngày sinh" time, "những chi tiết khác" text); CREATE TABLE "vai trò" ("mã vai trò" text, "tên vai trò" text, "mô tả về vai trò" text); |
cre_Doc_Tracking_DB | select mã vai trò , count ( * ) from nhân viên group by mã vai trò | [
"select",
"mã vai trò",
",",
"count",
"(",
"*",
")",
"from",
"nhân viên",
"group",
"by",
"mã vai trò"
] | [
"select",
"mã vai trò",
",",
"count",
"(",
"*",
")",
"from",
"nhân viên",
"group",
"by",
"mã vai trò"
] | Hiển thị mã vai trò của tất cả các nhân viên và số lượng nhân viên thuộc vào mỗi loại mã. | [
"Hiển",
"thị",
"mã",
"vai",
"trò",
"của",
"tất",
"cả",
"các",
"nhân",
"viên",
"và",
"số",
"lượng",
"nhân",
"viên",
"thuộc",
"vào",
"mỗi",
"loại",
"mã",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 5]]}, 'groupBy': [[0, 19, False]], 'where': [], 'limit': None, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 19, False], None]], [3, [0, [0, 0, False], None]]]], 'orderBy': []} | train | Bạn là một chuyên gia truy vấn dữ liệu SQL. Bạn sẽ nhận được database schema, câu hỏi người dùng và câu truy vấn SQL tương đương với câu hỏi của người dùng. Nhiệm vụ của bạn là chọn ra những câu lệnh CREATE TABLE thật sự liên quan đến câu truy vấn SQL và bỏ qua những lệnh CREATE TABLE còn lại. Chỉ trả lời kết quả.
... | CREATE TABLE "vai trò" ("mã vai trò" text, "tên vai trò" text, "mô tả về vai trò" text); CREATE TABLE "nhân viên" ("id nhân viên" number, "mã vai trò" text, "tên nhân viên" text, "giới tính" text, "ngày sinh" time, "những chi tiết khác" text); |
cre_Doc_Tracking_DB | select mã vai trò , count ( * ) from nhân viên group by mã vai trò | [
"select",
"mã vai trò",
",",
"count",
"(",
"*",
")",
"from",
"nhân viên",
"group",
"by",
"mã vai trò"
] | [
"select",
"mã vai trò",
",",
"count",
"(",
"*",
")",
"from",
"nhân viên",
"group",
"by",
"mã vai trò"
] | Cho biết mã vai trò của tất cả các nhân viên cũng như là có bao nhiêu nhân viên thuộc vào từng loại mã ? | [
"Cho",
"biết",
"mã",
"vai",
"trò",
"của",
"tất",
"cả",
"các",
"nhân",
"viên",
"cũng",
"như",
"là",
"có",
"bao",
"nhiêu",
"nhân",
"viên",
"thuộc",
"vào",
"từng",
"loại",
"mã",
"?"
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 5]]}, 'groupBy': [[0, 19, False]], 'where': [], 'limit': None, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 19, False], None]], [3, [0, [0, 0, False], None]]]], 'orderBy': []} | train | Bạn là một chuyên gia truy vấn dữ liệu SQL. Bạn sẽ nhận được database schema, câu hỏi người dùng và câu truy vấn SQL tương đương với câu hỏi của người dùng. Nhiệm vụ của bạn là chọn ra những câu lệnh CREATE TABLE thật sự liên quan đến câu truy vấn SQL và bỏ qua những lệnh CREATE TABLE còn lại. Chỉ trả lời kết quả.
... | CREATE TABLE "vai trò" ("mã vai trò" text, "tên vai trò" text, "mô tả về vai trò" text); CREATE TABLE "nhân viên" ("id nhân viên" number, "mã vai trò" text, "tên nhân viên" text, "giới tính" text, "ngày sinh" time, "những chi tiết khác" text); |
cre_Doc_Tracking_DB | select mã vai trò from nhân viên group by mã vai trò order by count ( * ) desc limit 1 | [
"select",
"mã vai trò",
"from",
"nhân viên",
"group",
"by",
"mã vai trò",
"order",
"by",
"count",
"(",
"*",
")",
"desc",
"limit",
"1"
] | [
"select",
"mã vai trò",
"from",
"nhân viên",
"group",
"by",
"mã vai trò",
"order",
"by",
"count",
"(",
"*",
")",
"desc",
"limit",
"value"
] | Cho biết mã của vai trò công việc với số lượng nhân viên nhiều nhất. | [
"Cho",
"biết",
"mã",
"của",
"vai",
"trò",
"công",
"việc",
"với",
"số",
"lượng",
"nhân",
"viên",
"nhiều",
"nhất",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 5]]}, 'groupBy': [[0, 19, False]], 'where': [], 'limit': 1, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 19, False], None]]]], 'orderBy': ['desc', [[0, [3, 0, False], None]]]} | train | Bạn là một chuyên gia truy vấn dữ liệu SQL. Bạn sẽ nhận được database schema, câu hỏi người dùng và câu truy vấn SQL tương đương với câu hỏi của người dùng. Nhiệm vụ của bạn là chọn ra những câu lệnh CREATE TABLE thật sự liên quan đến câu truy vấn SQL và bỏ qua những lệnh CREATE TABLE còn lại. Chỉ trả lời kết quả.
... | CREATE TABLE "vai trò" ("mã vai trò" text, "tên vai trò" text, "mô tả về vai trò" text); CREATE TABLE "nhân viên" ("id nhân viên" number, "mã vai trò" text, "tên nhân viên" text, "giới tính" text, "ngày sinh" time, "những chi tiết khác" text); |
cre_Doc_Tracking_DB | select mã vai trò from nhân viên group by mã vai trò order by count ( * ) desc limit 1 | [
"select",
"mã vai trò",
"from",
"nhân viên",
"group",
"by",
"mã vai trò",
"order",
"by",
"count",
"(",
"*",
")",
"desc",
"limit",
"1"
] | [
"select",
"mã vai trò",
"from",
"nhân viên",
"group",
"by",
"mã vai trò",
"order",
"by",
"count",
"(",
"*",
")",
"desc",
"limit",
"value"
] | Vai trò công việc nào có nhiều nhân viên nhất ? Cho biết mã của vai trò công việc này. | [
"Vai",
"trò",
"công",
"việc",
"nào",
"có",
"nhiều",
"nhân",
"viên",
"nhất",
"?",
"Cho",
"biết",
"mã",
"của",
"vai",
"trò",
"công",
"việc",
"này",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 5]]}, 'groupBy': [[0, 19, False]], 'where': [], 'limit': 1, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 19, False], None]]]], 'orderBy': ['desc', [[0, [3, 0, False], None]]]} | train | Bạn là một chuyên gia truy vấn dữ liệu SQL. Bạn sẽ nhận được database schema, câu hỏi người dùng và câu truy vấn SQL tương đương với câu hỏi của người dùng. Nhiệm vụ của bạn là chọn ra những câu lệnh CREATE TABLE thật sự liên quan đến câu truy vấn SQL và bỏ qua những lệnh CREATE TABLE còn lại. Chỉ trả lời kết quả.
... | CREATE TABLE "vai trò" ("mã vai trò" text, "tên vai trò" text, "mô tả về vai trò" text); CREATE TABLE "nhân viên" ("id nhân viên" number, "mã vai trò" text, "tên nhân viên" text, "giới tính" text, "ngày sinh" time, "những chi tiết khác" text); |
cre_Doc_Tracking_DB | select mã vai trò from nhân viên group by mã vai trò having count ( * ) >= 3 | [
"select",
"mã vai trò",
"from",
"nhân viên",
"group",
"by",
"mã vai trò",
"having",
"count",
"(",
"*",
")",
">=",
"3"
] | [
"select",
"mã vai trò",
"from",
"nhân viên",
"group",
"by",
"mã vai trò",
"having",
"count",
"(",
"*",
")",
">",
"=",
"value"
] | Hiển thị mã của các vai trò công việc có ít nhất 3 nhân viên. | [
"Hiển",
"thị",
"mã",
"của",
"các",
"vai",
"trò",
"công",
"việc",
"có",
"ít",
"nhất",
"3",
"nhân",
"viên",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 5]]}, 'groupBy': [[0, 19, False]], 'where': [], 'limit': None, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [[False, 5, [0, [3, 0, False], None], 3.0, None]], 'select': [False, [[0, [0, [0, 19, False], None]]]], 'orderBy': []} | train | Bạn là một chuyên gia truy vấn dữ liệu SQL. Bạn sẽ nhận được database schema, câu hỏi người dùng và câu truy vấn SQL tương đương với câu hỏi của người dùng. Nhiệm vụ của bạn là chọn ra những câu lệnh CREATE TABLE thật sự liên quan đến câu truy vấn SQL và bỏ qua những lệnh CREATE TABLE còn lại. Chỉ trả lời kết quả.
... | CREATE TABLE "vai trò" ("mã vai trò" text, "tên vai trò" text, "mô tả về vai trò" text);CREATE TABLE "nhân viên" ("id nhân viên" number, "mã vai trò" text, "tên nhân viên" text, "giới tính" text, "ngày sinh" time, "những chi tiết khác" text);
|
cre_Doc_Tracking_DB | select mã vai trò from nhân viên group by mã vai trò having count ( * ) >= 3 | [
"select",
"mã vai trò",
"from",
"nhân viên",
"group",
"by",
"mã vai trò",
"having",
"count",
"(",
"*",
")",
">=",
"3"
] | [
"select",
"mã vai trò",
"from",
"nhân viên",
"group",
"by",
"mã vai trò",
"having",
"count",
"(",
"*",
")",
">",
"=",
"value"
] | Những vai trò công việc nào có từ 3 nhân viên trở lên ? Hãy cho biết mã của những vai trò công việc này. | [
"Những",
"vai",
"trò",
"công",
"việc",
"nào",
"có",
"từ",
"3",
"nhân",
"viên",
"trở",
"lên",
"?",
"Hãy",
"cho",
"biết",
"mã",
"của",
"những",
"vai",
"trò",
"công",
"việc",
"này",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 5]]}, 'groupBy': [[0, 19, False]], 'where': [], 'limit': None, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [[False, 5, [0, [3, 0, False], None], 3.0, None]], 'select': [False, [[0, [0, [0, 19, False], None]]]], 'orderBy': []} | train | Bạn là một chuyên gia truy vấn dữ liệu SQL. Bạn sẽ nhận được database schema, câu hỏi người dùng và câu truy vấn SQL tương đương với câu hỏi của người dùng. Nhiệm vụ của bạn là chọn ra những câu lệnh CREATE TABLE thật sự liên quan đến câu truy vấn SQL và bỏ qua những lệnh CREATE TABLE còn lại. Chỉ trả lời kết quả.
... | CREATE TABLE "vai trò" ("mã vai trò" text, "tên vai trò" text, "mô tả về vai trò" text); CREATE TABLE "nhân viên" ("id nhân viên" number, "mã vai trò" text, "tên nhân viên" text, "giới tính" text, "ngày sinh" time, "những chi tiết khác" text); |
cre_Doc_Tracking_DB | select mã vai trò from nhân viên group by mã vai trò order by count ( * ) asc limit 1 | [
"select",
"mã vai trò",
"from",
"nhân viên",
"group",
"by",
"mã vai trò",
"order",
"by",
"count",
"(",
"*",
")",
"asc",
"limit",
"1"
] | [
"select",
"mã vai trò",
"from",
"nhân viên",
"group",
"by",
"mã vai trò",
"order",
"by",
"count",
"(",
"*",
")",
"asc",
"limit",
"value"
] | Hiển thị mã của vai trò công việc có ít nhân viên nhất đảm nhận nhất. | [
"Hiển",
"thị",
"mã",
"của",
"vai",
"trò",
"công",
"việc",
"có",
"ít",
"nhân",
"viên",
"nhất",
"đảm",
"nhận",
"nhất",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 5]]}, 'groupBy': [[0, 19, False]], 'where': [], 'limit': 1, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 19, False], None]]]], 'orderBy': ['asc', [[0, [3, 0, False], None]]]} | train | Bạn là một chuyên gia truy vấn dữ liệu SQL. Bạn sẽ nhận được database schema, câu hỏi người dùng và câu truy vấn SQL tương đương với câu hỏi của người dùng. Nhiệm vụ của bạn là chọn ra những câu lệnh CREATE TABLE thật sự liên quan đến câu truy vấn SQL và bỏ qua những lệnh CREATE TABLE còn lại. Chỉ trả lời kết quả.
... | CREATE TABLE "vai trò" ("mã vai trò" text, "tên vai trò" text, "mô tả về vai trò" text); CREATE TABLE "nhân viên" ("id nhân viên" number, "mã vai trò" text, "tên nhân viên" text, "giới tính" text, "ngày sinh" time, "những chi tiết khác" text); |
cre_Doc_Tracking_DB | select mã vai trò from nhân viên group by mã vai trò order by count ( * ) asc limit 1 | [
"select",
"mã vai trò",
"from",
"nhân viên",
"group",
"by",
"mã vai trò",
"order",
"by",
"count",
"(",
"*",
")",
"asc",
"limit",
"1"
] | [
"select",
"mã vai trò",
"from",
"nhân viên",
"group",
"by",
"mã vai trò",
"order",
"by",
"count",
"(",
"*",
")",
"asc",
"limit",
"value"
] | Vai trò công việc nào có ít nhân viên đảm nhận nhất ? Cho biết mã của vai trò công việc này. | [
"Vai",
"trò",
"công",
"việc",
"nào",
"có",
"ít",
"nhân",
"viên",
"đảm",
"nhận",
"nhất",
"?",
"Cho",
"biết",
"mã",
"của",
"vai",
"trò",
"công",
"việc",
"này",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 5]]}, 'groupBy': [[0, 19, False]], 'where': [], 'limit': 1, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 19, False], None]]]], 'orderBy': ['asc', [[0, [3, 0, False], None]]]} | train | Bạn là một chuyên gia truy vấn dữ liệu SQL. Bạn sẽ nhận được database schema, câu hỏi người dùng và câu truy vấn SQL tương đương với câu hỏi của người dùng. Nhiệm vụ của bạn là chọn ra những câu lệnh CREATE TABLE thật sự liên quan đến câu truy vấn SQL và bỏ qua những lệnh CREATE TABLE còn lại. Chỉ trả lời kết quả.
... | CREATE TABLE "vai trò" ("mã vai trò" text, "tên vai trò" text, "mô tả về vai trò" text); CREATE TABLE "nhân viên" ("id nhân viên" number, "mã vai trò" text, "tên nhân viên" text, "giới tính" text, "ngày sinh" time, "những chi tiết khác" text); |
cre_Doc_Tracking_DB | select t2.tên vai trò , t2.mô tả về vai trò from nhân viên as t1 join vai trò as t2 on t1.mã vai trò = t2.mã vai trò where t1.tên nhân viên = "Ebba" | [
"select",
"t2.tên vai trò",
",",
"t2.mô tả về vai trò",
"from",
"nhân viên",
"as",
"t1",
"join",
"vai trò",
"as",
"t2",
"on",
"t1.mã vai trò",
"=",
"t2.mã vai trò",
"where",
"t1.tên nhân viên",
"=",
"\"Ebba\""
] | [
"select",
"t2",
".",
"tên vai trò",
",",
"t2",
".",
"mô tả về vai trò",
"from",
"nhân viên",
"as",
"t1",
"join",
"vai trò",
"as",
"t2",
"on",
"t1",
".",
"mã vai trò",
"=",
"t2",
".",
"mã vai trò",
"where",
"t1",
".",
"tên nhân viên",
"=",
"value"
] | Nhân viên Ebba có tên là gì ? Đồng thời cho biết mô tả về vai trò công việc của nhân viên này. | [
"Nhân",
"viên",
"Ebba",
"có",
"tên",
"là",
"gì",
"?",
"Đồng",
"thời",
"cho",
"biết",
"mô",
"tả",
"về",
"vai",
"trò",
"công",
"việc",
"của",
"nhân",
"viên",
"này",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [[False, 2, [0, [0, 19, False], None], [0, 9, False], None]], 'table_units': [['table_unit', 5], ['table_unit', 3]]}, 'groupBy': [], 'where': [[False, 2, [0, [0, 20, False], None], '"Ebba"', None]], 'limit': None, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [False, [[0, ... | train | Bạn là một chuyên gia truy vấn dữ liệu SQL. Bạn sẽ nhận được database schema, câu hỏi người dùng và câu truy vấn SQL tương đương với câu hỏi của người dùng. Nhiệm vụ của bạn là chọn ra những câu lệnh CREATE TABLE thật sự liên quan đến câu truy vấn SQL và bỏ qua những lệnh CREATE TABLE còn lại. Chỉ trả lời kết quả.
... | CREATE TABLE "nhân viên" ("id nhân viên" number, "mã vai trò" text, "tên nhân viên" text, "giới tính" text, "ngày sinh" time, "những chi tiết khác" text); CREATE TABLE "vai trò" ("mã vai trò" text, "tên vai trò" text, "mô tả về vai trò" text); |
cre_Doc_Tracking_DB | select t2.tên vai trò , t2.mô tả về vai trò from nhân viên as t1 join vai trò as t2 on t1.mã vai trò = t2.mã vai trò where t1.tên nhân viên = "Ebba" | [
"select",
"t2.tên vai trò",
",",
"t2.mô tả về vai trò",
"from",
"nhân viên",
"as",
"t1",
"join",
"vai trò",
"as",
"t2",
"on",
"t1.mã vai trò",
"=",
"t2.mã vai trò",
"where",
"t1.tên nhân viên",
"=",
"\"Ebba\""
] | [
"select",
"t2",
".",
"tên vai trò",
",",
"t2",
".",
"mô tả về vai trò",
"from",
"nhân viên",
"as",
"t1",
"join",
"vai trò",
"as",
"t2",
"on",
"t1",
".",
"mã vai trò",
"=",
"t2",
".",
"mã vai trò",
"where",
"t1",
".",
"tên nhân viên",
"=",
"value"
] | Cho biết mô tả về vai trò công việc của nhân viên có tên là Ebba ? Đồng thời hiển thị tên của nhân viên này. | [
"Cho",
"biết",
"mô",
"tả",
"về",
"vai",
"trò",
"công",
"việc",
"của",
"nhân",
"viên",
"có",
"tên",
"là",
"Ebba",
"?",
"Đồng",
"thời",
"hiển",
"thị",
"tên",
"của",
"nhân",
"viên",
"này",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [[False, 2, [0, [0, 19, False], None], [0, 9, False], None]], 'table_units': [['table_unit', 5], ['table_unit', 3]]}, 'groupBy': [], 'where': [[False, 2, [0, [0, 20, False], None], '"Ebba"', None]], 'limit': None, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [False, [[0, ... | train | Bạn là một chuyên gia truy vấn dữ liệu SQL. Bạn sẽ nhận được database schema, câu hỏi người dùng và câu truy vấn SQL tương đương với câu hỏi của người dùng. Nhiệm vụ của bạn là chọn ra những câu lệnh CREATE TABLE thật sự liên quan đến câu truy vấn SQL và bỏ qua những lệnh CREATE TABLE còn lại. Chỉ trả lời kết quả.
... | CREATE TABLE "vai trò" ("mã vai trò" text, "tên vai trò" text, "mô tả về vai trò" text);CREATE TABLE "nhân viên" ("id nhân viên" number, "mã vai trò" text, "tên nhân viên" text, "giới tính" text, "ngày sinh" time, "những chi tiết khác" text);
|
cre_Doc_Tracking_DB | select t1.tên nhân viên from nhân viên as t1 join vai trò as t2 on t1.mã vai trò = t2.mã vai trò where t2.tên vai trò = "Editor" | [
"select",
"t1.tên nhân viên",
"from",
"nhân viên",
"as",
"t1",
"join",
"vai trò",
"as",
"t2",
"on",
"t1.mã vai trò",
"=",
"t2.mã vai trò",
"where",
"t2.tên vai trò",
"=",
"\"Editor\""
] | [
"select",
"t1",
".",
"tên nhân viên",
"from",
"nhân viên",
"as",
"t1",
"join",
"vai trò",
"as",
"t2",
"on",
"t1",
".",
"mã vai trò",
"=",
"t2",
".",
"mã vai trò",
"where",
"t2",
".",
"tên vai trò",
"=",
"value"
] | Hiển thị tên của các nhân viên với vai trò công việc là ' Người biên tập '. | [
"Hiển",
"thị",
"tên",
"của",
"các",
"nhân",
"viên",
"với",
"vai",
"trò",
"công",
"việc",
"là",
"'",
"Người",
"biên",
"tập",
"'",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [[False, 2, [0, [0, 19, False], None], [0, 9, False], None]], 'table_units': [['table_unit', 5], ['table_unit', 3]]}, 'groupBy': [], 'where': [[False, 2, [0, [0, 10, False], None], '"Editor"', None]], 'limit': None, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [False, [[0... | train | Bạn là một chuyên gia truy vấn dữ liệu SQL. Bạn sẽ nhận được database schema, câu hỏi người dùng và câu truy vấn SQL tương đương với câu hỏi của người dùng. Nhiệm vụ của bạn là chọn ra những câu lệnh CREATE TABLE thật sự liên quan đến câu truy vấn SQL và bỏ qua những lệnh CREATE TABLE còn lại. Chỉ trả lời kết quả.
... | CREATE TABLE "nhân viên" ("id nhân viên" number, "mã vai trò" text, "tên nhân viên" text, "giới tính" text, "ngày sinh" time, "những chi tiết khác" text); CREATE TABLE "vai trò" ("mã vai trò" text, "tên vai trò" text, "mô tả về vai trò" text); |
cre_Doc_Tracking_DB | select t1.tên nhân viên from nhân viên as t1 join vai trò as t2 on t1.mã vai trò = t2.mã vai trò where t2.tên vai trò = "Editor" | [
"select",
"t1.tên nhân viên",
"from",
"nhân viên",
"as",
"t1",
"join",
"vai trò",
"as",
"t2",
"on",
"t1.mã vai trò",
"=",
"t2.mã vai trò",
"where",
"t2.tên vai trò",
"=",
"\"Editor\""
] | [
"select",
"t1",
".",
"tên nhân viên",
"from",
"nhân viên",
"as",
"t1",
"join",
"vai trò",
"as",
"t2",
"on",
"t1",
".",
"mã vai trò",
"=",
"t2",
".",
"mã vai trò",
"where",
"t2",
".",
"tên vai trò",
"=",
"value"
] | Tìm tên của tất cả các nhân viên có vai trò công việc là ' Người biên tập '. | [
"Tìm",
"tên",
"của",
"tất",
"cả",
"các",
"nhân",
"viên",
"có",
"vai",
"trò",
"công",
"việc",
"là",
"'",
"Người",
"biên",
"tập",
"'",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [[False, 2, [0, [0, 19, False], None], [0, 9, False], None]], 'table_units': [['table_unit', 5], ['table_unit', 3]]}, 'groupBy': [], 'where': [[False, 2, [0, [0, 10, False], None], '"Editor"', None]], 'limit': None, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [False, [[0... | train | Bạn là một chuyên gia truy vấn dữ liệu SQL. Bạn sẽ nhận được database schema, câu hỏi người dùng và câu truy vấn SQL tương đương với câu hỏi của người dùng. Nhiệm vụ của bạn là chọn ra những câu lệnh CREATE TABLE thật sự liên quan đến câu truy vấn SQL và bỏ qua những lệnh CREATE TABLE còn lại. Chỉ trả lời kết quả.
... | CREATE TABLE "nhân viên" ("id nhân viên" number, "mã vai trò" text, "tên nhân viên" text, "giới tính" text, "ngày sinh" time, "những chi tiết khác" text);CREATE TABLE "vai trò" ("mã vai trò" text, "tên vai trò" text, "mô tả về vai trò" text);
|
cre_Doc_Tracking_DB | select t1.id nhân viên from nhân viên as t1 join vai trò as t2 on t1.mã vai trò = t2.mã vai trò where t2.tên vai trò = "Human Resource" or t2.tên vai trò = "Manager" | [
"select",
"t1.id nhân viên",
"from",
"nhân viên",
"as",
"t1",
"join",
"vai trò",
"as",
"t2",
"on",
"t1.mã vai trò",
"=",
"t2.mã vai trò",
"where",
"t2.tên vai trò",
"=",
"\"Human Resource\"",
"or",
"t2.tên vai trò",
"=",
"\"Manager\""
] | [
"select",
"t1",
".",
"id nhân viên",
"from",
"nhân viên",
"as",
"t1",
"join",
"vai trò",
"as",
"t2",
"on",
"t1",
".",
"mã vai trò",
"=",
"t2",
".",
"mã vai trò",
"where",
"t2",
".",
"tên vai trò",
"=",
"value",
"or",
"t2",
".",
"tên vai trò",
"=",
"value... | Cho biết id của tất cả các nhân viên có vai trò công việc là ' Phụ trách nhân sự ' hoặc ' Người quản lý '. | [
"Cho",
"biết",
"id",
"của",
"tất",
"cả",
"các",
"nhân",
"viên",
"có",
"vai",
"trò",
"công",
"việc",
"là",
"'",
"Phụ",
"trách",
"nhân",
"sự",
"'",
"hoặc",
"'",
"Người",
"quản",
"lý",
"'",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [[False, 2, [0, [0, 19, False], None], [0, 9, False], None]], 'table_units': [['table_unit', 5], ['table_unit', 3]]}, 'groupBy': [], 'where': [[False, 2, [0, [0, 10, False], None], '"Human Resource"', None], 'or', [False, 2, [0, [0, 10, False], None], '"Manager"', None]], 'limit': Non... | train | Bạn là một chuyên gia truy vấn dữ liệu SQL. Bạn sẽ nhận được database schema, câu hỏi người dùng và câu truy vấn SQL tương đương với câu hỏi của người dùng. Nhiệm vụ của bạn là chọn ra những câu lệnh CREATE TABLE thật sự liên quan đến câu truy vấn SQL và bỏ qua những lệnh CREATE TABLE còn lại. Chỉ trả lời kết quả.
... | CREATE TABLE "nhân viên" ("id nhân viên" number, "mã vai trò" text, "tên nhân viên" text, "giới tính" text, "ngày sinh" time, "những chi tiết khác" text);CREATE TABLE "vai trò" ("mã vai trò" text, "tên vai trò" text, "mô tả về vai trò" text);
|
cre_Doc_Tracking_DB | select t1.id nhân viên from nhân viên as t1 join vai trò as t2 on t1.mã vai trò = t2.mã vai trò where t2.tên vai trò = "Human Resource" or t2.tên vai trò = "Manager" | [
"select",
"t1.id nhân viên",
"from",
"nhân viên",
"as",
"t1",
"join",
"vai trò",
"as",
"t2",
"on",
"t1.mã vai trò",
"=",
"t2.mã vai trò",
"where",
"t2.tên vai trò",
"=",
"\"Human Resource\"",
"or",
"t2.tên vai trò",
"=",
"\"Manager\""
] | [
"select",
"t1",
".",
"id nhân viên",
"from",
"nhân viên",
"as",
"t1",
"join",
"vai trò",
"as",
"t2",
"on",
"t1",
".",
"mã vai trò",
"=",
"t2",
".",
"mã vai trò",
"where",
"t2",
".",
"tên vai trò",
"=",
"value",
"or",
"t2",
".",
"tên vai trò",
"=",
"value... | Những nhân viên nào có vai trò công việc là ' Phụ trách nhân sự ' hoặc ' Người quản lý ' ? Cho biết id của những nhân viên này. | [
"Những",
"nhân",
"viên",
"nào",
"có",
"vai",
"trò",
"công",
"việc",
"là",
"'",
"Phụ",
"trách",
"nhân",
"sự",
"'",
"hoặc",
"'",
"Người",
"quản",
"lý",
"'",
"?",
"Cho",
"biết",
"id",
"của",
"những",
"nhân",
"viên",
"này",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [[False, 2, [0, [0, 19, False], None], [0, 9, False], None]], 'table_units': [['table_unit', 5], ['table_unit', 3]]}, 'groupBy': [], 'where': [[False, 2, [0, [0, 10, False], None], '"Human Resource"', None], 'or', [False, 2, [0, [0, 10, False], None], '"Manager"', None]], 'limit': Non... | train | Bạn là một chuyên gia truy vấn dữ liệu SQL. Bạn sẽ nhận được database schema, câu hỏi người dùng và câu truy vấn SQL tương đương với câu hỏi của người dùng. Nhiệm vụ của bạn là chọn ra những câu lệnh CREATE TABLE thật sự liên quan đến câu truy vấn SQL và bỏ qua những lệnh CREATE TABLE còn lại. Chỉ trả lời kết quả.
... | CREATE TABLE "vai trò" ("mã vai trò" text, "tên vai trò" text, "mô tả về vai trò" text);CREATE TABLE "nhân viên" ("id nhân viên" number, "mã vai trò" text, "tên nhân viên" text, "giới tính" text, "ngày sinh" time, "những chi tiết khác" text);
|
cre_Doc_Tracking_DB | select distinct mã địa điểm from địa điểm của tài liệu | [
"select",
"distinct",
"mã địa điểm",
"from",
"địa điểm của tài liệu"
] | [
"select",
"distinct",
"mã địa điểm",
"from",
"địa điểm của tài liệu"
] | Cho biết mã của tất cả các địa điểm khác nhau hiện đang là nơi lưu trữ các tài liệu. | [
"Cho",
"biết",
"mã",
"của",
"tất",
"cả",
"các",
"địa",
"điểm",
"khác",
"nhau",
"hiện",
"đang",
"là",
"nơi",
"lưu",
"trữ",
"các",
"tài",
"liệu",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 6]]}, 'groupBy': [], 'where': [], 'limit': None, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [True, [[0, [0, [0, 25, False], None]]]], 'orderBy': []} | train | Bạn là một chuyên gia truy vấn dữ liệu SQL. Bạn sẽ nhận được database schema, câu hỏi người dùng và câu truy vấn SQL tương đương với câu hỏi của người dùng. Nhiệm vụ của bạn là chọn ra những câu lệnh CREATE TABLE thật sự liên quan đến câu truy vấn SQL và bỏ qua những lệnh CREATE TABLE còn lại. Chỉ trả lời kết quả.
... | CREATE TABLE "địa điểm của tài liệu" ("id tài liệu" number, "mã địa điểm" text, "ở địa điểm từ ngày" time, "ở địa điểm đến ngày" time); CREATE TABLE "địa điểm" ("mã địa điểm" text, "tên địa điểm" text, "mô tả về địa điểm" text); |
cre_Doc_Tracking_DB | select distinct mã địa điểm from địa điểm của tài liệu | [
"select",
"distinct",
"mã địa điểm",
"from",
"địa điểm của tài liệu"
] | [
"select",
"distinct",
"mã địa điểm",
"from",
"địa điểm của tài liệu"
] | Các tài liệu hiện đang được lưu trữ ở những địa điểm khác nhau nào ? Cho biết mã của những địa điểm đó. | [
"Các",
"tài",
"liệu",
"hiện",
"đang",
"được",
"lưu",
"trữ",
"ở",
"những",
"địa",
"điểm",
"khác",
"nhau",
"nào",
"?",
"Cho",
"biết",
"mã",
"của",
"những",
"địa",
"điểm",
"đó",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 6]]}, 'groupBy': [], 'where': [], 'limit': None, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [True, [[0, [0, [0, 25, False], None]]]], 'orderBy': []} | train | Bạn là một chuyên gia truy vấn dữ liệu SQL. Bạn sẽ nhận được database schema, câu hỏi người dùng và câu truy vấn SQL tương đương với câu hỏi của người dùng. Nhiệm vụ của bạn là chọn ra những câu lệnh CREATE TABLE thật sự liên quan đến câu truy vấn SQL và bỏ qua những lệnh CREATE TABLE còn lại. Chỉ trả lời kết quả.
... | CREATE TABLE "địa điểm của tài liệu" ("id tài liệu" number, "mã địa điểm" text, "ở địa điểm từ ngày" time, "ở địa điểm đến ngày" time); |
cre_Doc_Tracking_DB | select t3.tên địa điểm from tất cả tài liệu as t1 join địa điểm của tài liệu as t2 on t1.id tài liệu = t2.id tài liệu join địa điểm as t3 on t2.mã địa điểm = t3.mã địa điểm where t1.tên tài liệu = "Robin CV" | [
"select",
"t3.tên địa điểm",
"from",
"tất cả tài liệu",
"as",
"t1",
"join",
"địa điểm của tài liệu",
"as",
"t2",
"on",
"t1.id tài liệu",
"=",
"t2.id tài liệu",
"join",
"địa điểm",
"as",
"t3",
"on",
"t2.mã địa điểm",
"=",
"t3.mã địa điểm",
"where",
"t1.tên tài liệu",
"... | [
"select",
"t3",
".",
"tên địa điểm",
"from",
"tất cả tài liệu",
"as",
"t1",
"join",
"địa điểm của tài liệu",
"as",
"t2",
"on",
"t1",
".",
"id tài liệu",
"=",
"t2",
".",
"id tài liệu",
"join",
"địa điểm",
"as",
"t3",
"on",
"t2",
".",
"mã địa điểm",
"=",
"t3",... | Hiển thị địa điểm nơi tài liệu có tên là ' Robin CV ' đang được lưu trữ. | [
"Hiển",
"thị",
"địa",
"điểm",
"nơi",
"tài",
"liệu",
"có",
"tên",
"là",
"'",
"Robin",
"CV",
"'",
"đang",
"được",
"lưu",
"trữ",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [[False, 2, [0, [0, 12, False], None], [0, 24, False], None]], 'table_units': [['table_unit', 4], ['table_unit', 6]]}, 'groupBy': [], 'where': [[False, 2, [0, [0, 15, False], None], '"Robin CV"', None]], 'limit': None, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [False, ... | train | Bạn là một chuyên gia truy vấn dữ liệu SQL. Bạn sẽ nhận được database schema, câu hỏi người dùng và câu truy vấn SQL tương đương với câu hỏi của người dùng. Nhiệm vụ của bạn là chọn ra những câu lệnh CREATE TABLE thật sự liên quan đến câu truy vấn SQL và bỏ qua những lệnh CREATE TABLE còn lại. Chỉ trả lời kết quả.
... | CREATE TABLE "tất cả tài liệu" ("id tài liệu" number, "ngày lưu trữ" time, "mã loại tài liệu" text, "tên tài liệu" text, "mô tả về tài liệu" text, "những chi tiết khác" text);CREATE TABLE "địa điểm của tài liệu" ("id tài liệu" number, "mã địa điểm" text, "ở địa điểm từ ngày" time, "ở địa điểm đến ngày" time);CREATE TAB... |
cre_Doc_Tracking_DB | select t3.tên địa điểm from tất cả tài liệu as t1 join địa điểm của tài liệu as t2 on t1.id tài liệu = t2.id tài liệu join địa điểm as t3 on t2.mã địa điểm = t3.mã địa điểm where t1.tên tài liệu = "Robin CV" | [
"select",
"t3.tên địa điểm",
"from",
"tất cả tài liệu",
"as",
"t1",
"join",
"địa điểm của tài liệu",
"as",
"t2",
"on",
"t1.id tài liệu",
"=",
"t2.id tài liệu",
"join",
"địa điểm",
"as",
"t3",
"on",
"t2.mã địa điểm",
"=",
"t3.mã địa điểm",
"where",
"t1.tên tài liệu",
"... | [
"select",
"t3",
".",
"tên địa điểm",
"from",
"tất cả tài liệu",
"as",
"t1",
"join",
"địa điểm của tài liệu",
"as",
"t2",
"on",
"t1",
".",
"id tài liệu",
"=",
"t2",
".",
"id tài liệu",
"join",
"địa điểm",
"as",
"t3",
"on",
"t2",
".",
"mã địa điểm",
"=",
"t3",... | Tài liệu có tên là ' Robin CV ' đang được lưu trữ ở địa điểm nào ? Cho biết tên địa điểm này. | [
"Tài",
"liệu",
"có",
"tên",
"là",
"'",
"Robin",
"CV",
"'",
"đang",
"được",
"lưu",
"trữ",
"ở",
"địa",
"điểm",
"nào",
"?",
"Cho",
"biết",
"tên",
"địa",
"điểm",
"này",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [[False, 2, [0, [0, 12, False], None], [0, 24, False], None]], 'table_units': [['table_unit', 4], ['table_unit', 6]]}, 'groupBy': [], 'where': [[False, 2, [0, [0, 15, False], None], '"Robin CV"', None]], 'limit': None, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [False, ... | train | Bạn là một chuyên gia truy vấn dữ liệu SQL. Bạn sẽ nhận được database schema, câu hỏi người dùng và câu truy vấn SQL tương đương với câu hỏi của người dùng. Nhiệm vụ của bạn là chọn ra những câu lệnh CREATE TABLE thật sự liên quan đến câu truy vấn SQL và bỏ qua những lệnh CREATE TABLE còn lại. Chỉ trả lời kết quả.
... | CREATE TABLE "tất cả tài liệu" ("id tài liệu" number, "ngày lưu trữ" time, "mã loại tài liệu" text, "tên tài liệu" text, "mô tả về tài liệu" text, "những chi tiết khác" text);CREATE TABLE "địa điểm của tài liệu" ("id tài liệu" number, "mã địa điểm" text, "ở địa điểm từ ngày" time, "ở địa điểm đến ngày" time);CREATE TAB... |
cre_Doc_Tracking_DB | select mã địa điểm , ở địa điểm từ ngày , ở địa điểm đến ngày from địa điểm của tài liệu | [
"select",
"mã địa điểm",
",",
"ở địa điểm từ ngày",
",",
"ở địa điểm đến ngày",
"from",
"địa điểm của tài liệu"
] | [
"select",
"mã địa điểm",
",",
"ở địa điểm từ ngày",
",",
"ở địa điểm đến ngày",
"from",
"địa điểm của tài liệu"
] | Hiển thị mã của các địa điểm lưu trữ tài liệu cũng như là ngày bắt đầu và ngày kết thúc của việc lưu trữ ở các địa điểm đó. | [
"Hiển",
"thị",
"mã",
"của",
"các",
"địa",
"điểm",
"lưu",
"trữ",
"tài",
"liệu",
"cũng",
"như",
"là",
"ngày",
"bắt",
"đầu",
"và",
"ngày",
"kết",
"thúc",
"của",
"việc",
"lưu",
"trữ",
"ở",
"các",
"địa",
"điểm",
"đó",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 6]]}, 'groupBy': [], 'where': [], 'limit': None, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 25, False], None]], [0, [0, [0, 26, False], None]], [0, [0, [0, 27, False], None]]]], 'orderBy': []} | train | Bạn là một chuyên gia truy vấn dữ liệu SQL. Bạn sẽ nhận được database schema, câu hỏi người dùng và câu truy vấn SQL tương đương với câu hỏi của người dùng. Nhiệm vụ của bạn là chọn ra những câu lệnh CREATE TABLE thật sự liên quan đến câu truy vấn SQL và bỏ qua những lệnh CREATE TABLE còn lại. Chỉ trả lời kết quả.
... | CREATE TABLE "địa điểm của tài liệu" ("id tài liệu" number, "mã địa điểm" text, "ở địa điểm từ ngày" time, "ở địa điểm đến ngày" time); |
cre_Doc_Tracking_DB | select mã địa điểm , ở địa điểm từ ngày , ở địa điểm đến ngày from địa điểm của tài liệu | [
"select",
"mã địa điểm",
",",
"ở địa điểm từ ngày",
",",
"ở địa điểm đến ngày",
"from",
"địa điểm của tài liệu"
] | [
"select",
"mã địa điểm",
",",
"ở địa điểm từ ngày",
",",
"ở địa điểm đến ngày",
"from",
"địa điểm của tài liệu"
] | Cho biết mã của từng địa điểm lưu trữ tài liệu , cùng với đó là ngày bắt đầu và ngày kết thúc lưu trữ tương ứng ở địa điểm đó. | [
"Cho",
"biết",
"mã",
"của",
"từng",
"địa",
"điểm",
"lưu",
"trữ",
"tài",
"liệu",
",",
"cùng",
"với",
"đó",
"là",
"ngày",
"bắt",
"đầu",
"và",
"ngày",
"kết",
"thúc",
"lưu",
"trữ",
"tương",
"ứng",
"ở",
"địa",
"điểm",
"đó",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 6]]}, 'groupBy': [], 'where': [], 'limit': None, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 25, False], None]], [0, [0, [0, 26, False], None]], [0, [0, [0, 27, False], None]]]], 'orderBy': []} | train | Bạn là một chuyên gia truy vấn dữ liệu SQL. Bạn sẽ nhận được database schema, câu hỏi người dùng và câu truy vấn SQL tương đương với câu hỏi của người dùng. Nhiệm vụ của bạn là chọn ra những câu lệnh CREATE TABLE thật sự liên quan đến câu truy vấn SQL và bỏ qua những lệnh CREATE TABLE còn lại. Chỉ trả lời kết quả.
... | CREATE TABLE "địa điểm của tài liệu" ("id tài liệu" number, "mã địa điểm" text, "ở địa điểm từ ngày" time, "ở địa điểm đến ngày" time); |
cre_Doc_Tracking_DB | select t1.ở địa điểm từ ngày , t1.ở địa điểm đến ngày from địa điểm của tài liệu as t1 join tất cả tài liệu as t2 on t1.id tài liệu = t2.id tài liệu where t2.tên tài liệu = "Robin CV" | [
"select",
"t1.ở địa điểm từ ngày",
",",
"t1.ở địa điểm đến ngày",
"from",
"địa điểm của tài liệu",
"as",
"t1",
"join",
"tất cả tài liệu",
"as",
"t2",
"on",
"t1.id tài liệu",
"=",
"t2.id tài liệu",
"where",
"t2.tên tài liệu",
"=",
"\"Robin CV\""
] | [
"select",
"t1",
".",
"ở địa điểm từ ngày",
",",
"t1",
".",
"ở địa điểm đến ngày",
"from",
"địa điểm của tài liệu",
"as",
"t1",
"join",
"tất cả tài liệu",
"as",
"t2",
"on",
"t1",
".",
"id tài liệu",
"=",
"t2",
".",
"id tài liệu",
"where",
"t2",
".",
"tên tài liệu... | Cho biết ngày bắt đầu và ngày kết thúc lưu trữ của tài liệu có tên là ' Robin CV '. | [
"Cho",
"biết",
"ngày",
"bắt",
"đầu",
"và",
"ngày",
"kết",
"thúc",
"lưu",
"trữ",
"của",
"tài",
"liệu",
"có",
"tên",
"là",
"'",
"Robin",
"CV",
"'",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [[False, 2, [0, [0, 24, False], None], [0, 12, False], None]], 'table_units': [['table_unit', 6], ['table_unit', 4]]}, 'groupBy': [], 'where': [[False, 2, [0, [0, 15, False], None], '"Robin CV"', None]], 'limit': None, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [False, ... | train | Bạn là một chuyên gia truy vấn dữ liệu SQL. Bạn sẽ nhận được database schema, câu hỏi người dùng và câu truy vấn SQL tương đương với câu hỏi của người dùng. Nhiệm vụ của bạn là chọn ra những câu lệnh CREATE TABLE thật sự liên quan đến câu truy vấn SQL và bỏ qua những lệnh CREATE TABLE còn lại. Chỉ trả lời kết quả.
... | CREATE TABLE "tất cả tài liệu" ("id tài liệu" number, "ngày lưu trữ" time, "mã loại tài liệu" text, "tên tài liệu" text, "mô tả về tài liệu" text, "những chi tiết khác" text);CREATE TABLE "địa điểm của tài liệu" ("id tài liệu" number, "mã địa điểm" text, "ở địa điểm từ ngày" time, "ở địa điểm đến ngày" time);
|
cre_Doc_Tracking_DB | select t1.ở địa điểm từ ngày , t1.ở địa điểm đến ngày from địa điểm của tài liệu as t1 join tất cả tài liệu as t2 on t1.id tài liệu = t2.id tài liệu where t2.tên tài liệu = "Robin CV" | [
"select",
"t1.ở địa điểm từ ngày",
",",
"t1.ở địa điểm đến ngày",
"from",
"địa điểm của tài liệu",
"as",
"t1",
"join",
"tất cả tài liệu",
"as",
"t2",
"on",
"t1.id tài liệu",
"=",
"t2.id tài liệu",
"where",
"t2.tên tài liệu",
"=",
"\"Robin CV\""
] | [
"select",
"t1",
".",
"ở địa điểm từ ngày",
",",
"t1",
".",
"ở địa điểm đến ngày",
"from",
"địa điểm của tài liệu",
"as",
"t1",
"join",
"tất cả tài liệu",
"as",
"t2",
"on",
"t1",
".",
"id tài liệu",
"=",
"t2",
".",
"id tài liệu",
"where",
"t2",
".",
"tên tài liệu... | Tài liệu có tên là ' Robin CV ' bắt đầu và kết thúc lưu trữ vào những ngày nào ? | [
"Tài",
"liệu",
"có",
"tên",
"là",
"'",
"Robin",
"CV",
"'",
"bắt",
"đầu",
"và",
"kết",
"thúc",
"lưu",
"trữ",
"vào",
"những",
"ngày",
"nào",
"?"
] | {'except': None, 'from': {'conds': [[False, 2, [0, [0, 24, False], None], [0, 12, False], None]], 'table_units': [['table_unit', 6], ['table_unit', 4]]}, 'groupBy': [], 'where': [[False, 2, [0, [0, 15, False], None], '"Robin CV"', None]], 'limit': None, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [False, ... | train | Bạn là một chuyên gia truy vấn dữ liệu SQL. Bạn sẽ nhận được database schema, câu hỏi người dùng và câu truy vấn SQL tương đương với câu hỏi của người dùng. Nhiệm vụ của bạn là chọn ra những câu lệnh CREATE TABLE thật sự liên quan đến câu truy vấn SQL và bỏ qua những lệnh CREATE TABLE còn lại. Chỉ trả lời kết quả.
... | CREATE TABLE "tất cả tài liệu" ("id tài liệu" number, "ngày lưu trữ" time, "mã loại tài liệu" text, "tên tài liệu" text, "mô tả về tài liệu" text, "những chi tiết khác" text);CREATE TABLE "địa điểm của tài liệu" ("id tài liệu" number, "mã địa điểm" text, "ở địa điểm từ ngày" time, "ở địa điểm đến ngày" time);
|
cre_Doc_Tracking_DB | select mã địa điểm , count ( * ) from địa điểm của tài liệu group by mã địa điểm | [
"select",
"mã địa điểm",
",",
"count",
"(",
"*",
")",
"from",
"địa điểm của tài liệu",
"group",
"by",
"mã địa điểm"
] | [
"select",
"mã địa điểm",
",",
"count",
"(",
"*",
")",
"from",
"địa điểm của tài liệu",
"group",
"by",
"mã địa điểm"
] | Hiển thị mã của tất cả các địa điểm và số lượng tài liệu được lưu trữ ở từng địa điểm. | [
"Hiển",
"thị",
"mã",
"của",
"tất",
"cả",
"các",
"địa",
"điểm",
"và",
"số",
"lượng",
"tài",
"liệu",
"được",
"lưu",
"trữ",
"ở",
"từng",
"địa",
"điểm",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 6]]}, 'groupBy': [[0, 25, False]], 'where': [], 'limit': None, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 25, False], None]], [3, [0, [0, 0, False], None]]]], 'orderBy': []} | train | Bạn là một chuyên gia truy vấn dữ liệu SQL. Bạn sẽ nhận được database schema, câu hỏi người dùng và câu truy vấn SQL tương đương với câu hỏi của người dùng. Nhiệm vụ của bạn là chọn ra những câu lệnh CREATE TABLE thật sự liên quan đến câu truy vấn SQL và bỏ qua những lệnh CREATE TABLE còn lại. Chỉ trả lời kết quả.
... | CREATE TABLE "địa điểm của tài liệu" ("id tài liệu" number, "mã địa điểm" text, "ở địa điểm từ ngày" time, "ở địa điểm đến ngày" time);CREATE TABLE "địa điểm" ("mã địa điểm" text, "tên địa điểm" text, "mô tả về địa điểm" text);
|
cre_Doc_Tracking_DB | select mã địa điểm , count ( * ) from địa điểm của tài liệu group by mã địa điểm | [
"select",
"mã địa điểm",
",",
"count",
"(",
"*",
")",
"from",
"địa điểm của tài liệu",
"group",
"by",
"mã địa điểm"
] | [
"select",
"mã địa điểm",
",",
"count",
"(",
"*",
")",
"from",
"địa điểm của tài liệu",
"group",
"by",
"mã địa điểm"
] | Cho biết số lượng tài liệu được lưu trữ ở từng địa điểm cũng như là mã của các địa điểm đó. | [
"Cho",
"biết",
"số",
"lượng",
"tài",
"liệu",
"được",
"lưu",
"trữ",
"ở",
"từng",
"địa",
"điểm",
"cũng",
"như",
"là",
"mã",
"của",
"các",
"địa",
"điểm",
"đó",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 6]]}, 'groupBy': [[0, 25, False]], 'where': [], 'limit': None, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 25, False], None]], [3, [0, [0, 0, False], None]]]], 'orderBy': []} | train | Bạn là một chuyên gia truy vấn dữ liệu SQL. Bạn sẽ nhận được database schema, câu hỏi người dùng và câu truy vấn SQL tương đương với câu hỏi của người dùng. Nhiệm vụ của bạn là chọn ra những câu lệnh CREATE TABLE thật sự liên quan đến câu truy vấn SQL và bỏ qua những lệnh CREATE TABLE còn lại. Chỉ trả lời kết quả.
... | CREATE TABLE "địa điểm của tài liệu" ("id tài liệu" number, "mã địa điểm" text, "ở địa điểm từ ngày" time, "ở địa điểm đến ngày" time);CREATE TABLE "địa điểm" ("mã địa điểm" text, "tên địa điểm" text, "mô tả về địa điểm" text);
|
cre_Doc_Tracking_DB | select mã địa điểm from địa điểm của tài liệu group by mã địa điểm order by count ( * ) desc limit 1 | [
"select",
"mã địa điểm",
"from",
"địa điểm của tài liệu",
"group",
"by",
"mã địa điểm",
"order",
"by",
"count",
"(",
"*",
")",
"desc",
"limit",
"1"
] | [
"select",
"mã địa điểm",
"from",
"địa điểm của tài liệu",
"group",
"by",
"mã địa điểm",
"order",
"by",
"count",
"(",
"*",
")",
"desc",
"limit",
"value"
] | Địa điểm nào đang lưu trữ nhiều tài liệu nhất ? Cho biết mã của những địa điểm này. | [
"Địa",
"điểm",
"nào",
"đang",
"lưu",
"trữ",
"nhiều",
"tài",
"liệu",
"nhất",
"?",
"Cho",
"biết",
"mã",
"của",
"những",
"địa",
"điểm",
"này",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 6]]}, 'groupBy': [[0, 25, False]], 'where': [], 'limit': 1, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 25, False], None]]]], 'orderBy': ['desc', [[0, [3, 0, False], None]]]} | train | Bạn là một chuyên gia truy vấn dữ liệu SQL. Bạn sẽ nhận được database schema, câu hỏi người dùng và câu truy vấn SQL tương đương với câu hỏi của người dùng. Nhiệm vụ của bạn là chọn ra những câu lệnh CREATE TABLE thật sự liên quan đến câu truy vấn SQL và bỏ qua những lệnh CREATE TABLE còn lại. Chỉ trả lời kết quả.
... | CREATE TABLE "địa điểm của tài liệu" ("id tài liệu" number, "mã địa điểm" text, "ở địa điểm từ ngày" time, "ở địa điểm đến ngày" time);CREATE TABLE "địa điểm" ("mã địa điểm" text, "tên địa điểm" text, "mô tả về địa điểm" text);
|
cre_Doc_Tracking_DB | select mã địa điểm from địa điểm của tài liệu group by mã địa điểm order by count ( * ) desc limit 1 | [
"select",
"mã địa điểm",
"from",
"địa điểm của tài liệu",
"group",
"by",
"mã địa điểm",
"order",
"by",
"count",
"(",
"*",
")",
"desc",
"limit",
"1"
] | [
"select",
"mã địa điểm",
"from",
"địa điểm của tài liệu",
"group",
"by",
"mã địa điểm",
"order",
"by",
"count",
"(",
"*",
")",
"desc",
"limit",
"value"
] | Cho biết mã của địa điểm đang lưu trữ số lượng tài liệu nhiều nhất. | [
"Cho",
"biết",
"mã",
"của",
"địa",
"điểm",
"đang",
"lưu",
"trữ",
"số",
"lượng",
"tài",
"liệu",
"nhiều",
"nhất",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 6]]}, 'groupBy': [[0, 25, False]], 'where': [], 'limit': 1, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 25, False], None]]]], 'orderBy': ['desc', [[0, [3, 0, False], None]]]} | train | Bạn là một chuyên gia truy vấn dữ liệu SQL. Bạn sẽ nhận được database schema, câu hỏi người dùng và câu truy vấn SQL tương đương với câu hỏi của người dùng. Nhiệm vụ của bạn là chọn ra những câu lệnh CREATE TABLE thật sự liên quan đến câu truy vấn SQL và bỏ qua những lệnh CREATE TABLE còn lại. Chỉ trả lời kết quả.
... | CREATE TABLE "địa điểm của tài liệu" ("id tài liệu" number, "mã địa điểm" text, "ở địa điểm từ ngày" time, "ở địa điểm đến ngày" time);CREATE TABLE "tất cả tài liệu" ("id tài liệu" number, "ngày lưu trữ" time, "mã loại tài liệu" text, "tên tài liệu" text, "mô tả về tài liệu" text, "những chi tiết khác" text);
|
cre_Doc_Tracking_DB | select mã địa điểm from địa điểm của tài liệu group by mã địa điểm having count ( * ) >= 3 | [
"select",
"mã địa điểm",
"from",
"địa điểm của tài liệu",
"group",
"by",
"mã địa điểm",
"having",
"count",
"(",
"*",
")",
">=",
"3"
] | [
"select",
"mã địa điểm",
"from",
"địa điểm của tài liệu",
"group",
"by",
"mã địa điểm",
"having",
"count",
"(",
"*",
")",
">",
"=",
"value"
] | Hiển thị mã của các địa điểm đang lưu trữ ít nhất 3 tài liệu. | [
"Hiển",
"thị",
"mã",
"của",
"các",
"địa",
"điểm",
"đang",
"lưu",
"trữ",
"ít",
"nhất",
"3",
"tài",
"liệu",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 6]]}, 'groupBy': [[0, 25, False]], 'where': [], 'limit': None, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [[False, 5, [0, [3, 0, False], None], 3.0, None]], 'select': [False, [[0, [0, [0, 25, False], None]]]], 'orderBy': []} | train | Bạn là một chuyên gia truy vấn dữ liệu SQL. Bạn sẽ nhận được database schema, câu hỏi người dùng và câu truy vấn SQL tương đương với câu hỏi của người dùng. Nhiệm vụ của bạn là chọn ra những câu lệnh CREATE TABLE thật sự liên quan đến câu truy vấn SQL và bỏ qua những lệnh CREATE TABLE còn lại. Chỉ trả lời kết quả.
... | CREATE TABLE "địa điểm của tài liệu" ("id tài liệu" number, "mã địa điểm" text, "ở địa điểm từ ngày" time, "ở địa điểm đến ngày" time);CREATE TABLE "tất cả tài liệu" ("id tài liệu" number, "ngày lưu trữ" time, "mã loại tài liệu" text, "tên tài liệu" text, "mô tả về tài liệu" text, "những chi tiết khác" text);CREATE TAB... |
cre_Doc_Tracking_DB | select mã địa điểm from địa điểm của tài liệu group by mã địa điểm having count ( * ) >= 3 | [
"select",
"mã địa điểm",
"from",
"địa điểm của tài liệu",
"group",
"by",
"mã địa điểm",
"having",
"count",
"(",
"*",
")",
">=",
"3"
] | [
"select",
"mã địa điểm",
"from",
"địa điểm của tài liệu",
"group",
"by",
"mã địa điểm",
"having",
"count",
"(",
"*",
")",
">",
"=",
"value"
] | Những địa điểm nào hiện đang lưu trữ ít nhất 3 tài liệu ? Cho biết mã của những địa điểm này. | [
"Những",
"địa",
"điểm",
"nào",
"hiện",
"đang",
"lưu",
"trữ",
"ít",
"nhất",
"3",
"tài",
"liệu",
"?",
"Cho",
"biết",
"mã",
"của",
"những",
"địa",
"điểm",
"này",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 6]]}, 'groupBy': [[0, 25, False]], 'where': [], 'limit': None, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [[False, 5, [0, [3, 0, False], None], 3.0, None]], 'select': [False, [[0, [0, [0, 25, False], None]]]], 'orderBy': []} | train | Bạn là một chuyên gia truy vấn dữ liệu SQL. Bạn sẽ nhận được database schema, câu hỏi người dùng và câu truy vấn SQL tương đương với câu hỏi của người dùng. Nhiệm vụ của bạn là chọn ra những câu lệnh CREATE TABLE thật sự liên quan đến câu truy vấn SQL và bỏ qua những lệnh CREATE TABLE còn lại. Chỉ trả lời kết quả.
... | CREATE TABLE "địa điểm của tài liệu" ("id tài liệu" number, "mã địa điểm" text, "ở địa điểm từ ngày" time, "ở địa điểm đến ngày" time);CREATE TABLE "tất cả tài liệu" ("id tài liệu" number, "ngày lưu trữ" time, "mã loại tài liệu" text, "tên tài liệu" text, "mô tả về tài liệu" text, "những chi tiết khác" text);
|
cre_Doc_Tracking_DB | select t2.tên địa điểm , t1.mã địa điểm from địa điểm của tài liệu as t1 join địa điểm as t2 on t1.mã địa điểm = t2.mã địa điểm group by t1.mã địa điểm order by count ( * ) asc limit 1 | [
"select",
"t2.tên địa điểm",
",",
"t1.mã địa điểm",
"from",
"địa điểm của tài liệu",
"as",
"t1",
"join",
"địa điểm",
"as",
"t2",
"on",
"t1.mã địa điểm",
"=",
"t2.mã địa điểm",
"group",
"by",
"t1.mã địa điểm",
"order",
"by",
"count",
"(",
"*",
")",
"asc",
"limit",
... | [
"select",
"t2",
".",
"tên địa điểm",
",",
"t1",
".",
"mã địa điểm",
"from",
"địa điểm của tài liệu",
"as",
"t1",
"join",
"địa điểm",
"as",
"t2",
"on",
"t1",
".",
"mã địa điểm",
"=",
"t2",
".",
"mã địa điểm",
"group",
"by",
"t1",
".",
"mã địa điểm",
"order",
... | Hiển thị tên và mã của địa điểm hiện đang lưu trữ ít tài liệu nhất. | [
"Hiển",
"thị",
"tên",
"và",
"mã",
"của",
"địa",
"điểm",
"hiện",
"đang",
"lưu",
"trữ",
"ít",
"tài",
"liệu",
"nhất",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [[False, 2, [0, [0, 25, False], None], [0, 6, False], None]], 'table_units': [['table_unit', 6], ['table_unit', 2]]}, 'groupBy': [[0, 25, False]], 'where': [], 'limit': 1, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 7, False], None]], [0, [0, [0, 25,... | train | Bạn là một chuyên gia truy vấn dữ liệu SQL. Bạn sẽ nhận được database schema, câu hỏi người dùng và câu truy vấn SQL tương đương với câu hỏi của người dùng. Nhiệm vụ của bạn là chọn ra những câu lệnh CREATE TABLE thật sự liên quan đến câu truy vấn SQL và bỏ qua những lệnh CREATE TABLE còn lại. Chỉ trả lời kết quả.
... | CREATE TABLE "địa điểm" ("mã địa điểm" text, "tên địa điểm" text, "mô tả về địa điểm" text);CREATE TABLE "địa điểm của tài liệu" ("id tài liệu" number, "mã địa điểm" text, "ở địa điểm từ ngày" time, "ở địa điểm đến ngày" time);
|
cre_Doc_Tracking_DB | select t2.tên địa điểm , t1.mã địa điểm from địa điểm của tài liệu as t1 join địa điểm as t2 on t1.mã địa điểm = t2.mã địa điểm group by t1.mã địa điểm order by count ( * ) asc limit 1 | [
"select",
"t2.tên địa điểm",
",",
"t1.mã địa điểm",
"from",
"địa điểm của tài liệu",
"as",
"t1",
"join",
"địa điểm",
"as",
"t2",
"on",
"t1.mã địa điểm",
"=",
"t2.mã địa điểm",
"group",
"by",
"t1.mã địa điểm",
"order",
"by",
"count",
"(",
"*",
")",
"asc",
"limit",
... | [
"select",
"t2",
".",
"tên địa điểm",
",",
"t1",
".",
"mã địa điểm",
"from",
"địa điểm của tài liệu",
"as",
"t1",
"join",
"địa điểm",
"as",
"t2",
"on",
"t1",
".",
"mã địa điểm",
"=",
"t2",
".",
"mã địa điểm",
"group",
"by",
"t1",
".",
"mã địa điểm",
"order",
... | Địa điểm nào là địa điểm có số lượng tài liệu ít nhất ? Cho biết tên và mã của địa điểm này. | [
"Địa",
"điểm",
"nào",
"là",
"địa",
"điểm",
"có",
"số",
"lượng",
"tài",
"liệu",
"ít",
"nhất",
"?",
"Cho",
"biết",
"tên",
"và",
"mã",
"của",
"địa",
"điểm",
"này",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [[False, 2, [0, [0, 25, False], None], [0, 6, False], None]], 'table_units': [['table_unit', 6], ['table_unit', 2]]}, 'groupBy': [[0, 25, False]], 'where': [], 'limit': 1, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 7, False], None]], [0, [0, [0, 25,... | train | Bạn là một chuyên gia truy vấn dữ liệu SQL. Bạn sẽ nhận được database schema, câu hỏi người dùng và câu truy vấn SQL tương đương với câu hỏi của người dùng. Nhiệm vụ của bạn là chọn ra những câu lệnh CREATE TABLE thật sự liên quan đến câu truy vấn SQL và bỏ qua những lệnh CREATE TABLE còn lại. Chỉ trả lời kết quả.
... | CREATE TABLE "địa điểm" ("mã địa điểm" text, "tên địa điểm" text, "mô tả về địa điểm" text);CREATE TABLE "địa điểm của tài liệu" ("id tài liệu" number, "mã địa điểm" text, "ở địa điểm từ ngày" time, "ở địa điểm đến ngày" time);
|
cre_Doc_Tracking_DB | select t2.tên nhân viên , t3.tên nhân viên from tài liệu bị huỷ as t1 join nhân viên as t2 on t1.được uỷ quyền tiêu huỷ bởi nhân viên có id = t2.id nhân viên join nhân viên as t3 on t1.bị tiêu huỷ bởi nhân viên có id = t3.id nhân viên | [
"select",
"t2.tên nhân viên",
",",
"t3.tên nhân viên",
"from",
"tài liệu bị huỷ",
"as",
"t1",
"join",
"nhân viên",
"as",
"t2",
"on",
"t1.được uỷ quyền tiêu huỷ bởi nhân viên có id",
"=",
"t2.id nhân viên",
"join",
"nhân viên",
"as",
"t3",
"on",
"t1.bị tiêu huỷ bởi nhân viên... | [
"select",
"t2",
".",
"tên nhân viên",
",",
"t3",
".",
"tên nhân viên",
"from",
"tài liệu bị huỷ",
"as",
"t1",
"join",
"nhân viên",
"as",
"t2",
"on",
"t1",
".",
"được uỷ quyền tiêu huỷ bởi nhân viên có id",
"=",
"t2",
".",
"id nhân viên",
"join",
"nhân viên",
"as",... | Các nhân viên đã uỷ quyền tiêu huỷ các tài liệu và các nhân viên đã trực tiếp tiêu huỷ các tài liệu tương ứng có tên là gì ? | [
"Các",
"nhân",
"viên",
"đã",
"uỷ",
"quyền",
"tiêu",
"huỷ",
"các",
"tài",
"liệu",
"và",
"các",
"nhân",
"viên",
"đã",
"trực",
"tiếp",
"tiêu",
"huỷ",
"các",
"tài",
"liệu",
"tương",
"ứng",
"có",
"tên",
"là",
"gì",
"?"
] | {'except': None, 'from': {'conds': [[False, 2, [0, [0, 29, False], None], [0, 18, False], None]], 'table_units': [['table_unit', 7], ['table_unit', 5]]}, 'groupBy': [], 'where': [], 'limit': None, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 20, False], None]], [0, [0, [0, 20, False], ... | train | Bạn là một chuyên gia truy vấn dữ liệu SQL. Bạn sẽ nhận được database schema, câu hỏi người dùng và câu truy vấn SQL tương đương với câu hỏi của người dùng. Nhiệm vụ của bạn là chọn ra những câu lệnh CREATE TABLE thật sự liên quan đến câu truy vấn SQL và bỏ qua những lệnh CREATE TABLE còn lại. Chỉ trả lời kết quả.
... | CREATE TABLE "nhân viên" ("id nhân viên" number, "mã vai trò" text, "tên nhân viên" text, "giới tính" text, "ngày sinh" time, "những chi tiết khác" text); CREATE TABLE "tài liệu bị huỷ" ("id tài liệu" number, "được uỷ quyền tiêu huỷ bởi nhân viên có id" number, "bị tiêu huỷ bởi nhân viên có id" number, "ngày tiêu huỷ ... |
cre_Doc_Tracking_DB | select t2.tên nhân viên , t3.tên nhân viên from tài liệu bị huỷ as t1 join nhân viên as t2 on t1.được uỷ quyền tiêu huỷ bởi nhân viên có id = t2.id nhân viên join nhân viên as t3 on t1.bị tiêu huỷ bởi nhân viên có id = t3.id nhân viên | [
"select",
"t2.tên nhân viên",
",",
"t3.tên nhân viên",
"from",
"tài liệu bị huỷ",
"as",
"t1",
"join",
"nhân viên",
"as",
"t2",
"on",
"t1.được uỷ quyền tiêu huỷ bởi nhân viên có id",
"=",
"t2.id nhân viên",
"join",
"nhân viên",
"as",
"t3",
"on",
"t1.bị tiêu huỷ bởi nhân viên... | [
"select",
"t2",
".",
"tên nhân viên",
",",
"t3",
".",
"tên nhân viên",
"from",
"tài liệu bị huỷ",
"as",
"t1",
"join",
"nhân viên",
"as",
"t2",
"on",
"t1",
".",
"được uỷ quyền tiêu huỷ bởi nhân viên có id",
"=",
"t2",
".",
"id nhân viên",
"join",
"nhân viên",
"as",... | Liệt kê tên của các nhân viên đã uỷ quyền tiêu huỷ các tài liệu và tên của các nhân viên đã trực tiếp tiêu huỷ các tài liệu tương ứng. | [
"Liệt",
"kê",
"tên",
"của",
"các",
"nhân",
"viên",
"đã",
"uỷ",
"quyền",
"tiêu",
"huỷ",
"các",
"tài",
"liệu",
"và",
"tên",
"của",
"các",
"nhân",
"viên",
"đã",
"trực",
"tiếp",
"tiêu",
"huỷ",
"các",
"tài",
"liệu",
"tương",
"ứng",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [[False, 2, [0, [0, 29, False], None], [0, 18, False], None]], 'table_units': [['table_unit', 7], ['table_unit', 5]]}, 'groupBy': [], 'where': [], 'limit': None, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 20, False], None]], [0, [0, [0, 20, False], ... | train | Bạn là một chuyên gia truy vấn dữ liệu SQL. Bạn sẽ nhận được database schema, câu hỏi người dùng và câu truy vấn SQL tương đương với câu hỏi của người dùng. Nhiệm vụ của bạn là chọn ra những câu lệnh CREATE TABLE thật sự liên quan đến câu truy vấn SQL và bỏ qua những lệnh CREATE TABLE còn lại. Chỉ trả lời kết quả.
... | CREATE TABLE "nhân viên" ("id nhân viên" number, "mã vai trò" text, "tên nhân viên" text, "giới tính" text, "ngày sinh" time, "những chi tiết khác" text); CREATE TABLE "tài liệu bị huỷ" ("id tài liệu" number, "được uỷ quyền tiêu huỷ bởi nhân viên có id" number, "bị tiêu huỷ bởi nhân viên có id" number, "ngày tiêu huỷ ... |
cre_Doc_Tracking_DB | select được uỷ quyền tiêu huỷ bởi nhân viên có id , count ( * ) from tài liệu bị huỷ group by được uỷ quyền tiêu huỷ bởi nhân viên có id | [
"select",
"được uỷ quyền tiêu huỷ bởi nhân viên có id",
",",
"count",
"(",
"*",
")",
"from",
"tài liệu bị huỷ",
"group",
"by",
"được uỷ quyền tiêu huỷ bởi nhân viên có id"
] | [
"select",
"được uỷ quyền tiêu huỷ bởi nhân viên có id",
",",
"count",
"(",
"*",
")",
"from",
"tài liệu bị huỷ",
"group",
"by",
"được uỷ quyền tiêu huỷ bởi nhân viên có id"
] | Hiển thị id của từng nhân viên và số lần tiêu huỷ tài liệu được uỷ quyền bởi nhân viên đó. | [
"Hiển",
"thị",
"id",
"của",
"từng",
"nhân",
"viên",
"và",
"số",
"lần",
"tiêu",
"huỷ",
"tài",
"liệu",
"được",
"uỷ",
"quyền",
"bởi",
"nhân",
"viên",
"đó",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 7]]}, 'groupBy': [[0, 29, False]], 'where': [], 'limit': None, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 29, False], None]], [3, [0, [0, 0, False], None]]]], 'orderBy': []} | train | Bạn là một chuyên gia truy vấn dữ liệu SQL. Bạn sẽ nhận được database schema, câu hỏi người dùng và câu truy vấn SQL tương đương với câu hỏi của người dùng. Nhiệm vụ của bạn là chọn ra những câu lệnh CREATE TABLE thật sự liên quan đến câu truy vấn SQL và bỏ qua những lệnh CREATE TABLE còn lại. Chỉ trả lời kết quả.
... | CREATE TABLE "nhân viên" ("id nhân viên" number, "mã vai trò" text, "tên nhân viên" text, "giới tính" text, "ngày sinh" time, "những chi tiết khác" text);CREATE TABLE "tài liệu bị huỷ" ("id tài liệu" number, "được uỷ quyền tiêu huỷ bởi nhân viên có id" number, "bị tiêu huỷ bởi nhân viên có id" number, "ngày tiêu huỷ th... |
cre_Doc_Tracking_DB | select được uỷ quyền tiêu huỷ bởi nhân viên có id , count ( * ) from tài liệu bị huỷ group by được uỷ quyền tiêu huỷ bởi nhân viên có id | [
"select",
"được uỷ quyền tiêu huỷ bởi nhân viên có id",
",",
"count",
"(",
"*",
")",
"from",
"tài liệu bị huỷ",
"group",
"by",
"được uỷ quyền tiêu huỷ bởi nhân viên có id"
] | [
"select",
"được uỷ quyền tiêu huỷ bởi nhân viên có id",
",",
"count",
"(",
"*",
")",
"from",
"tài liệu bị huỷ",
"group",
"by",
"được uỷ quyền tiêu huỷ bởi nhân viên có id"
] | Cho biết số lượng tài liệu được uỷ quyền tiêu huỷ bởi từng nhân viên và id của các nhân viên đó. | [
"Cho",
"biết",
"số",
"lượng",
"tài",
"liệu",
"được",
"uỷ",
"quyền",
"tiêu",
"huỷ",
"bởi",
"từng",
"nhân",
"viên",
"và",
"id",
"của",
"các",
"nhân",
"viên",
"đó",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 7]]}, 'groupBy': [[0, 29, False]], 'where': [], 'limit': None, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 29, False], None]], [3, [0, [0, 0, False], None]]]], 'orderBy': []} | train | Bạn là một chuyên gia truy vấn dữ liệu SQL. Bạn sẽ nhận được database schema, câu hỏi người dùng và câu truy vấn SQL tương đương với câu hỏi của người dùng. Nhiệm vụ của bạn là chọn ra những câu lệnh CREATE TABLE thật sự liên quan đến câu truy vấn SQL và bỏ qua những lệnh CREATE TABLE còn lại. Chỉ trả lời kết quả.
... | CREATE TABLE "tài liệu bị huỷ" ("id tài liệu" number, "được uỷ quyền tiêu huỷ bởi nhân viên có id" number, "bị tiêu huỷ bởi nhân viên có id" number, "ngày tiêu huỷ theo kế hoạch" time, "ngày tiêu huỷ thực tế" time, "những chi tiết khác" text);CREATE TABLE "nhân viên" ("id nhân viên" number, "mã vai trò" text, "tên nhân... |
cre_Doc_Tracking_DB | select bị tiêu huỷ bởi nhân viên có id , count ( * ) from tài liệu bị huỷ group by bị tiêu huỷ bởi nhân viên có id | [
"select",
"bị tiêu huỷ bởi nhân viên có id",
",",
"count",
"(",
"*",
")",
"from",
"tài liệu bị huỷ",
"group",
"by",
"bị tiêu huỷ bởi nhân viên có id"
] | [
"select",
"bị tiêu huỷ bởi nhân viên có id",
",",
"count",
"(",
"*",
")",
"from",
"tài liệu bị huỷ",
"group",
"by",
"bị tiêu huỷ bởi nhân viên có id"
] | Hiển thị id của các nhân viên và số lượng tài liệu bị trực tiếp tiêu huỷ bởi từng nhân viên. | [
"Hiển",
"thị",
"id",
"của",
"các",
"nhân",
"viên",
"và",
"số",
"lượng",
"tài",
"liệu",
"bị",
"trực",
"tiếp",
"tiêu",
"huỷ",
"bởi",
"từng",
"nhân",
"viên",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 7]]}, 'groupBy': [[0, 30, False]], 'where': [], 'limit': None, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 30, False], None]], [3, [0, [0, 0, False], None]]]], 'orderBy': []} | train | Bạn là một chuyên gia truy vấn dữ liệu SQL. Bạn sẽ nhận được database schema, câu hỏi người dùng và câu truy vấn SQL tương đương với câu hỏi của người dùng. Nhiệm vụ của bạn là chọn ra những câu lệnh CREATE TABLE thật sự liên quan đến câu truy vấn SQL và bỏ qua những lệnh CREATE TABLE còn lại. Chỉ trả lời kết quả.
... | CREATE TABLE "nhân viên" ("id nhân viên" number, "mã vai trò" text, "tên nhân viên" text, "giới tính" text, "ngày sinh" time, "những chi tiết khác" text);CREATE TABLE "tài liệu bị huỷ" ("id tài liệu" number, "được uỷ quyền tiêu huỷ bởi nhân viên có id" number, "bị tiêu huỷ bởi nhân viên có id" number, "ngày tiêu huỷ th... |
cre_Doc_Tracking_DB | select bị tiêu huỷ bởi nhân viên có id , count ( * ) from tài liệu bị huỷ group by bị tiêu huỷ bởi nhân viên có id | [
"select",
"bị tiêu huỷ bởi nhân viên có id",
",",
"count",
"(",
"*",
")",
"from",
"tài liệu bị huỷ",
"group",
"by",
"bị tiêu huỷ bởi nhân viên có id"
] | [
"select",
"bị tiêu huỷ bởi nhân viên có id",
",",
"count",
"(",
"*",
")",
"from",
"tài liệu bị huỷ",
"group",
"by",
"bị tiêu huỷ bởi nhân viên có id"
] | Cho biết id của từng nhân viên và số lượng tài liệu nhân viên đó đã trực tiếp tiêu huỷ. | [
"Cho",
"biết",
"id",
"của",
"từng",
"nhân",
"viên",
"và",
"số",
"lượng",
"tài",
"liệu",
"nhân",
"viên",
"đó",
"đã",
"trực",
"tiếp",
"tiêu",
"huỷ",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 7]]}, 'groupBy': [[0, 30, False]], 'where': [], 'limit': None, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 30, False], None]], [3, [0, [0, 0, False], None]]]], 'orderBy': []} | train | Bạn là một chuyên gia truy vấn dữ liệu SQL. Bạn sẽ nhận được database schema, câu hỏi người dùng và câu truy vấn SQL tương đương với câu hỏi của người dùng. Nhiệm vụ của bạn là chọn ra những câu lệnh CREATE TABLE thật sự liên quan đến câu truy vấn SQL và bỏ qua những lệnh CREATE TABLE còn lại. Chỉ trả lời kết quả.
... | CREATE TABLE "nhân viên" ("id nhân viên" number, "mã vai trò" text, "tên nhân viên" text, "giới tính" text, "ngày sinh" time, "những chi tiết khác" text);CREATE TABLE "tài liệu bị huỷ" ("id tài liệu" number, "được uỷ quyền tiêu huỷ bởi nhân viên có id" number, "bị tiêu huỷ bởi nhân viên có id" number, "ngày tiêu huỷ th... |
cre_Doc_Tracking_DB | select id nhân viên from nhân viên except select được uỷ quyền tiêu huỷ bởi nhân viên có id from tài liệu bị huỷ | [
"select",
"id nhân viên",
"from",
"nhân viên",
"except",
"select",
"được uỷ quyền tiêu huỷ bởi nhân viên có id",
"from",
"tài liệu bị huỷ"
] | [
"select",
"id nhân viên",
"from",
"nhân viên",
"except",
"select",
"được uỷ quyền tiêu huỷ bởi nhân viên có id",
"from",
"tài liệu bị huỷ"
] | Hiển thị id của những nhân viên chưa bao giờ ban hành bất kỳ lệnh tiêu huỷ tài liệu nào. | [
"Hiển",
"thị",
"id",
"của",
"những",
"nhân",
"viên",
"chưa",
"bao",
"giờ",
"ban",
"hành",
"bất",
"kỳ",
"lệnh",
"tiêu",
"huỷ",
"tài",
"liệu",
"nào",
"."
] | {'except': {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 7]]}, 'groupBy': [], 'where': [], 'limit': None, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 29, False], None]]]], 'orderBy': []}, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 5]]}, 'groupBy': [],... | train | Bạn là một chuyên gia truy vấn dữ liệu SQL. Bạn sẽ nhận được database schema, câu hỏi người dùng và câu truy vấn SQL tương đương với câu hỏi của người dùng. Nhiệm vụ của bạn là chọn ra những câu lệnh CREATE TABLE thật sự liên quan đến câu truy vấn SQL và bỏ qua những lệnh CREATE TABLE còn lại. Chỉ trả lời kết quả.
... | CREATE TABLE "nhân viên" ("id nhân viên" number, "mã vai trò" text, "tên nhân viên" text, "giới tính" text, "ngày sinh" time, "những chi tiết khác" text); CREATE TABLE "tài liệu bị huỷ" ("id tài liệu" number, "được uỷ quyền tiêu huỷ bởi nhân viên có id" number, "bị tiêu huỷ bởi nhân viên có id" number, "ngày tiêu huỷ ... |
Subsets and Splits
No community queries yet
The top public SQL queries from the community will appear here once available.