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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
tvshow | select count ( * ) from kênh truyền hình where ngôn ngữ = "English" | [
"select",
"count",
"(",
"*",
")",
"from",
"kênh truyền hình",
"where",
"ngôn ngữ",
"=",
"\"English\""
] | [
"select",
"count",
"(",
"*",
")",
"from",
"kênh truyền hình",
"where",
"ngôn ngữ",
"=",
"value"
] | Có bao nhiêu kênh truyền hình sử dụng ngôn ngữ là ' tiếng Anh ' ? | [
"Có",
"bao",
"nhiêu",
"kênh",
"truyền",
"hình",
"sử",
"dụng",
"ngôn",
"ngữ",
"là",
"'",
"tiếng",
"Anh",
"'",
"?"
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 0]]}, 'groupBy': [], 'having': [], 'intersect': None, 'limit': None, 'orderBy': [], 'select': [False, [[3, [0, [0, 0, False], None]]]], 'union': None, 'where': [[False, 2, [0, [0, 4, False], None], '"English"', 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 "kênh truyền hình" ("id" text, "tên sê-ri" text, "quốc gia" text, "ngôn ngữ" text, "nội dung" text, "tỷ lệ điểm ảnh" text, "truyền hình độ nét cao" text, "số tiền trả cho mỗi lượt xem" text, "gói tuỳ chọn" text); |
tvshow | select count ( * ) from kênh truyền hình where ngôn ngữ = "English" | [
"select",
"count",
"(",
"*",
")",
"from",
"kênh truyền hình",
"where",
"ngôn ngữ",
"=",
"\"English\""
] | [
"select",
"count",
"(",
"*",
")",
"from",
"kênh truyền hình",
"where",
"ngôn ngữ",
"=",
"value"
] | Đếm số lượng kênh truyền hình sử dụng ngôn ngữ ' tiếng Anh ' ? | [
"Đếm",
"số",
"lượng",
"kênh",
"truyền",
"hình",
"sử",
"dụng",
"ngôn",
"ngữ",
"'",
"tiếng",
"Anh",
"'",
"?"
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 0]]}, 'groupBy': [], 'having': [], 'intersect': None, 'limit': None, 'orderBy': [], 'select': [False, [[3, [0, [0, 0, False], None]]]], 'union': None, 'where': [[False, 2, [0, [0, 4, False], None], '"English"', 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 "kênh truyền hình" ("id" text, "tên sê-ri" text, "quốc gia" text, "ngôn ngữ" text, "nội dung" text, "tỷ lệ điểm ảnh" text, "truyền hình độ nét cao" text, "số tiền trả cho mỗi lượt xem" text, "gói tuỳ chọn" text); |
tvshow | select ngôn ngữ , count ( * ) from kênh truyền hình group by ngôn ngữ order by count ( * ) asc limit 1 | [
"select",
"ngôn ngữ",
",",
"count",
"(",
"*",
")",
"from",
"kênh truyền hình",
"group",
"by",
"ngôn ngữ",
"order",
"by",
"count",
"(",
"*",
")",
"asc",
"limit",
"1"
] | [
"select",
"ngôn ngữ",
",",
"count",
"(",
"*",
")",
"from",
"kênh truyền hình",
"group",
"by",
"ngôn ngữ",
"order",
"by",
"count",
"(",
"*",
")",
"asc",
"limit",
"value"
] | Ngôn ngữ nào được sử dụng bởi ít kênh truyền hình nhất ? Cho biết số lượng kênh truyền hình sử dụng ngôn ngữ này. | [
"Ngôn",
"ngữ",
"nào",
"được",
"sử",
"dụng",
"bởi",
"ít",
"kênh",
"truyền",
"hình",
"nhất",
"?",
"Cho",
"biết",
"số",
"lượng",
"kênh",
"truyền",
"hình",
"sử",
"dụng",
"ngôn",
"ngữ",
"này",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 0]]}, 'groupBy': [[0, 4, False]], 'having': [], 'intersect': None, 'limit': 1, 'orderBy': ['asc', [[0, [3, 0, False], None]]], 'select': [False, [[0, [0, [0, 4, 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 "kênh truyền hình" ("id" text, "tên sê-ri" text, "quốc gia" text, "ngôn ngữ" text, "nội dung" text, "tỷ lệ điểm ảnh" text, "truyền hình độ nét cao" text, "số tiền trả cho mỗi lượt xem" text, "gói tuỳ chọn" text);
|
tvshow | select ngôn ngữ , count ( * ) from kênh truyền hình group by ngôn ngữ order by count ( * ) asc limit 1 | [
"select",
"ngôn ngữ",
",",
"count",
"(",
"*",
")",
"from",
"kênh truyền hình",
"group",
"by",
"ngôn ngữ",
"order",
"by",
"count",
"(",
"*",
")",
"asc",
"limit",
"1"
] | [
"select",
"ngôn ngữ",
",",
"count",
"(",
"*",
")",
"from",
"kênh truyền hình",
"group",
"by",
"ngôn ngữ",
"order",
"by",
"count",
"(",
"*",
")",
"asc",
"limit",
"value"
] | Cho biết ngôn ngữ được sử dụng bởi ít kênh truyền hình nhất và số lượng kênh sử dụng nó ? | [
"Cho",
"biết",
"ngôn",
"ngữ",
"được",
"sử",
"dụng",
"bởi",
"ít",
"kênh",
"truyền",
"hình",
"nhất",
"và",
"số",
"lượng",
"kênh",
"sử",
"dụng",
"nó",
"?"
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 0]]}, 'groupBy': [[0, 4, False]], 'having': [], 'intersect': None, 'limit': 1, 'orderBy': ['asc', [[0, [3, 0, False], None]]], 'select': [False, [[0, [0, [0, 4, 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 "kênh truyền hình" ("id" text, "tên sê-ri" text, "quốc gia" text, "ngôn ngữ" text, "nội dung" text, "tỷ lệ điểm ảnh" text, "truyền hình độ nét cao" text, "số tiền trả cho mỗi lượt xem" text, "gói tuỳ chọn" text); |
tvshow | select ngôn ngữ , count ( * ) from kênh truyền hình group by ngôn ngữ | [
"select",
"ngôn ngữ",
",",
"count",
"(",
"*",
")",
"from",
"kênh truyền hình",
"group",
"by",
"ngôn ngữ"
] | [
"select",
"ngôn ngữ",
",",
"count",
"(",
"*",
")",
"from",
"kênh truyền hình",
"group",
"by",
"ngôn ngữ"
] | Liệt kê từng ngôn ngữ và số lượng kênh truyền hình sử dụng nó. | [
"Liệt",
"kê",
"từng",
"ngôn",
"ngữ",
"và",
"số",
"lượng",
"kênh",
"truyền",
"hình",
"sử",
"dụng",
"nó",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 0]]}, 'groupBy': [[0, 4, False]], 'having': [], 'intersect': None, 'limit': None, 'orderBy': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 4, 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 "kênh truyền hình" ("id" text, "tên sê-ri" text, "quốc gia" text, "ngôn ngữ" text, "nội dung" text, "tỷ lệ điểm ảnh" text, "truyền hình độ nét cao" text, "số tiền trả cho mỗi lượt xem" text, "gói tuỳ chọn" text);
|
tvshow | select ngôn ngữ , count ( * ) from kênh truyền hình group by ngôn ngữ | [
"select",
"ngôn ngữ",
",",
"count",
"(",
"*",
")",
"from",
"kênh truyền hình",
"group",
"by",
"ngôn ngữ"
] | [
"select",
"ngôn ngữ",
",",
"count",
"(",
"*",
")",
"from",
"kênh truyền hình",
"group",
"by",
"ngôn ngữ"
] | Đối với mỗi ngôn ngữ , hãy liệt kê số lượng kênh truyền hình sử dụng nó. | [
"Đối",
"với",
"mỗi",
"ngôn",
"ngữ",
",",
"hãy",
"liệt",
"kê",
"số",
"lượng",
"kênh",
"truyền",
"hình",
"sử",
"dụng",
"nó",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 0]]}, 'groupBy': [[0, 4, False]], 'having': [], 'intersect': None, 'limit': None, 'orderBy': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 4, 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 "kênh truyền hình" ("id" text, "tên sê-ri" text, "quốc gia" text, "ngôn ngữ" text, "nội dung" text, "tỷ lệ điểm ảnh" text, "truyền hình độ nét cao" text, "số tiền trả cho mỗi lượt xem" text, "gói tuỳ chọn" text); |
tvshow | select t1.tên sê-ri from kênh truyền hình as t1 join hoạt hình as t2 on t1.id = t2.kênh where t2.tiêu đề = "The Rise of the Blue Beetle!" | [
"select",
"t1.tên sê-ri",
"from",
"kênh truyền hình",
"as",
"t1",
"join",
"hoạt hình",
"as",
"t2",
"on",
"t1.id",
"=",
"t2.kênh",
"where",
"t2.tiêu đề",
"=",
"\"The Rise of the Blue Beetle!\""
] | [
"select",
"t1",
".",
"tên sê-ri",
"from",
"kênh truyền hình",
"as",
"t1",
"join",
"hoạt hình",
"as",
"t2",
"on",
"t1",
".",
"id",
"=",
"t2",
".",
"kênh",
"where",
"t2",
".",
"tiêu đề",
"=",
"value"
] | Kênh truyền hình nào đã chiếu bộ phim hoạt hình ' Sự trỗi dậy của bọ cánh cứng xanh ' ? Liệt kê tên sê-ri của kênh truyền hình này. | [
"Kênh",
"truyền",
"hình",
"nào",
"đã",
"chiếu",
"bộ",
"phim",
"hoạt",
"hình",
"'",
"Sự",
"trỗi",
"dậy",
"của",
"bọ",
"cánh",
"cứng",
"xanh",
"'",
"?",
"Liệt",
"kê",
"tên",
"sê-ri",
"của",
"kênh",
"truyền",
"hình",
"này",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [[False, 2, [0, [0, 1, False], None], [0, 25, False], None]], 'table_units': [['table_unit', 0], ['table_unit', 2]]}, 'groupBy': [], 'having': [], 'intersect': None, 'limit': None, 'orderBy': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 2, 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 "kênh truyền hình" ("id" text, "tên sê-ri" text, "quốc gia" text, "ngôn ngữ" text, "nội dung" text, "tỷ lệ điểm ảnh" text, "truyền hình độ nét cao" text, "số tiền trả cho mỗi lượt xem" text, "gói tuỳ chọn" text);
CREATE TABLE "hoạt hình" ("id" number, "tiêu đề" text, "đạo diễn bởi" text, "được viết bởi" te... |
tvshow | select t1.tên sê-ri from kênh truyền hình as t1 join hoạt hình as t2 on t1.id = t2.kênh where t2.tiêu đề = "The Rise of the Blue Beetle!" | [
"select",
"t1.tên sê-ri",
"from",
"kênh truyền hình",
"as",
"t1",
"join",
"hoạt hình",
"as",
"t2",
"on",
"t1.id",
"=",
"t2.kênh",
"where",
"t2.tiêu đề",
"=",
"\"The Rise of the Blue Beetle!\""
] | [
"select",
"t1",
".",
"tên sê-ri",
"from",
"kênh truyền hình",
"as",
"t1",
"join",
"hoạt hình",
"as",
"t2",
"on",
"t1",
".",
"id",
"=",
"t2",
".",
"kênh",
"where",
"t2",
".",
"tiêu đề",
"=",
"value"
] | Tên sê-ri của kênh truyền hình đã chiếu bộ phim hoạt hình ' Sự trỗi dậy của bọ cánh cứng xanh ' là gì ? | [
"Tên",
"sê-ri",
"của",
"kênh",
"truyền",
"hình",
"đã",
"chiếu",
"bộ",
"phim",
"hoạt",
"hình",
"'",
"Sự",
"trỗi",
"dậy",
"của",
"bọ",
"cánh",
"cứng",
"xanh",
"'",
"là",
"gì",
"?"
] | {'except': None, 'from': {'conds': [[False, 2, [0, [0, 1, False], None], [0, 25, False], None]], 'table_units': [['table_unit', 0], ['table_unit', 2]]}, 'groupBy': [], 'having': [], 'intersect': None, 'limit': None, 'orderBy': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 2, 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 "kênh truyền hình" ("id" text, "tên sê-ri" text, "quốc gia" text, "ngôn ngữ" text, "nội dung" text, "tỷ lệ điểm ảnh" text, "truyền hình độ nét cao" text, "số tiền trả cho mỗi lượt xem" text, "gói tuỳ chọn" text);
CREATE TABLE "hoạt hình" ("id" number, "tiêu đề" text, "đạo diễn bởi" text, "được viết bởi" te... |
tvshow | select t2.tiêu đề from kênh truyền hình as t1 join hoạt hình as t2 on t1.id = t2.kênh where t1.tên sê-ri = "Sky Radio" | [
"select",
"t2.tiêu đề",
"from",
"kênh truyền hình",
"as",
"t1",
"join",
"hoạt hình",
"as",
"t2",
"on",
"t1.id",
"=",
"t2.kênh",
"where",
"t1.tên sê-ri",
"=",
"\"Sky Radio\""
] | [
"select",
"t2",
".",
"tiêu đề",
"from",
"kênh truyền hình",
"as",
"t1",
"join",
"hoạt hình",
"as",
"t2",
"on",
"t1",
".",
"id",
"=",
"t2",
".",
"kênh",
"where",
"t1",
".",
"tên sê-ri",
"=",
"value"
] | Liệt kê tiêu đề của tất cả các phim hoạt hình được chiếu trên kênh truyền hình với tên sê-ri là ' Sky Radio '. | [
"Liệt",
"kê",
"tiêu",
"đề",
"của",
"tất",
"cả",
"các",
"phim",
"hoạt",
"hình",
"được",
"chiếu",
"trên",
"kênh",
"truyền",
"hình",
"với",
"tên",
"sê-ri",
"là",
"'",
"Sky",
"Radio",
"'",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [[False, 2, [0, [0, 1, False], None], [0, 25, False], None]], 'table_units': [['table_unit', 0], ['table_unit', 2]]}, 'groupBy': [], 'having': [], 'intersect': None, 'limit': None, 'orderBy': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 20, 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 "kênh truyền hình" ("id" text, "tên sê-ri" text, "quốc gia" text, "ngôn ngữ" text, "nội dung" text, "tỷ lệ điểm ảnh" text, "truyền hình độ nét cao" text, "số tiền trả cho mỗi lượt xem" text, "gói tuỳ chọn" text);
CREATE TABLE "hoạt hình" ("id" number, "tiêu đề" text, "đạo diễn bởi" text, "được viết bởi" te... |
tvshow | select t2.tiêu đề from kênh truyền hình as t1 join hoạt hình as t2 on t1.id = t2.kênh where t1.tên sê-ri = "Sky Radio" | [
"select",
"t2.tiêu đề",
"from",
"kênh truyền hình",
"as",
"t1",
"join",
"hoạt hình",
"as",
"t2",
"on",
"t1.id",
"=",
"t2.kênh",
"where",
"t1.tên sê-ri",
"=",
"\"Sky Radio\""
] | [
"select",
"t2",
".",
"tiêu đề",
"from",
"kênh truyền hình",
"as",
"t1",
"join",
"hoạt hình",
"as",
"t2",
"on",
"t1",
".",
"id",
"=",
"t2",
".",
"kênh",
"where",
"t1",
".",
"tên sê-ri",
"=",
"value"
] | Tiêu đề của tất cả các phim hoạt hình được chiếu trên kênh truyền hình với tên sê-ri là ' Sky Radio '. | [
"Tiêu",
"đề",
"của",
"tất",
"cả",
"các",
"phim",
"hoạt",
"hình",
"được",
"chiếu",
"trên",
"kênh",
"truyền",
"hình",
"với",
"tên",
"sê-ri",
"là",
"'",
"Sky",
"Radio",
"'",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [[False, 2, [0, [0, 1, False], None], [0, 25, False], None]], 'table_units': [['table_unit', 0], ['table_unit', 2]]}, 'groupBy': [], 'having': [], 'intersect': None, 'limit': None, 'orderBy': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 20, 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 "kênh truyền hình" ("id" text, "tên sê-ri" text, "quốc gia" text, "ngôn ngữ" text, "nội dung" text, "tỷ lệ điểm ảnh" text, "truyền hình độ nét cao" text, "số tiền trả cho mỗi lượt xem" text, "gói tuỳ chọn" text);
CREATE TABLE "hoạt hình" ("id" number, "tiêu đề" text, "đạo diễn bởi" text, "được viết bởi" te... |
tvshow | select tập phim from phim truyền hình nhiều tập order by đánh giá xếp hạng | [
"select",
"tập phim",
"from",
"phim truyền hình nhiều tập",
"order",
"by",
"đánh giá xếp hạng"
] | [
"select",
"tập phim",
"from",
"phim truyền hình nhiều tập",
"order",
"by",
"đánh giá xếp hạng"
] | Liệt kê tập của tất cả các bộ phim truyền hình nhiều tập theo thứ tự đánh giá xếp hạng. | [
"Liệt",
"kê",
"tập",
"của",
"tất",
"cả",
"các",
"bộ",
"phim",
"truyền",
"hình",
"nhiều",
"tập",
"theo",
"thứ",
"tự",
"đánh",
"giá",
"xếp",
"hạng",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 1]]}, 'groupBy': [], 'having': [], 'intersect': None, 'limit': None, 'orderBy': ['asc', [[0, [0, 13, False], None]]], 'select': [False, [[0, [0, [0, 11, 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 "phim truyền hình nhiều tập" ("id" number, "tập phim" text, "ngày phát sóng" text, "đánh giá xếp hạng" text, "cổ phần" number, "đánh giá xếp hạng và cổ phần 18-49" text, "người xem" text, "thứ hạng hàng tuần" number, "kênh" text);
|
tvshow | select tập phim from phim truyền hình nhiều tập order by đánh giá xếp hạng | [
"select",
"tập phim",
"from",
"phim truyền hình nhiều tập",
"order",
"by",
"đánh giá xếp hạng"
] | [
"select",
"tập phim",
"from",
"phim truyền hình nhiều tập",
"order",
"by",
"đánh giá xếp hạng"
] | Sắp xếp tất cả các tập phim theo đánh giá xếp hạng. | [
"Sắp",
"xếp",
"tất",
"cả",
"các",
"tập",
"phim",
"theo",
"đánh",
"giá",
"xếp",
"hạng",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 1]]}, 'groupBy': [], 'having': [], 'intersect': None, 'limit': None, 'orderBy': ['asc', [[0, [0, 13, False], None]]], 'select': [False, [[0, [0, [0, 11, 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 "phim truyền hình nhiều tập" ("id" number, "tập phim" text, "ngày phát sóng" text, "đánh giá xếp hạng" text, "cổ phần" number, "đánh giá xếp hạng và cổ phần 18-49" text, "người xem" text, "thứ hạng hàng tuần" number, "kênh" text); |
tvshow | select tập phim , đánh giá xếp hạng from phim truyền hình nhiều tập order by đánh giá xếp hạng desc limit 3 | [
"select",
"tập phim",
",",
"đánh giá xếp hạng",
"from",
"phim truyền hình nhiều tập",
"order",
"by",
"đánh giá xếp hạng",
"desc",
"limit",
"3"
] | [
"select",
"tập phim",
",",
"đánh giá xếp hạng",
"from",
"phim truyền hình nhiều tập",
"order",
"by",
"đánh giá xếp hạng",
"desc",
"limit",
"value"
] | Cho biết danh sách bao gồm 3 bộ phim truyền hình nhiều tập được xếp hạng cao nhất ? Liệt kê các tập phim và xếp hạng đánh giá của những bộ phim này. | [
"Cho",
"biết",
"danh",
"sách",
"bao",
"gồm",
"3",
"bộ",
"phim",
"truyền",
"hình",
"nhiều",
"tập",
"được",
"xếp",
"hạng",
"cao",
"nhất",
"?",
"Liệt",
"kê",
"các",
"tập",
"phim",
"và",
"xếp",
"hạng",
"đánh",
"giá",
"của",
"những",
"bộ",
"phim",
"này",
... | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 1]]}, 'groupBy': [], 'having': [], 'intersect': None, 'limit': 3, 'orderBy': ['desc', [[0, [0, 13, False], None]]], 'select': [False, [[0, [0, [0, 11, False], None]], [0, [0, [0, 13, 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 "phim truyền hình nhiều tập" ("id" number, "tập phim" text, "ngày phát sóng" text, "đánh giá xếp hạng" text, "cổ phần" number, "đánh giá xếp hạng và cổ phần 18-49" text, "người xem" text, "thứ hạng hàng tuần" number, "kênh" text);
|
tvshow | select tập phim , đánh giá xếp hạng from phim truyền hình nhiều tập order by đánh giá xếp hạng desc limit 3 | [
"select",
"tập phim",
",",
"đánh giá xếp hạng",
"from",
"phim truyền hình nhiều tập",
"order",
"by",
"đánh giá xếp hạng",
"desc",
"limit",
"3"
] | [
"select",
"tập phim",
",",
"đánh giá xếp hạng",
"from",
"phim truyền hình nhiều tập",
"order",
"by",
"đánh giá xếp hạng",
"desc",
"limit",
"value"
] | 3 tập phim được đánh giá cao nhất trong bảng phim truyền hình là những bộ phim nào và cho biết xếp hạng đánh giá của chúng ? | [
"3",
"tập",
"phim",
"được",
"đánh",
"giá",
"cao",
"nhất",
"trong",
"bảng",
"phim",
"truyền",
"hình",
"là",
"những",
"bộ",
"phim",
"nào",
"và",
"cho",
"biết",
"xếp",
"hạng",
"đánh",
"giá",
"của",
"chúng",
"?"
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 1]]}, 'groupBy': [], 'having': [], 'intersect': None, 'limit': 3, 'orderBy': ['desc', [[0, [0, 13, False], None]]], 'select': [False, [[0, [0, [0, 11, False], None]], [0, [0, [0, 13, 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 "phim truyền hình nhiều tập" ("id" number, "tập phim" text, "ngày phát sóng" text, "đánh giá xếp hạng" text, "cổ phần" number, "đánh giá xếp hạng và cổ phần 18-49" text, "người xem" text, "thứ hạng hàng tuần" number, "kênh" text);
|
tvshow | select max ( cổ phần ) , min ( cổ phần ) from phim truyền hình nhiều tập | [
"select",
"max",
"(",
"cổ phần",
")",
",",
"min",
"(",
"cổ phần",
")",
"from",
"phim truyền hình nhiều tập"
] | [
"select",
"max",
"(",
"cổ phần",
")",
",",
"min",
"(",
"cổ phần",
")",
"from",
"phim truyền hình nhiều tập"
] | Mức cổ phần của bộ phim có mức cổ phần cao nhất và mức cổ phần của bộ phim có mức cổ phần thấp nhất là bao nhiêu ? | [
"Mức",
"cổ",
"phần",
"của",
"bộ",
"phim",
"có",
"mức",
"cổ",
"phần",
"cao",
"nhất",
"và",
"mức",
"cổ",
"phần",
"của",
"bộ",
"phim",
"có",
"mức",
"cổ",
"phần",
"thấp",
"nhất",
"là",
"bao",
"nhiêu",
"?"
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 1]]}, 'groupBy': [], 'having': [], 'intersect': None, 'limit': None, 'orderBy': [], 'select': [False, [[1, [0, [0, 14, False], None]], [2, [0, [0, 14, 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 "phim truyền hình nhiều tập" ( "id" number, "tập phim" text, "ngày phát sóng" text, "đánh giá xếp hạng" text, "cổ phần" number, "đánh giá xếp hạng và cổ phần 18-49" text, "người xem" text, "thứ hạng hàng tuần" number, "kênh" text); |
tvshow | select max ( cổ phần ) , min ( cổ phần ) from phim truyền hình nhiều tập | [
"select",
"max",
"(",
"cổ phần",
")",
",",
"min",
"(",
"cổ phần",
")",
"from",
"phim truyền hình nhiều tập"
] | [
"select",
"max",
"(",
"cổ phần",
")",
",",
"min",
"(",
"cổ phần",
")",
"from",
"phim truyền hình nhiều tập"
] | Cho biết mức cổ phần của bộ phim có mức cổ phần cao nhất và mức cổ phần của bộ phim có mức cổ phần thấp nhất. | [
"Cho",
"biết",
"mức",
"cổ",
"phần",
"của",
"bộ",
"phim",
"có",
"mức",
"cổ",
"phần",
"cao",
"nhất",
"và",
"mức",
"cổ",
"phần",
"của",
"bộ",
"phim",
"có",
"mức",
"cổ",
"phần",
"thấp",
"nhất",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 1]]}, 'groupBy': [], 'having': [], 'intersect': None, 'limit': None, 'orderBy': [], 'select': [False, [[1, [0, [0, 14, False], None]], [2, [0, [0, 14, 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 "phim truyền hình nhiều tập" ( "id" number, "tập phim" text, "ngày phát sóng" text, "đánh giá xếp hạng" text, "cổ phần" number, "đánh giá xếp hạng và cổ phần 18-49" text, "người xem" text, "thứ hạng hàng tuần" number, "kênh" text); |
tvshow | select ngày phát sóng from phim truyền hình nhiều tập where tập phim = "A Love of a Lifetime" | [
"select",
"ngày phát sóng",
"from",
"phim truyền hình nhiều tập",
"where",
"tập phim",
"=",
"\"A Love of a Lifetime\""
] | [
"select",
"ngày phát sóng",
"from",
"phim truyền hình nhiều tập",
"where",
"tập phim",
"=",
"value"
] | Ngày phát sóng của bộ phim truyền hình nhiều tập với tập phim ' Một tình yêu trọn đời ' là khi nào ? | [
"Ngày",
"phát",
"sóng",
"của",
"bộ",
"phim",
"truyền",
"hình",
"nhiều",
"tập",
"với",
"tập",
"phim",
"'",
"Một",
"tình",
"yêu",
"trọn",
"đời",
"'",
"là",
"khi",
"nào",
"?"
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 1]]}, 'groupBy': [], 'having': [], 'intersect': None, 'limit': None, 'orderBy': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 12, False], None]]]], 'union': None, 'where': [[False, 2, [0, [0, 11, False], None], '"A Love of a Lifetime"', 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 "phim truyền hình nhiều tập" ( "id" number, "tập phim" text, "ngày phát sóng" text, "đánh giá xếp hạng" text, "cổ phần" number, "đánh giá xếp hạng và cổ phần 18-49" text, "người xem" text, "thứ hạng hàng tuần" number, "kênh" text); |
tvshow | select ngày phát sóng from phim truyền hình nhiều tập where tập phim = "A Love of a Lifetime" | [
"select",
"ngày phát sóng",
"from",
"phim truyền hình nhiều tập",
"where",
"tập phim",
"=",
"\"A Love of a Lifetime\""
] | [
"select",
"ngày phát sóng",
"from",
"phim truyền hình nhiều tập",
"where",
"tập phim",
"=",
"value"
] | Khi nào thì bộ phim truyền hình với tập phim ' Một tình yêu trọn đời ' được phát sóng ? | [
"Khi",
"nào",
"thì",
"bộ",
"phim",
"truyền",
"hình",
"với",
"tập",
"phim",
"'",
"Một",
"tình",
"yêu",
"trọn",
"đời",
"'",
"được",
"phát",
"sóng",
"?"
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 1]]}, 'groupBy': [], 'having': [], 'intersect': None, 'limit': None, 'orderBy': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 12, False], None]]]], 'union': None, 'where': [[False, 2, [0, [0, 11, False], None], '"A Love of a Lifetime"', 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 "phim truyền hình nhiều tập" ( "id" number, "tập phim" text, "ngày phát sóng" text, "đánh giá xếp hạng" text, "cổ phần" number, "đánh giá xếp hạng và cổ phần 18-49" text, "người xem" text, "thứ hạng hàng tuần" number, "kênh" text); |
tvshow | select thứ hạng hàng tuần from phim truyền hình nhiều tập where tập phim = "A Love of a Lifetime" | [
"select",
"thứ hạng hàng tuần",
"from",
"phim truyền hình nhiều tập",
"where",
"tập phim",
"=",
"\"A Love of a Lifetime\""
] | [
"select",
"thứ hạng hàng tuần",
"from",
"phim truyền hình nhiều tập",
"where",
"tập phim",
"=",
"value"
] | Cho biết thứ hạng hàng tuần của phim truyền hình nhiều tập có tập phim với tựa đề ' Một tình yêu trọn đời ' ? | [
"Cho",
"biết",
"thứ",
"hạng",
"hàng",
"tuần",
"của",
"phim",
"truyền",
"hình",
"nhiều",
"tập",
"có",
"tập",
"phim",
"với",
"tựa",
"đề",
"'",
"Một",
"tình",
"yêu",
"trọn",
"đời",
"'",
"?"
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 1]]}, 'groupBy': [], 'having': [], 'intersect': None, 'limit': None, 'orderBy': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 17, False], None]]]], 'union': None, 'where': [[False, 2, [0, [0, 11, False], None], '"A Love of a Lifetime"', 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 "phim truyền hình nhiều tập" (\"id\" number, \"tập phim\" text, \"ngày phát sóng\" text, \"đánh giá xếp hạng\" text, \"cổ phần\" number, \"đánh giá xếp hạng và cổ phần 18-49\" text, \"người xem\" text, \"thứ hạng hàng tuần\" number, \"kênh\" text); |
tvshow | select thứ hạng hàng tuần from phim truyền hình nhiều tập where tập phim = "A Love of a Lifetime" | [
"select",
"thứ hạng hàng tuần",
"from",
"phim truyền hình nhiều tập",
"where",
"tập phim",
"=",
"\"A Love of a Lifetime\""
] | [
"select",
"thứ hạng hàng tuần",
"from",
"phim truyền hình nhiều tập",
"where",
"tập phim",
"=",
"value"
] | Thứ hạng hàng tuần của bộ phim truyền hình có tập phim với tựa đề là ' Một tình yêu trọn đời ' | [
"Thứ",
"hạng",
"hàng",
"tuần",
"của",
"bộ",
"phim",
"truyền",
"hình",
"có",
"tập",
"phim",
"với",
"tựa",
"đề",
"là",
"'",
"Một",
"tình",
"yêu",
"trọn",
"đời",
"'"
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 1]]}, 'groupBy': [], 'having': [], 'intersect': None, 'limit': None, 'orderBy': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 17, False], None]]]], 'union': None, 'where': [[False, 2, [0, [0, 11, False], None], '"A Love of a Lifetime"', 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 "phim truyền hình nhiều tập" ("id" number, "tập phim" text, "ngày phát sóng" text, "đánh giá xếp hạng" text, "cổ phần" number, "đánh giá xếp hạng và cổ phần 18-49" text, "người xem" text, "thứ hạng hàng tuần" number, "kênh" text);
|
tvshow | select t1.tên sê-ri from kênh truyền hình as t1 join phim truyền hình nhiều tập as t2 on t1.id = t2.kênh where t2.tập phim = "A Love of a Lifetime" | [
"select",
"t1.tên sê-ri",
"from",
"kênh truyền hình",
"as",
"t1",
"join",
"phim truyền hình nhiều tập",
"as",
"t2",
"on",
"t1.id",
"=",
"t2.kênh",
"where",
"t2.tập phim",
"=",
"\"A Love of a Lifetime\""
] | [
"select",
"t1",
".",
"tên sê-ri",
"from",
"kênh truyền hình",
"as",
"t1",
"join",
"phim truyền hình nhiều tập",
"as",
"t2",
"on",
"t1",
".",
"id",
"=",
"t2",
".",
"kênh",
"where",
"t2",
".",
"tập phim",
"=",
"value"
] | Cho biết kênh truyền hình đang phát sóng bộ phim truyền hình với tập phim ' Một tình yêu trọn đời '. Liệt kê tên sê-ri của kênh truyền hình này. | [
"Cho",
"biết",
"kênh",
"truyền",
"hình",
"đang",
"phát",
"sóng",
"bộ",
"phim",
"truyền",
"hình",
"với",
"tập",
"phim",
"'",
"Một",
"tình",
"yêu",
"trọn",
"đời",
"'",
".",
"Liệt",
"kê",
"tên",
"sê-ri",
"của",
"kênh",
"truyền",
"hình",
"này",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [[False, 2, [0, [0, 1, False], None], [0, 18, False], None]], 'table_units': [['table_unit', 0], ['table_unit', 1]]}, 'groupBy': [], 'having': [], 'intersect': None, 'limit': None, 'orderBy': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 2, 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 "kênh truyền hình" ("id" text, "tên sê-ri" text, "quốc gia" text, "ngôn ngữ" text, "nội dung" text, "tỷ lệ điểm ảnh" text, "truyền hình độ nét cao" text, "số tiền trả cho mỗi lượt xem" text, "gói tuỳ chọn" text);
CREATE TABLE "phim truyền hình nhiều tập" ("id" number, "tập phim" text, "ngày phát sóng" text... |
tvshow | select t1.tên sê-ri from kênh truyền hình as t1 join phim truyền hình nhiều tập as t2 on t1.id = t2.kênh where t2.tập phim = "A Love of a Lifetime" | [
"select",
"t1.tên sê-ri",
"from",
"kênh truyền hình",
"as",
"t1",
"join",
"phim truyền hình nhiều tập",
"as",
"t2",
"on",
"t1.id",
"=",
"t2.kênh",
"where",
"t2.tập phim",
"=",
"\"A Love of a Lifetime\""
] | [
"select",
"t1",
".",
"tên sê-ri",
"from",
"kênh truyền hình",
"as",
"t1",
"join",
"phim truyền hình nhiều tập",
"as",
"t2",
"on",
"t1",
".",
"id",
"=",
"t2",
".",
"kênh",
"where",
"t2",
".",
"tập phim",
"=",
"value"
] | Sê-ri có tập phim ' Một tình yêu trọn đời ' có tên là gì ? | [
"Sê-ri",
"có",
"tập",
"phim",
"'",
"Một",
"tình",
"yêu",
"trọn",
"đời",
"'",
"có",
"tên",
"là",
"gì",
"?"
] | {'except': None, 'from': {'conds': [[False, 2, [0, [0, 1, False], None], [0, 18, False], None]], 'table_units': [['table_unit', 0], ['table_unit', 1]]}, 'groupBy': [], 'having': [], 'intersect': None, 'limit': None, 'orderBy': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 2, 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 "kênh truyền hình" ("id" text, "tên sê-ri" text, "quốc gia" text, "ngôn ngữ" text, "nội dung" text, "tỷ lệ điểm ảnh" text, "truyền hình độ nét cao" text, "số tiền trả cho mỗi lượt xem" text, "gói tuỳ chọn" text);
CREATE TABLE "phim truyền hình nhiều tập" ("id" number, "tập phim" text, "ngày phát sóng" text... |
tvshow | select t2.tập phim from kênh truyền hình as t1 join phim truyền hình nhiều tập as t2 on t1.id = t2.kênh where t1.tên sê-ri = "Sky Radio" | [
"select",
"t2.tập phim",
"from",
"kênh truyền hình",
"as",
"t1",
"join",
"phim truyền hình nhiều tập",
"as",
"t2",
"on",
"t1.id",
"=",
"t2.kênh",
"where",
"t1.tên sê-ri",
"=",
"\"Sky Radio\""
] | [
"select",
"t2",
".",
"tập phim",
"from",
"kênh truyền hình",
"as",
"t1",
"join",
"phim truyền hình nhiều tập",
"as",
"t2",
"on",
"t1",
".",
"id",
"=",
"t2",
".",
"kênh",
"where",
"t1",
".",
"tên sê-ri",
"=",
"value"
] | Liệt kê tập của các bộ phim truyền hình nhiều tập được chiếu trên kênh truyền hình với tên sê-ri là ' Sky Radio '. | [
"Liệt",
"kê",
"tập",
"của",
"các",
"bộ",
"phim",
"truyền",
"hình",
"nhiều",
"tập",
"được",
"chiếu",
"trên",
"kênh",
"truyền",
"hình",
"với",
"tên",
"sê-ri",
"là",
"'",
"Sky",
"Radio",
"'",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [[False, 2, [0, [0, 1, False], None], [0, 18, False], None]], 'table_units': [['table_unit', 0], ['table_unit', 1]]}, 'groupBy': [], 'having': [], 'intersect': None, 'limit': None, 'orderBy': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 11, 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 "kênh truyền hình" ("id" text, "tên sê-ri" text, "quốc gia" text, "ngôn ngữ" text, "nội dung" text, "tỷ lệ điểm ảnh" text, "truyền hình độ nét cao" text, "số tiền trả cho mỗi lượt xem" text, "gói tuỳ chọn" text);
CREATE TABLE "phim truyền hình nhiều tập" ("id" number, "tập phim" text, "ngày phát sóng" text... |
tvshow | select t2.tập phim from kênh truyền hình as t1 join phim truyền hình nhiều tập as t2 on t1.id = t2.kênh where t1.tên sê-ri = "Sky Radio" | [
"select",
"t2.tập phim",
"from",
"kênh truyền hình",
"as",
"t1",
"join",
"phim truyền hình nhiều tập",
"as",
"t2",
"on",
"t1.id",
"=",
"t2.kênh",
"where",
"t1.tên sê-ri",
"=",
"\"Sky Radio\""
] | [
"select",
"t2",
".",
"tập phim",
"from",
"kênh truyền hình",
"as",
"t1",
"join",
"phim truyền hình nhiều tập",
"as",
"t2",
"on",
"t1",
".",
"id",
"=",
"t2",
".",
"kênh",
"where",
"t1",
".",
"tên sê-ri",
"=",
"value"
] | Các tập phim của bộ phim truyền hình có tên ' Sky Radio ' ? | [
"Các",
"tập",
"phim",
"của",
"bộ",
"phim",
"truyền",
"hình",
"có",
"tên",
"'",
"Sky",
"Radio",
"'",
"?"
] | {'except': None, 'from': {'conds': [[False, 2, [0, [0, 1, False], None], [0, 18, False], None]], 'table_units': [['table_unit', 0], ['table_unit', 1]]}, 'groupBy': [], 'having': [], 'intersect': None, 'limit': None, 'orderBy': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 11, 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 "kênh truyền hình" ("id" text, "tên sê-ri" text, "quốc gia" text, "ngôn ngữ" text, "nội dung" text, "tỷ lệ điểm ảnh" text, "truyền hình độ nét cao" text, "số tiền trả cho mỗi lượt xem" text, "gói tuỳ chọn" text);
CREATE TABLE "phim truyền hình nhiều tập" ("id" number, "tập phim" text, "ngày phát sóng" text... |
tvshow | select count ( * ) , đạo diễn bởi from hoạt hình group by đạo diễn bởi | [
"select",
"count",
"(",
"*",
")",
",",
"đạo diễn bởi",
"from",
"hoạt hình",
"group",
"by",
"đạo diễn bởi"
] | [
"select",
"count",
"(",
"*",
")",
",",
"đạo diễn bởi",
"from",
"hoạt hình",
"group",
"by",
"đạo diễn bởi"
] | Tìm số lượng phim hoạt hình được chỉ đạo bởi từng đạo diễn | [
"Tìm",
"số",
"lượng",
"phim",
"hoạt",
"hình",
"được",
"chỉ",
"đạo",
"bởi",
"từng",
"đạo",
"diễn"
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 2]]}, 'groupBy': [[0, 21, False]], 'having': [], 'intersect': None, 'limit': None, 'orderBy': [], 'select': [False, [[3, [0, [0, 0, False], None]], [0, [0, [0, 21, 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 "hoạt hình" ("id" number, "tiêu đề" text, "đạo diễn bởi" text, "được viết bởi" text, "ngày phát sóng gốc" text, "mã nhà sản xuất" number, "kênh" text);
|
tvshow | select count ( * ) , đạo diễn bởi from hoạt hình group by đạo diễn bởi | [
"select",
"count",
"(",
"*",
")",
",",
"đạo diễn bởi",
"from",
"hoạt hình",
"group",
"by",
"đạo diễn bởi"
] | [
"select",
"count",
"(",
"*",
")",
",",
"đạo diễn bởi",
"from",
"hoạt hình",
"group",
"by",
"đạo diễn bởi"
] | Mỗi đạo diễn đã chỉ đạo bao nhiêu phim hoạt hình ? | [
"Mỗi",
"đạo",
"diễn",
"đã",
"chỉ",
"đạo",
"bao",
"nhiêu",
"phim",
"hoạt",
"hình",
"?"
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 2]]}, 'groupBy': [[0, 21, False]], 'having': [], 'intersect': None, 'limit': None, 'orderBy': [], 'select': [False, [[3, [0, [0, 0, False], None]], [0, [0, [0, 21, 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 "hoạt hình" ( "id" number, "tiêu đề" text, "đạo diễn bởi" text, "được viết bởi" text, "ngày phát sóng gốc" text, "mã nhà sản xuất" number, "kênh" text ); |
tvshow | select mã nhà sản xuất , kênh from hoạt hình order by ngày phát sóng gốc limit 1 | [
"select",
"mã nhà sản xuất",
",",
"kênh",
"from",
"hoạt hình",
"order",
"by",
"ngày phát sóng gốc",
"limit",
"1"
] | [
"select",
"mã nhà sản xuất",
",",
"kênh",
"from",
"hoạt hình",
"order",
"by",
"ngày phát sóng gốc",
"limit",
"value"
] | Tìm mã sản xuất và kênh của phim hoạt hình được phát sóng gần đây nhất. | [
"Tìm",
"mã",
"sản",
"xuất",
"và",
"kênh",
"của",
"phim",
"hoạt",
"hình",
"được",
"phát",
"sóng",
"gần",
"đây",
"nhất",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 2]]}, 'groupBy': [], 'having': [], 'intersect': None, 'limit': 1, 'orderBy': ['asc', [[0, [0, 23, False], None]]], 'select': [False, [[0, [0, [0, 24, False], None]], [0, [0, [0, 25, 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 "hoạt hình" ( "id" number, "tiêu đề" text, "đạo diễn bởi" text, "được viết bởi" text, "ngày phát sóng gốc" text, "mã nhà sản xuất" number, "kênh" text); |
tvshow | select mã nhà sản xuất , kênh from hoạt hình order by ngày phát sóng gốc limit 1 | [
"select",
"mã nhà sản xuất",
",",
"kênh",
"from",
"hoạt hình",
"order",
"by",
"ngày phát sóng gốc",
"limit",
"1"
] | [
"select",
"mã nhà sản xuất",
",",
"kênh",
"from",
"hoạt hình",
"order",
"by",
"ngày phát sóng gốc",
"limit",
"value"
] | Mã sản xuất và kênh của phim hoạt hình được phát sóng gần đây nhất là gì ? | [
"Mã",
"sản",
"xuất",
"và",
"kênh",
"của",
"phim",
"hoạt",
"hình",
"được",
"phát",
"sóng",
"gần",
"đây",
"nhất",
"là",
"gì",
"?"
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 2]]}, 'groupBy': [], 'having': [], 'intersect': None, 'limit': 1, 'orderBy': ['asc', [[0, [0, 23, False], None]]], 'select': [False, [[0, [0, [0, 24, False], None]], [0, [0, [0, 25, 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 "hoạt hình" (\"id\" number, \"tiêu đề\" text, \"đạo diễn bởi\" text, \"được viết bởi\" text, \"ngày phát sóng gốc\" text, \"mã nhà sản xuất\" number, \"kênh\" text); |
tvshow | select gói tuỳ chọn , tên sê-ri from kênh truyền hình where truyền hình độ nét cao = "yes" | [
"select",
"gói tuỳ chọn",
",",
"tên sê-ri",
"from",
"kênh truyền hình",
"where",
"truyền hình độ nét cao",
"=",
"\"yes\""
] | [
"select",
"gói tuỳ chọn",
",",
"tên sê-ri",
"from",
"kênh truyền hình",
"where",
"truyền hình độ nét cao",
"=",
"value"
] | Các gói tuỳ chọn và tên sê-ri của những kênh truyền hình độ nét cao ? | [
"Các",
"gói",
"tuỳ",
"chọn",
"và",
"tên",
"sê-ri",
"của",
"những",
"kênh",
"truyền",
"hình",
"độ",
"nét",
"cao",
"?"
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 0]]}, 'groupBy': [], 'having': [], 'intersect': None, 'limit': None, 'orderBy': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 9, False], None]], [0, [0, [0, 2, False], None]]]], 'union': None, 'where': [[False, 2, [0, [0, 7, False], None], '"yes"', 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 "kênh truyền hình" ("id" text, "tên sê-ri" text, "quốc gia" text, "ngôn ngữ" text, "nội dung" text, "tỷ lệ điểm ảnh" text, "truyền hình độ nét cao" text, "số tiền trả cho mỗi lượt xem" text, "gói tuỳ chọn" text);
|
tvshow | select gói tuỳ chọn , tên sê-ri from kênh truyền hình where truyền hình độ nét cao = "yes" | [
"select",
"gói tuỳ chọn",
",",
"tên sê-ri",
"from",
"kênh truyền hình",
"where",
"truyền hình độ nét cao",
"=",
"\"yes\""
] | [
"select",
"gói tuỳ chọn",
",",
"tên sê-ri",
"from",
"kênh truyền hình",
"where",
"truyền hình độ nét cao",
"=",
"value"
] | Cho biết các gói tuỳ chọn và tên sê-ri của những kênh truyền hình hỗ trợ TV độ nét cao. | [
"Cho",
"biết",
"các",
"gói",
"tuỳ",
"chọn",
"và",
"tên",
"sê-ri",
"của",
"những",
"kênh",
"truyền",
"hình",
"hỗ",
"trợ",
"TV",
"độ",
"nét",
"cao",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 0]]}, 'groupBy': [], 'having': [], 'intersect': None, 'limit': None, 'orderBy': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 9, False], None]], [0, [0, [0, 2, False], None]]]], 'union': None, 'where': [[False, 2, [0, [0, 7, False], None], '"yes"', 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 "kênh truyền hình" ("id" text, "tên sê-ri" text, "quốc gia" text, "ngôn ngữ" text, "nội dung" text, "tỷ lệ điểm ảnh" text, "truyền hình độ nét cao" text, "số tiền trả cho mỗi lượt xem" text, "gói tuỳ chọn" text);
|
tvshow | select t1.quốc gia from kênh truyền hình as t1 join hoạt hình as t2 on t1.id = t2.kênh where t2.được viết bởi = "Todd Casey" | [
"select",
"t1.quốc gia",
"from",
"kênh truyền hình",
"as",
"t1",
"join",
"hoạt hình",
"as",
"t2",
"on",
"t1.id",
"=",
"t2.kênh",
"where",
"t2.được viết bởi",
"=",
"\"Todd Casey\""
] | [
"select",
"t1",
".",
"quốc gia",
"from",
"kênh truyền hình",
"as",
"t1",
"join",
"hoạt hình",
"as",
"t2",
"on",
"t1",
".",
"id",
"=",
"t2",
".",
"kênh",
"where",
"t2",
".",
"được viết bởi",
"=",
"value"
] | Kênh truyền hình của các quốc gia nào đang phát một số phim hoạt hình được viết bởi Todd Casey ? | [
"Kênh",
"truyền",
"hình",
"của",
"các",
"quốc",
"gia",
"nào",
"đang",
"phát",
"một",
"số",
"phim",
"hoạt",
"hình",
"được",
"viết",
"bởi",
"Todd",
"Casey",
"?"
] | {'except': None, 'from': {'conds': [[False, 2, [0, [0, 1, False], None], [0, 25, False], None]], 'table_units': [['table_unit', 0], ['table_unit', 2]]}, 'groupBy': [], 'having': [], 'intersect': None, 'limit': None, 'orderBy': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 3, 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 "kênh truyền hình" ("id" text, "tên sê-ri" text, "quốc gia" text, "ngôn ngữ" text, "nội dung" text, "tỷ lệ điểm ảnh" text, "truyền hình độ nét cao" text, "số tiền trả cho mỗi lượt xem" text, "gói tuỳ chọn" text);
CREATE TABLE "hoạt hình" ("id" number, "tiêu đề" text, "đạo diễn bởi" text, "được viết bởi" t... |
tvshow | select t1.quốc gia from kênh truyền hình as t1 join hoạt hình as t2 on t1.id = t2.kênh where t2.được viết bởi = "Todd Casey" | [
"select",
"t1.quốc gia",
"from",
"kênh truyền hình",
"as",
"t1",
"join",
"hoạt hình",
"as",
"t2",
"on",
"t1.id",
"=",
"t2.kênh",
"where",
"t2.được viết bởi",
"=",
"\"Todd Casey\""
] | [
"select",
"t1",
".",
"quốc gia",
"from",
"kênh truyền hình",
"as",
"t1",
"join",
"hoạt hình",
"as",
"t2",
"on",
"t1",
".",
"id",
"=",
"t2",
".",
"kênh",
"where",
"t2",
".",
"được viết bởi",
"=",
"value"
] | Các quốc gia có chiếu các phim hoạt hình được viết bởi Todd Casey là các quốc gia nào ? | [
"Các",
"quốc",
"gia",
"có",
"chiếu",
"các",
"phim",
"hoạt",
"hình",
"được",
"viết",
"bởi",
"Todd",
"Casey",
"là",
"các",
"quốc",
"gia",
"nào",
"?"
] | {'except': None, 'from': {'conds': [[False, 2, [0, [0, 1, False], None], [0, 25, False], None]], 'table_units': [['table_unit', 0], ['table_unit', 2]]}, 'groupBy': [], 'having': [], 'intersect': None, 'limit': None, 'orderBy': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 3, 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 "kênh truyền hình" ("id" text, "tên sê-ri" text, "quốc gia" text, "ngôn ngữ" text, "nội dung" text, "tỷ lệ điểm ảnh" text, "truyền hình độ nét cao" text, "số tiền trả cho mỗi lượt xem" text, "gói tuỳ chọn" text);
CREATE TABLE "hoạt hình" ("id" number, "tiêu đề" text, "đạo diễn bởi" text, "được viết bởi" t... |
tvshow | select quốc gia from kênh truyền hình except select t1.quốc gia from kênh truyền hình as t1 join hoạt hình as t2 on t1.id = t2.kênh where t2.được viết bởi = "Todd Casey" | [
"select",
"quốc gia",
"from",
"kênh truyền hình",
"except",
"select",
"t1.quốc gia",
"from",
"kênh truyền hình",
"as",
"t1",
"join",
"hoạt hình",
"as",
"t2",
"on",
"t1.id",
"=",
"t2.kênh",
"where",
"t2.được viết bởi",
"=",
"\"Todd Casey\""
] | [
"select",
"quốc gia",
"from",
"kênh truyền hình",
"except",
"select",
"t1",
".",
"quốc gia",
"from",
"kênh truyền hình",
"as",
"t1",
"join",
"hoạt hình",
"as",
"t2",
"on",
"t1",
".",
"id",
"=",
"t2",
".",
"kênh",
"where",
"t2",
".",
"được viết bởi",
"=",
"... | Kênh truyền hình của các quốc gia nào không phát bất kỳ phim hoạt hình nào được viết bởi Todd Casey ? | [
"Kênh",
"truyền",
"hình",
"của",
"các",
"quốc",
"gia",
"nào",
"không",
"phát",
"bất",
"kỳ",
"phim",
"hoạt",
"hình",
"nào",
"được",
"viết",
"bởi",
"Todd",
"Casey",
"?"
] | {'except': {'except': None, 'from': {'conds': [[False, 2, [0, [0, 1, False], None], [0, 25, False], None]], 'table_units': [['table_unit', 0], ['table_unit', 2]]}, 'groupBy': [], 'having': [], 'intersect': None, 'limit': None, 'orderBy': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 3, 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 "kênh truyền hình" ("id" text, "tên sê-ri" text, "quốc gia" text, "ngôn ngữ" text, "nội dung" text, "tỷ lệ điểm ảnh" text, "truyền hình độ nét cao" text, "số tiền trả cho mỗi lượt xem" text, "gói tuỳ chọn" text);
CREATE TABLE "hoạt hình" ("id" number, "tiêu đề" text, "đạo diễn bởi" text, "được viết bởi" te... |
tvshow | select quốc gia from kênh truyền hình except select t1.quốc gia from kênh truyền hình as t1 join hoạt hình as t2 on t1.id = t2.kênh where t2.được viết bởi = "Todd Casey" | [
"select",
"quốc gia",
"from",
"kênh truyền hình",
"except",
"select",
"t1.quốc gia",
"from",
"kênh truyền hình",
"as",
"t1",
"join",
"hoạt hình",
"as",
"t2",
"on",
"t1.id",
"=",
"t2.kênh",
"where",
"t2.được viết bởi",
"=",
"\"Todd Casey\""
] | [
"select",
"quốc gia",
"from",
"kênh truyền hình",
"except",
"select",
"t1",
".",
"quốc gia",
"from",
"kênh truyền hình",
"as",
"t1",
"join",
"hoạt hình",
"as",
"t2",
"on",
"t1",
".",
"id",
"=",
"t2",
".",
"kênh",
"where",
"t2",
".",
"được viết bởi",
"=",
"... | Các quốc gia không phát phim hoạt hình được viết bởi Todd Casey là các quốc gia nào ? | [
"Các",
"quốc",
"gia",
"không",
"phát",
"phim",
"hoạt",
"hình",
"được",
"viết",
"bởi",
"Todd",
"Casey",
"là",
"các",
"quốc",
"gia",
"nào",
"?"
] | {'except': {'except': None, 'from': {'conds': [[False, 2, [0, [0, 1, False], None], [0, 25, False], None]], 'table_units': [['table_unit', 0], ['table_unit', 2]]}, 'groupBy': [], 'having': [], 'intersect': None, 'limit': None, 'orderBy': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 3, 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 "kênh truyền hình" ("id" text, "tên sê-ri" text, "quốc gia" text, "ngôn ngữ" text, "nội dung" text, "tỷ lệ điểm ảnh" text, "truyền hình độ nét cao" text, "số tiền trả cho mỗi lượt xem" text, "gói tuỳ chọn" text); CREATE TABLE "hoạt hình" ("id" number, "tiêu đề" text, "đạo diễn bởi" text, "được viết bởi" t... |
tvshow | select t1.tên sê-ri , t1.quốc gia from kênh truyền hình as t1 join hoạt hình as t2 on t1.id = t2.kênh where t2.đạo diễn bởi = "Michael Chang" intersect select t1.tên sê-ri , t1.quốc gia from kênh truyền hình as t1 join hoạt hình as t2 on t1.id = t2.kênh where t2.đạo diễn bởi = "Ben Jones" | [
"select",
"t1.tên sê-ri",
",",
"t1.quốc gia",
"from",
"kênh truyền hình",
"as",
"t1",
"join",
"hoạt hình",
"as",
"t2",
"on",
"t1.id",
"=",
"t2.kênh",
"where",
"t2.đạo diễn bởi",
"=",
"\"Michael Chang\"",
"intersect",
"select",
"t1.tên sê-ri",
",",
"t1.quốc gia",
"fr... | [
"select",
"t1",
".",
"tên sê-ri",
",",
"t1",
".",
"quốc gia",
"from",
"kênh truyền hình",
"as",
"t1",
"join",
"hoạt hình",
"as",
"t2",
"on",
"t1",
".",
"id",
"=",
"t2",
".",
"kênh",
"where",
"t2",
".",
"đạo diễn bởi",
"=",
"value",
"intersect",
"select",... | Tìm tên sê-ri và quốc gia của kênh truyền hình đang phát một số phim hoạt hình của đạo diễn Ben Jones và Michael Chang ? | [
"Tìm",
"tên",
"sê-ri",
"và",
"quốc",
"gia",
"của",
"kênh",
"truyền",
"hình",
"đang",
"phát",
"một",
"số",
"phim",
"hoạt",
"hình",
"của",
"đạo",
"diễn",
"Ben",
"Jones",
"và",
"Michael",
"Chang",
"?"
] | {'except': None, 'from': {'conds': [[False, 2, [0, [0, 1, False], None], [0, 25, False], None]], 'table_units': [['table_unit', 0], ['table_unit', 2]]}, 'groupBy': [], 'having': [], 'intersect': {'except': None, 'from': {'conds': [[False, 2, [0, [0, 1, False], None], [0, 25, False], None]], 'table_units': [['table_unit... | 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 "kênh truyền hình" ("id" text, "tên sê-ri" text, "quốc gia" text, "ngôn ngữ" text, "nội dung" text, "tỷ lệ điểm ảnh" text, "truyền hình độ nét cao" text, "số tiền trả cho mỗi lượt xem" text, "gói tuỳ chọn" text);CREATE TABLE "hoạt hình" ("id" number, "tiêu đề" text, "đạo diễn bởi" text, "được viết bởi" tex... |
tvshow | select t1.tên sê-ri , t1.quốc gia from kênh truyền hình as t1 join hoạt hình as t2 on t1.id = t2.kênh where t2.đạo diễn bởi = "Michael Chang" intersect select t1.tên sê-ri , t1.quốc gia from kênh truyền hình as t1 join hoạt hình as t2 on t1.id = t2.kênh where t2.đạo diễn bởi = "Ben Jones" | [
"select",
"t1.tên sê-ri",
",",
"t1.quốc gia",
"from",
"kênh truyền hình",
"as",
"t1",
"join",
"hoạt hình",
"as",
"t2",
"on",
"t1.id",
"=",
"t2.kênh",
"where",
"t2.đạo diễn bởi",
"=",
"\"Michael Chang\"",
"intersect",
"select",
"t1.tên sê-ri",
",",
"t1.quốc gia",
"fr... | [
"select",
"t1",
".",
"tên sê-ri",
",",
"t1",
".",
"quốc gia",
"from",
"kênh truyền hình",
"as",
"t1",
"join",
"hoạt hình",
"as",
"t2",
"on",
"t1",
".",
"id",
"=",
"t2",
".",
"kênh",
"where",
"t2",
".",
"đạo diễn bởi",
"=",
"value",
"intersect",
"select",... | Tên sê-ri và quốc gia của tất cả các kênh truyền hình đang phát phim hoạt hình của đạo diễn Ben Jones và phim hoạt hình của đạo diễn Michael Chang ? | [
"Tên",
"sê-ri",
"và",
"quốc",
"gia",
"của",
"tất",
"cả",
"các",
"kênh",
"truyền",
"hình",
"đang",
"phát",
"phim",
"hoạt",
"hình",
"của",
"đạo",
"diễn",
"Ben",
"Jones",
"và",
"phim",
"hoạt",
"hình",
"của",
"đạo",
"diễn",
"Michael",
"Chang",
"?"
] | {'except': None, 'from': {'conds': [[False, 2, [0, [0, 1, False], None], [0, 25, False], None]], 'table_units': [['table_unit', 0], ['table_unit', 2]]}, 'groupBy': [], 'having': [], 'intersect': {'except': None, 'from': {'conds': [[False, 2, [0, [0, 1, False], None], [0, 25, False], None]], 'table_units': [['table_unit... | 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 "kênh truyền hình" ("id" text, "tên sê-ri" text, "quốc gia" text, "ngôn ngữ" text, "nội dung" text, "tỷ lệ điểm ảnh" text, "truyền hình độ nét cao" text, "số tiền trả cho mỗi lượt xem" text, "gói tuỳ chọn" text);
CREATE TABLE "hoạt hình" ("id" number, "tiêu đề" text, "đạo diễn bởi" text, "được viết bởi" te... |
tvshow | select tỷ lệ điểm ảnh , quốc gia from kênh truyền hình where ngôn ngữ != "English" | [
"select",
"tỷ lệ điểm ảnh",
",",
"quốc gia",
"from",
"kênh truyền hình",
"where",
"ngôn ngữ",
"!=",
"\"English\""
] | [
"select",
"tỷ lệ điểm ảnh",
",",
"quốc gia",
"from",
"kênh truyền hình",
"where",
"ngôn ngữ",
"!",
"=",
"value"
] | Tìm tỷ lệ điểm ảnh và quốc gia của các kênh truyền hình không sử dụng ' tiếng Anh '. | [
"Tìm",
"tỷ",
"lệ",
"điểm",
"ảnh",
"và",
"quốc",
"gia",
"của",
"các",
"kênh",
"truyền",
"hình",
"không",
"sử",
"dụng",
"'",
"tiếng",
"Anh",
"'",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 0]]}, 'groupBy': [], 'having': [], 'intersect': None, 'limit': None, 'orderBy': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 6, False], None]], [0, [0, [0, 3, False], None]]]], 'union': None, 'where': [[False, 7, [0, [0, 4, False], None], '"English"', 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 "kênh truyền hình" ("id" text, "tên sê-ri" text, "quốc gia" text, "ngôn ngữ" text, "nội dung" text, "tỷ lệ điểm ảnh" text, "truyền hình độ nét cao" text, "số tiền trả cho mỗi lượt xem" text, "gói tuỳ chọn" text);
|
tvshow | select tỷ lệ điểm ảnh , quốc gia from kênh truyền hình where ngôn ngữ != "English" | [
"select",
"tỷ lệ điểm ảnh",
",",
"quốc gia",
"from",
"kênh truyền hình",
"where",
"ngôn ngữ",
"!=",
"\"English\""
] | [
"select",
"tỷ lệ điểm ảnh",
",",
"quốc gia",
"from",
"kênh truyền hình",
"where",
"ngôn ngữ",
"!",
"=",
"value"
] | Tỷ lệ điểm ảnh và quốc gia của tất cả các kênh truyền hình không sử dụng ' tiếng Anh ' ? | [
"Tỷ",
"lệ",
"điểm",
"ảnh",
"và",
"quốc",
"gia",
"của",
"tất",
"cả",
"các",
"kênh",
"truyền",
"hình",
"không",
"sử",
"dụng",
"'",
"tiếng",
"Anh",
"'",
"?"
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 0]]}, 'groupBy': [], 'having': [], 'intersect': None, 'limit': None, 'orderBy': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 6, False], None]], [0, [0, [0, 3, False], None]]]], 'union': None, 'where': [[False, 7, [0, [0, 4, False], None], '"English"', 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 "kênh truyền hình" ("id" text, "tên sê-ri" text, "quốc gia" text, "ngôn ngữ" text, "nội dung" text, "tỷ lệ điểm ảnh" text, "truyền hình độ nét cao" text, "số tiền trả cho mỗi lượt xem" text, "gói tuỳ chọn" text); |
tvshow | select id from kênh truyền hình group by quốc gia having count ( * ) > 2 | [
"select",
"id",
"from",
"kênh truyền hình",
"group",
"by",
"quốc gia",
"having",
"count",
"(",
"*",
")",
">",
"2"
] | [
"select",
"id",
"from",
"kênh truyền hình",
"group",
"by",
"quốc gia",
"having",
"count",
"(",
"*",
")",
">",
"value"
] | Tìm id của các kênh truyền hình đến từ các quốc gia có nhiều hơn hai kênh truyền hình. | [
"Tìm",
"id",
"của",
"các",
"kênh",
"truyền",
"hình",
"đến",
"từ",
"các",
"quốc",
"gia",
"có",
"nhiều",
"hơn",
"hai",
"kênh",
"truyền",
"hình",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 0]]}, 'groupBy': [[0, 3, False]], 'having': [[False, 3, [0, [3, 0, False], None], 2.0, None]], 'intersect': None, 'limit': None, 'orderBy': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 1, 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 "kênh truyền hình" ("id" text, "tên sê-ri" text, "quốc gia" text, "ngôn ngữ" text, "nội dung" text, "tỷ lệ điểm ảnh" text, "truyền hình độ nét cao" text, "số tiền trả cho mỗi lượt xem" text, "gói tuỳ chọn" text);
|
tvshow | select id from kênh truyền hình group by quốc gia having count ( * ) > 2 | [
"select",
"id",
"from",
"kênh truyền hình",
"group",
"by",
"quốc gia",
"having",
"count",
"(",
"*",
")",
">",
"2"
] | [
"select",
"id",
"from",
"kênh truyền hình",
"group",
"by",
"quốc gia",
"having",
"count",
"(",
"*",
")",
">",
"value"
] | Id của tất cả các kênh truyền hình thuộc về các quốc gia có nhiều hơn 2 kênh truyền hình ? | [
"Id",
"của",
"tất",
"cả",
"các",
"kênh",
"truyền",
"hình",
"thuộc",
"về",
"các",
"quốc",
"gia",
"có",
"nhiều",
"hơn",
"2",
"kênh",
"truyền",
"hình",
"?"
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 0]]}, 'groupBy': [[0, 3, False]], 'having': [[False, 3, [0, [3, 0, False], None], 2.0, None]], 'intersect': None, 'limit': None, 'orderBy': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 1, 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 "kênh truyền hình" ("id" text, "tên sê-ri" text, "quốc gia" text, "ngôn ngữ" text, "nội dung" text, "tỷ lệ điểm ảnh" text, "truyền hình độ nét cao" text, "số tiền trả cho mỗi lượt xem" text, "gói tuỳ chọn" text);
|
tvshow | select id from kênh truyền hình except select kênh from hoạt hình where đạo diễn bởi = "Ben Jones" | [
"select",
"id",
"from",
"kênh truyền hình",
"except",
"select",
"kênh",
"from",
"hoạt hình",
"where",
"đạo diễn bởi",
"=",
"\"Ben Jones\""
] | [
"select",
"id",
"from",
"kênh truyền hình",
"except",
"select",
"kênh",
"from",
"hoạt hình",
"where",
"đạo diễn bởi",
"=",
"value"
] | Tìm id của các kênh truyền hình không phát bất kỳ phim hoạt hình nào do Ben Jones đạo diễn. | [
"Tìm",
"id",
"của",
"các",
"kênh",
"truyền",
"hình",
"không",
"phát",
"bất",
"kỳ",
"phim",
"hoạt",
"hình",
"nào",
"do",
"Ben",
"Jones",
"đạo",
"diễn",
"."
] | {'except': {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 2]]}, 'groupBy': [], 'having': [], 'intersect': None, 'limit': None, 'orderBy': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 25, False], None]]]], 'union': None, 'where': [[False, 2, [0, [0, 21, False], None], '"Ben Jones"', None]]}, 'from': {'conds... | 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 "kênh truyền hình" ("id" text, "tên sê-ri" text, "quốc gia" text, "ngôn ngữ" text, "nội dung" text, "tỷ lệ điểm ảnh" text, "truyền hình độ nét cao" text, "số tiền trả cho mỗi lượt xem" text, "gói tuỳ chọn" text); CREATE TABLE "hoạt hình" ("id" number, "tiêu đề" text, "đạo diễn bởi" text, "được viết bởi" t... |
tvshow | select id from kênh truyền hình except select kênh from hoạt hình where đạo diễn bởi = "Ben Jones" | [
"select",
"id",
"from",
"kênh truyền hình",
"except",
"select",
"kênh",
"from",
"hoạt hình",
"where",
"đạo diễn bởi",
"=",
"\"Ben Jones\""
] | [
"select",
"id",
"from",
"kênh truyền hình",
"except",
"select",
"kênh",
"from",
"hoạt hình",
"where",
"đạo diễn bởi",
"=",
"value"
] | Id của các kênh truyền hình không có phim hoạt hình nào do Ben Jones đạo diễn ? | [
"Id",
"của",
"các",
"kênh",
"truyền",
"hình",
"không",
"có",
"phim",
"hoạt",
"hình",
"nào",
"do",
"Ben",
"Jones",
"đạo",
"diễn",
"?"
] | {'except': {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 2]]}, 'groupBy': [], 'having': [], 'intersect': None, 'limit': None, 'orderBy': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 25, False], None]]]], 'union': None, 'where': [[False, 2, [0, [0, 21, False], None], '"Ben Jones"', None]]}, 'from': {'conds... | 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 "kênh truyền hình" ("id" text, "tên sê-ri" text, "quốc gia" text, "ngôn ngữ" text, "nội dung" text, "tỷ lệ điểm ảnh" text, "truyền hình độ nét cao" text, "số tiền trả cho mỗi lượt xem" text, "gói tuỳ chọn" text); CREATE TABLE "hoạt hình" ("id" number, "tiêu đề" text, "đạo diễn bởi" text, "được viết bởi" t... |
tvshow | select gói tuỳ chọn from kênh truyền hình where id not in ( select kênh from hoạt hình where đạo diễn bởi = "Ben Jones" ) | [
"select",
"gói tuỳ chọn",
"from",
"kênh truyền hình",
"where",
"id",
"not",
"in",
"(",
"select",
"kênh",
"from",
"hoạt hình",
"where",
"đạo diễn bởi",
"=",
"\"Ben Jones\"",
")"
] | [
"select",
"gói tuỳ chọn",
"from",
"kênh truyền hình",
"where",
"id",
"not",
"in",
"(",
"select",
"kênh",
"from",
"hoạt hình",
"where",
"đạo diễn bởi",
"=",
"value",
")"
] | Tìm những gói tuỳ chọn của các kênh truyền hình không có phim hoạt hình nào do Ben Jones đạo diễn. | [
"Tìm",
"những",
"gói",
"tuỳ",
"chọn",
"của",
"các",
"kênh",
"truyền",
"hình",
"không",
"có",
"phim",
"hoạt",
"hình",
"nào",
"do",
"Ben",
"Jones",
"đạo",
"diễn",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 0]]}, 'groupBy': [], 'having': [], 'intersect': None, 'limit': None, 'orderBy': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 9, False], None]]]], 'union': None, 'where': [[True, 8, [0, [0, 1, False], None], {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units':... | 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 "kênh truyền hình" ("id" text, "tên sê-ri" text, "quốc gia" text, "ngôn ngữ" text, "nội dung" text, "tỷ lệ điểm ảnh" text, "truyền hình độ nét cao" text, "số tiền trả cho mỗi lượt xem" text, "gói tuỳ chọn" text); CREATE TABLE "hoạt hình" ("id" number, "tiêu đề" text, "đạo diễn bởi" text, "được viết bởi" t... |
tvshow | select gói tuỳ chọn from kênh truyền hình where id not in ( select kênh from hoạt hình where đạo diễn bởi = "Ben Jones" ) | [
"select",
"gói tuỳ chọn",
"from",
"kênh truyền hình",
"where",
"id",
"not",
"in",
"(",
"select",
"kênh",
"from",
"hoạt hình",
"where",
"đạo diễn bởi",
"=",
"\"Ben Jones\"",
")"
] | [
"select",
"gói tuỳ chọn",
"from",
"kênh truyền hình",
"where",
"id",
"not",
"in",
"(",
"select",
"kênh",
"from",
"hoạt hình",
"where",
"đạo diễn bởi",
"=",
"value",
")"
] | Các gói tuỳ chọn của tất cả các kênh truyền hình không phát bất kỳ phim hoạt hình nào do Ben Jones đạo diễn ? | [
"Các",
"gói",
"tuỳ",
"chọn",
"của",
"tất",
"cả",
"các",
"kênh",
"truyền",
"hình",
"không",
"phát",
"bất",
"kỳ",
"phim",
"hoạt",
"hình",
"nào",
"do",
"Ben",
"Jones",
"đạo",
"diễn",
"?"
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 0]]}, 'groupBy': [], 'having': [], 'intersect': None, 'limit': None, 'orderBy': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 9, False], None]]]], 'union': None, 'where': [[True, 8, [0, [0, 1, False], None], {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units':... | 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 "kênh truyền hình" ("id" text, "tên sê-ri" text, "quốc gia" text, "ngôn ngữ" text, "nội dung" text, "tỷ lệ điểm ảnh" text, "truyền hình độ nét cao" text, "số tiền trả cho mỗi lượt xem" text, "gói tuỳ chọn" text);
CREATE TABLE "hoạt hình" ("id" number, "tiêu đề" text, "đạo diễn bởi" text, "được viết bởi" te... |
twitter_1 | select e-mail from thông tin người dùng where tên = "Mary" | [
"select",
"e-mail",
"from",
"thông tin người dùng",
"where",
"tên",
"=",
"\"Mary\""
] | [
"select",
"e-mail",
"from",
"thông tin người dùng",
"where",
"tên",
"=",
"value"
] | Tìm email của người dùng có tên ' Mary '. | [
"Tìm",
"email",
"của",
"người",
"dùng",
"có",
"tên",
"'",
"Mary",
"'",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 2]]}, 'groupBy': [], 'where': [[False, 2, [0, [0, 8, False], None], '"Mary"', None]], 'limit': None, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 9, 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 "thông tin người dùng" ("id người dùng" number, "tên" text, "e-mail" text, "id phân vùng" number, "người theo dõi" number); |
twitter_1 | select id phân vùng from thông tin người dùng where tên = "Iron Man" | [
"select",
"id phân vùng",
"from",
"thông tin người dùng",
"where",
"tên",
"=",
"\"Iron Man\""
] | [
"select",
"id phân vùng",
"from",
"thông tin người dùng",
"where",
"tên",
"=",
"value"
] | Id phân vùng của người dùng có tên ' Iron Man ' là gì ? | [
"Id",
"phân",
"vùng",
"của",
"người",
"dùng",
"có",
"tên",
"'",
"Iron",
"Man",
"'",
"là",
"gì",
"?"
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 2]]}, 'groupBy': [], 'where': [[False, 2, [0, [0, 8, False], None], '"Iron Man"', None]], 'limit': None, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 10, 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 "thông tin người dùng" ("id người dùng" number, "tên" text, "e-mail" text, "id phân vùng" number, "người theo dõi" number); |
twitter_1 | select count ( * ) from thông tin người dùng | [
"select",
"count",
"(",
"*",
")",
"from",
"thông tin người dùng"
] | [
"select",
"count",
"(",
"*",
")",
"from",
"thông tin người dùng"
] | Có tất cả bao nhiêu người dùng ? | [
"Có",
"tất",
"cả",
"bao",
"nhiêu",
"người",
"dùng",
"?"
] | {'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 "thông tin người dùng" ("id người dùng" number, "tên" text, "e-mail" text, "id phân vùng" number, "người theo dõi" number); |
twitter_1 | select count ( * ) from lượt theo dõi | [
"select",
"count",
"(",
"*",
")",
"from",
"lượt theo dõi"
] | [
"select",
"count",
"(",
"*",
")",
"from",
"lượt theo dõi"
] | Mỗi người dùng có bao nhiêu người theo dõi ? | [
"Mỗi",
"người",
"dùng",
"có",
"bao",
"nhiêu",
"người",
"theo",
"dõi",
"?"
] | {'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 "lượt theo dõi" ("id người dùng" number, "id người theo dõi" number); |
twitter_1 | select count ( * ) from lượt theo dõi group by id người dùng | [
"select",
"count",
"(",
"*",
")",
"from",
"lượt theo dõi",
"group",
"by",
"id người dùng"
] | [
"select",
"count",
"(",
"*",
")",
"from",
"lượt theo dõi",
"group",
"by",
"id người dùng"
] | Tìm số lượng người theo dõi của từng người dùng. | [
"Tìm",
"số",
"lượng",
"người",
"theo",
"dõi",
"của",
"từng",
"người",
"dùng",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 0]]}, 'groupBy': [[0, 1, False]], '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 "lượt theo dõi" ("id người dùng" number, "id người theo dõi" number); |
twitter_1 | select count ( * ) from tweet | [
"select",
"count",
"(",
"*",
")",
"from",
"tweet"
] | [
"select",
"count",
"(",
"*",
")",
"from",
"tweet"
] | Tìm số lượng tweet trong hồ sơ. | [
"Tìm",
"số",
"lượng",
"tweet",
"trong",
"hồ",
"sơ",
"."
] | {'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 "tweet" ("id" number, "id người dùng" number, "đoạn văn bản" text, "ngày đăng" time); |
twitter_1 | select count ( distinct id người dùng ) from tweet | [
"select",
"count",
"(",
"distinct",
"id người dùng",
")",
"from",
"tweet"
] | [
"select",
"count",
"(",
"distinct",
"id người dùng",
")",
"from",
"tweet"
] | Tìm số lượng người dùng đã đăng một số tweet. | [
"Tìm",
"số",
"lượng",
"người",
"dùng",
"đã",
"đăng",
"một",
"số",
"tweet",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 1]]}, 'groupBy': [], 'where': [], 'limit': None, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [False, [[3, [0, [0, 4, True], 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 "tweet" ("id" number, "id người dùng" number, "đoạn văn bản" text, "ngày đăng" time); |
twitter_1 | select tên , e-mail from thông tin người dùng where tên like "%Swift%" | [
"select",
"tên",
",",
"e-mail",
"from",
"thông tin người dùng",
"where",
"tên",
"like",
"\"%Swift%\""
] | [
"select",
"tên",
",",
"e-mail",
"from",
"thông tin người dùng",
"where",
"tên",
"like",
"value"
] | Tìm tên và email của người dùng có thông tin chứa từ ' Swift '. | [
"Tìm",
"tên",
"và",
"email",
"của",
"người",
"dùng",
"có",
"thông",
"tin",
"chứa",
"từ",
"'",
"Swift",
"'",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 2]]}, 'groupBy': [], 'where': [[False, 9, [0, [0, 8, False], None], '"%Swift%"', None]], 'limit': None, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 8, False], None]], [0, [0, [0, 9, 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 "thông tin người dùng" ("id người dùng" number, "tên" text, "e-mail" text, "id phân vùng" number, "người theo dõi" number); |
twitter_1 | select tên from thông tin người dùng where e-mail like "%superstar%" or e-mail like "%edu%" | [
"select",
"tên",
"from",
"thông tin người dùng",
"where",
"e-mail",
"like",
"\"%superstar%\"",
"or",
"e-mail",
"like",
"\"%edu%\""
] | [
"select",
"tên",
"from",
"thông tin người dùng",
"where",
"e-mail",
"like",
"value",
"or",
"e-mail",
"like",
"value"
] | Tìm tên của người dùng có email chứa từ ' siêu sao ' hoặc ' giáo dục '. | [
"Tìm",
"tên",
"của",
"người",
"dùng",
"có",
"email",
"chứa",
"từ",
"'",
"siêu",
"sao",
"'",
"hoặc",
"'",
"giáo",
"dục",
"'",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 2]]}, 'groupBy': [], 'where': [[False, 9, [0, [0, 9, False], None], '"%superstar%"', None], 'or', [False, 9, [0, [0, 9, False], None], '"%edu%"', None]], 'limit': None, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 8,... | 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 "thông tin người dùng" ("id người dùng" number, "tên" text, "e-mail" text, "id phân vùng" number, "người theo dõi" number); |
twitter_1 | select đoạn văn bản from tweet where đoạn văn bản like "%intern%" | [
"select",
"đoạn văn bản",
"from",
"tweet",
"where",
"đoạn văn bản",
"like",
"\"%intern%\""
] | [
"select",
"đoạn văn bản",
"from",
"tweet",
"where",
"đoạn văn bản",
"like",
"value"
] | Cho biết đoạn văn bản của tweet về chủ đề ' thực tập '. | [
"Cho",
"biết",
"đoạn",
"văn",
"bản",
"của",
"tweet",
"về",
"chủ",
"đề",
"'",
"thực",
"tập",
"'",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 1]]}, 'groupBy': [], 'where': [[False, 9, [0, [0, 5, False], None], '"%intern%"', None]], 'limit': None, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [False, [[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 "tweet" ("id" number, "id người dùng" number, "đoạn văn bản" text, "ngày đăng" time); |
twitter_1 | select tên , e-mail from thông tin người dùng where người theo dõi > 1000 | [
"select",
"tên",
",",
"e-mail",
"from",
"thông tin người dùng",
"where",
"người theo dõi",
">",
"1000"
] | [
"select",
"tên",
",",
"e-mail",
"from",
"thông tin người dùng",
"where",
"người theo dõi",
">",
"value"
] | Tìm tên và email của người dùng có hơn 1000 người theo dõi. | [
"Tìm",
"tên",
"và",
"email",
"của",
"người",
"dùng",
"có",
"hơn",
"1000",
"người",
"theo",
"dõi",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 2]]}, 'groupBy': [], 'where': [[False, 3, [0, [0, 11, False], None], 1000.0, None]], 'limit': None, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 8, False], None]], [0, [0, [0, 9, 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 "thông tin người dùng" ("id người dùng" number, "tên" text, "e-mail" text, "id phân vùng" number, "người theo dõi" number); |
twitter_1 | select t1.tên from thông tin người dùng as t1 join lượt theo dõi as t2 on t1.id người dùng = t2.id người dùng group by t2.id người dùng having count ( * ) > ( select count ( * ) from thông tin người dùng as t1 join lượt theo dõi as t2 on t1.id người dùng = t2.id người dùng where t1.tên = "Tyler Swift" ) | [
"select",
"t1.tên",
"from",
"thông tin người dùng",
"as",
"t1",
"join",
"lượt theo dõi",
"as",
"t2",
"on",
"t1.id người dùng",
"=",
"t2.id người dùng",
"group",
"by",
"t2.id người dùng",
"having",
"count",
"(",
"*",
")",
">",
"(",
"select",
"count",
"(",
"*",
... | [
"select",
"t1",
".",
"tên",
"from",
"thông tin người dùng",
"as",
"t1",
"join",
"lượt theo dõi",
"as",
"t2",
"on",
"t1",
".",
"id người dùng",
"=",
"t2",
".",
"id người dùng",
"group",
"by",
"t2",
".",
"id người dùng",
"having",
"count",
"(",
"*",
")",
">"... | Tìm tên của những người dùng có số lượng người theo dõi lớn hơn số lượng người theo dõi của người dùng tên là ' Tyler Swift '. | [
"Tìm",
"tên",
"của",
"những",
"người",
"dùng",
"có",
"số",
"lượng",
"người",
"theo",
"dõi",
"lớn",
"hơn",
"số",
"lượng",
"người",
"theo",
"dõi",
"của",
"người",
"dùng",
"tên",
"là",
"'",
"Tyler",
"Swift",
"'",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [[False, 2, [0, [0, 7, False], None], [0, 1, False], None]], 'table_units': [['table_unit', 2], ['table_unit', 0]]}, 'groupBy': [[0, 1, False]], 'where': [], 'limit': None, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [[False, 3, [0, [3, 0, False], None], {'except': None, 'from': {'con... | 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 "lượt theo dõi" ("id người dùng" number, "id người theo dõi" number);CREATE TABLE "thông tin người dùng" ("id người dùng" number, "tên" text, "e-mail" text, "id phân vùng" number, "người theo dõi" number);
|
twitter_1 | select t1.tên , t1.e-mail from thông tin người dùng as t1 join lượt theo dõi as t2 on t1.id người dùng = t2.id người dùng group by t2.id người dùng having count ( * ) > 1 | [
"select",
"t1.tên",
",",
"t1.e-mail",
"from",
"thông tin người dùng",
"as",
"t1",
"join",
"lượt theo dõi",
"as",
"t2",
"on",
"t1.id người dùng",
"=",
"t2.id người dùng",
"group",
"by",
"t2.id người dùng",
"having",
"count",
"(",
"*",
")",
">",
"1"
] | [
"select",
"t1",
".",
"tên",
",",
"t1",
".",
"e-mail",
"from",
"thông tin người dùng",
"as",
"t1",
"join",
"lượt theo dõi",
"as",
"t2",
"on",
"t1",
".",
"id người dùng",
"=",
"t2",
".",
"id người dùng",
"group",
"by",
"t2",
".",
"id người dùng",
"having",
"... | Tìm tên và email của những người dùng có nhiều hơn một người theo dõi. | [
"Tìm",
"tên",
"và",
"email",
"của",
"những",
"người",
"dùng",
"có",
"nhiều",
"hơn",
"một",
"người",
"theo",
"dõi",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [[False, 2, [0, [0, 7, False], None], [0, 1, False], None]], 'table_units': [['table_unit', 2], ['table_unit', 0]]}, 'groupBy': [[0, 1, False]], 'where': [], 'limit': None, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [[False, 3, [0, [3, 0, False], None], 1.0, None]], '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 "lượt theo dõi" ("id người dùng" number, "id người theo dõi" number);CREATE TABLE "thông tin người dùng" ("id người dùng" number, "tên" text, "e-mail" text, "id phân vùng" number, "người theo dõi" number);
|
twitter_1 | select t1.tên from thông tin người dùng as t1 join tweet as t2 on t1.id người dùng = t2.id người dùng group by t2.id người dùng having count ( * ) > 1 | [
"select",
"t1.tên",
"from",
"thông tin người dùng",
"as",
"t1",
"join",
"tweet",
"as",
"t2",
"on",
"t1.id người dùng",
"=",
"t2.id người dùng",
"group",
"by",
"t2.id người dùng",
"having",
"count",
"(",
"*",
")",
">",
"1"
] | [
"select",
"t1",
".",
"tên",
"from",
"thông tin người dùng",
"as",
"t1",
"join",
"tweet",
"as",
"t2",
"on",
"t1",
".",
"id người dùng",
"=",
"t2",
".",
"id người dùng",
"group",
"by",
"t2",
".",
"id người dùng",
"having",
"count",
"(",
"*",
")",
">",
"val... | Tìm tên của người dùng có nhiều hơn một tweet. | [
"Tìm",
"tên",
"của",
"người",
"dùng",
"có",
"nhiều",
"hơn",
"một",
"tweet",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [[False, 2, [0, [0, 7, False], None], [0, 4, False], None]], 'table_units': [['table_unit', 2], ['table_unit', 1]]}, 'groupBy': [[0, 4, False]], 'where': [], 'limit': None, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [[False, 3, [0, [3, 0, False], None], 1.0, None]], '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 "thông tin người dùng" ("id người dùng" number, "tên" text, "e-mail" text, "id phân vùng" number, "người theo dõi" number); CREATE TABLE "tweet" ("id" number, "id người dùng" number, "đoạn văn bản" text, "ngày đăng" time); |
twitter_1 | select t2.id người dùng from thông tin người dùng as t1 join lượt theo dõi as t2 on t1.id người dùng = t2.id người theo dõi where t1.tên = "Mary" intersect select t2.id người dùng from thông tin người dùng as t1 join lượt theo dõi as t2 on t1.id người dùng = t2.id người theo dõi where t1.tên = "Susan" | [
"select",
"t2.id người dùng",
"from",
"thông tin người dùng",
"as",
"t1",
"join",
"lượt theo dõi",
"as",
"t2",
"on",
"t1.id người dùng",
"=",
"t2.id người theo dõi",
"where",
"t1.tên",
"=",
"\"Mary\"",
"intersect",
"select",
"t2.id người dùng",
"from",
"thông tin người dù... | [
"select",
"t2",
".",
"id người dùng",
"from",
"thông tin người dùng",
"as",
"t1",
"join",
"lượt theo dõi",
"as",
"t2",
"on",
"t1",
".",
"id người dùng",
"=",
"t2",
".",
"id người theo dõi",
"where",
"t1",
".",
"tên",
"=",
"value",
"intersect",
"select",
"t2",
... | Tìm id của người dùng được theo dõi bởi ' Mary ' và ' Susan '. | [
"Tìm",
"id",
"của",
"người",
"dùng",
"được",
"theo",
"dõi",
"bởi",
"'",
"Mary",
"'",
"và",
"'",
"Susan",
"'",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [[False, 2, [0, [0, 7, False], None], [0, 2, False], None]], 'table_units': [['table_unit', 2], ['table_unit', 0]]}, 'groupBy': [], 'where': [[False, 2, [0, [0, 8, False], None], '"Mary"', None]], 'limit': None, 'union': None, 'intersect': {'except': None, 'from': {'conds': [[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 "lượt theo dõi" ("id người dùng" number, "id người theo dõi" number); CREATE TABLE "thông tin người dùng" ("id người dùng" number, "tên" text, "e-mail" text, "id phân vùng" number, "người theo dõi" number); |
twitter_1 | select t2.id người dùng from thông tin người dùng as t1 join lượt theo dõi as t2 on t1.id người dùng = t2.id người theo dõi where t1.tên = "Mary" or t1.tên = "Susan" | [
"select",
"t2.id người dùng",
"from",
"thông tin người dùng",
"as",
"t1",
"join",
"lượt theo dõi",
"as",
"t2",
"on",
"t1.id người dùng",
"=",
"t2.id người theo dõi",
"where",
"t1.tên",
"=",
"\"Mary\"",
"or",
"t1.tên",
"=",
"\"Susan\""
] | [
"select",
"t2",
".",
"id người dùng",
"from",
"thông tin người dùng",
"as",
"t1",
"join",
"lượt theo dõi",
"as",
"t2",
"on",
"t1",
".",
"id người dùng",
"=",
"t2",
".",
"id người theo dõi",
"where",
"t1",
".",
"tên",
"=",
"value",
"or",
"t1",
".",
"tên",
"... | Những người dùng được theo dõi bởi ' Mary ' hoặc ' Susan ' có id là gì ? | [
"Những",
"người",
"dùng",
"được",
"theo",
"dõi",
"bởi",
"'",
"Mary",
"'",
"hoặc",
"'",
"Susan",
"'",
"có",
"id",
"là",
"gì",
"?"
] | {'except': None, 'from': {'conds': [[False, 2, [0, [0, 7, False], None], [0, 2, False], None]], 'table_units': [['table_unit', 2], ['table_unit', 0]]}, 'groupBy': [], 'where': [[False, 2, [0, [0, 8, False], None], '"Mary"', None], 'or', [False, 2, [0, [0, 8, False], None], '"Susan"', None]], 'limit': None, 'union': 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 "lượt theo dõi" ("id người dùng" number, "id người theo dõi" number); CREATE TABLE "thông tin người dùng" ("id người dùng" number, "tên" text, "e-mail" text, "id phân vùng" number, "người theo dõi" number); |
twitter_1 | select tên from thông tin người dùng order by người theo dõi desc limit 1 | [
"select",
"tên",
"from",
"thông tin người dùng",
"order",
"by",
"người theo dõi",
"desc",
"limit",
"1"
] | [
"select",
"tên",
"from",
"thông tin người dùng",
"order",
"by",
"người theo dõi",
"desc",
"limit",
"value"
] | Tìm tên của người dùng có số lượng người theo dõi lớn nhất. | [
"Tìm",
"tên",
"của",
"người",
"dùng",
"có",
"số",
"lượng",
"người",
"theo",
"dõi",
"lớn",
"nhất",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 2]]}, 'groupBy': [], 'where': [], 'limit': 1, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 8, False], None]]]], 'orderBy': ['desc', [[0, [0, 11, 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 "thông tin người dùng" ("id người dùng" number, "tên" text, "e-mail" text, "id phân vùng" number, "người theo dõi" number); |
twitter_1 | select tên , e-mail from thông tin người dùng order by người theo dõi limit 1 | [
"select",
"tên",
",",
"e-mail",
"from",
"thông tin người dùng",
"order",
"by",
"người theo dõi",
"limit",
"1"
] | [
"select",
"tên",
",",
"e-mail",
"from",
"thông tin người dùng",
"order",
"by",
"người theo dõi",
"limit",
"value"
] | Tìm tên và email của người dùng được theo dõi bởi ít người dùng nhất. | [
"Tìm",
"tên",
"và",
"email",
"của",
"người",
"dùng",
"được",
"theo",
"dõi",
"bởi",
"ít",
"người",
"dùng",
"nhất",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 2]]}, 'groupBy': [], 'where': [], 'limit': 1, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 8, False], None]], [0, [0, [0, 9, False], None]]]], 'orderBy': ['asc', [[0, [0, 11, 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 "thông tin người dùng" ("id người dùng" number, "tên" text, "e-mail" text, "id phân vùng" number, "người theo dõi" number); |
twitter_1 | select tên , người theo dõi from thông tin người dùng order by người theo dõi desc | [
"select",
"tên",
",",
"người theo dõi",
"from",
"thông tin người dùng",
"order",
"by",
"người theo dõi",
"desc"
] | [
"select",
"tên",
",",
"người theo dõi",
"from",
"thông tin người dùng",
"order",
"by",
"người theo dõi",
"desc"
] | Liệt kê tên và số lượng người theo dõi của mỗi người dùng và sắp xếp kết quả theo thứ tự giảm dần về số lượng người theo dõi. | [
"Liệt",
"kê",
"tên",
"và",
"số",
"lượng",
"người",
"theo",
"dõi",
"của",
"mỗi",
"người",
"dùng",
"và",
"sắp",
"xếp",
"kết",
"quả",
"theo",
"thứ",
"tự",
"giảm",
"dần",
"về",
"số",
"lượng",
"người",
"theo",
"dõi",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 2]]}, 'groupBy': [], 'where': [], 'limit': None, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 8, False], None]], [0, [0, [0, 11, False], None]]]], 'orderBy': ['desc', [[0, [0, 11, 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 "thông tin người dùng" ("id người dùng" number, "tên" text, "e-mail" text, "id phân vùng" number, "người theo dõi" number); |
twitter_1 | select tên from thông tin người dùng order by người theo dõi desc limit 5 | [
"select",
"tên",
"from",
"thông tin người dùng",
"order",
"by",
"người theo dõi",
"desc",
"limit",
"5"
] | [
"select",
"tên",
"from",
"thông tin người dùng",
"order",
"by",
"người theo dõi",
"desc",
"limit",
"value"
] | Liệt kê tên của 5 người dùng được theo dõi bởi nhiều người dùng nhất. | [
"Liệt",
"kê",
"tên",
"của",
"5",
"người",
"dùng",
"được",
"theo",
"dõi",
"bởi",
"nhiều",
"người",
"dùng",
"nhất",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 2]]}, 'groupBy': [], 'where': [], 'limit': 5, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 8, False], None]]]], 'orderBy': ['desc', [[0, [0, 11, 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 "thông tin người dùng" ("id người dùng" number, "tên" text, "e-mail" text, "id phân vùng" number, "người theo dõi" number); |
twitter_1 | select đoạn văn bản from tweet order by ngày đăng | [
"select",
"đoạn văn bản",
"from",
"tweet",
"order",
"by",
"ngày đăng"
] | [
"select",
"đoạn văn bản",
"from",
"tweet",
"order",
"by",
"ngày đăng"
] | Liệt kê nội dung văn bản của tất cả các tweet theo thứ tự ngày đăng. | [
"Liệt",
"kê",
"nội",
"dung",
"văn",
"bản",
"của",
"tất",
"cả",
"các",
"tweet",
"theo",
"thứ",
"tự",
"ngày",
"đăng",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 1]]}, 'groupBy': [], 'where': [], 'limit': None, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 5, False], None]]]], 'orderBy': ['asc', [[0, [0, 6, 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 "tweet" ("id" number, "id người dùng" number, "đoạn văn bản" text, "ngày đăng" time); |
twitter_1 | select t1.tên , count ( * ) from thông tin người dùng as t1 join tweet as t2 on t1.id người dùng = t2.id người dùng group by t2.id người dùng | [
"select",
"t1.tên",
",",
"count",
"(",
"*",
")",
"from",
"thông tin người dùng",
"as",
"t1",
"join",
"tweet",
"as",
"t2",
"on",
"t1.id người dùng",
"=",
"t2.id người dùng",
"group",
"by",
"t2.id người dùng"
] | [
"select",
"t1",
".",
"tên",
",",
"count",
"(",
"*",
")",
"from",
"thông tin người dùng",
"as",
"t1",
"join",
"tweet",
"as",
"t2",
"on",
"t1",
".",
"id người dùng",
"=",
"t2",
".",
"id người dùng",
"group",
"by",
"t2",
".",
"id người dùng"
] | Tìm tên của từng người dùng và số lượng tweet của mỗi người trong số họ. | [
"Tìm",
"tên",
"của",
"từng",
"người",
"dùng",
"và",
"số",
"lượng",
"tweet",
"của",
"mỗi",
"người",
"trong",
"số",
"họ",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [[False, 2, [0, [0, 7, False], None], [0, 4, False], None]], 'table_units': [['table_unit', 2], ['table_unit', 1]]}, 'groupBy': [[0, 4, False]], 'where': [], 'limit': None, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 8, False], None]], [3, [0, [0, 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 "tweet" ("id" number, "id người dùng" number, "đoạn văn bản" text, "ngày đăng" time); CREATE TABLE "thông tin người dùng" ("id người dùng" number, "tên" text, "e-mail" text, "id phân vùng" number, "người theo dõi" number); |
twitter_1 | select t1.tên , t1.id phân vùng from thông tin người dùng as t1 join tweet as t2 on t1.id người dùng = t2.id người dùng group by t2.id người dùng having count ( * ) < 2 | [
"select",
"t1.tên",
",",
"t1.id phân vùng",
"from",
"thông tin người dùng",
"as",
"t1",
"join",
"tweet",
"as",
"t2",
"on",
"t1.id người dùng",
"=",
"t2.id người dùng",
"group",
"by",
"t2.id người dùng",
"having",
"count",
"(",
"*",
")",
"<",
"2"
] | [
"select",
"t1",
".",
"tên",
",",
"t1",
".",
"id phân vùng",
"from",
"thông tin người dùng",
"as",
"t1",
"join",
"tweet",
"as",
"t2",
"on",
"t1",
".",
"id người dùng",
"=",
"t2",
".",
"id người dùng",
"group",
"by",
"t2",
".",
"id người dùng",
"having",
"co... | Tìm tên và id phân vùng của người dùng đã tweet ít hơn hai lần. | [
"Tìm",
"tên",
"và",
"id",
"phân",
"vùng",
"của",
"người",
"dùng",
"đã",
"tweet",
"ít",
"hơn",
"hai",
"lần",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [[False, 2, [0, [0, 7, False], None], [0, 4, False], None]], 'table_units': [['table_unit', 2], ['table_unit', 1]]}, 'groupBy': [[0, 4, False]], 'where': [], 'limit': None, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [[False, 4, [0, [3, 0, False], None], 2.0, None]], '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 "thông tin người dùng" ("id người dùng" number, "tên" text, "e-mail" text, "id phân vùng" number, "người theo dõi" number);CREATE TABLE "tweet" ("id" number, "id người dùng" number, "đoạn văn bản" text, "ngày đăng" time);
|
twitter_1 | select t1.tên , count ( * ) from thông tin người dùng as t1 join tweet as t2 on t1.id người dùng = t2.id người dùng group by t2.id người dùng having count ( * ) > 1 | [
"select",
"t1.tên",
",",
"count",
"(",
"*",
")",
"from",
"thông tin người dùng",
"as",
"t1",
"join",
"tweet",
"as",
"t2",
"on",
"t1.id người dùng",
"=",
"t2.id người dùng",
"group",
"by",
"t2.id người dùng",
"having",
"count",
"(",
"*",
")",
">",
"1"
] | [
"select",
"t1",
".",
"tên",
",",
"count",
"(",
"*",
")",
"from",
"thông tin người dùng",
"as",
"t1",
"join",
"tweet",
"as",
"t2",
"on",
"t1",
".",
"id người dùng",
"=",
"t2",
".",
"id người dùng",
"group",
"by",
"t2",
".",
"id người dùng",
"having",
"cou... | Tìm tên của người dùng đã tweet nhiều lần và số lượng tweet của họ. | [
"Tìm",
"tên",
"của",
"người",
"dùng",
"đã",
"tweet",
"nhiều",
"lần",
"và",
"số",
"lượng",
"tweet",
"của",
"họ",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [[False, 2, [0, [0, 7, False], None], [0, 4, False], None]], 'table_units': [['table_unit', 2], ['table_unit', 1]]}, 'groupBy': [[0, 4, False]], 'where': [], 'limit': None, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [[False, 3, [0, [3, 0, False], None], 1.0, None]], '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 "tweet" ("id" number, "id người dùng" number, "đoạn văn bản" text, "ngày đăng" time);CREATE TABLE "thông tin người dùng" ("id người dùng" number, "tên" text, "e-mail" text, "id phân vùng" number, "người theo dõi" number);
|
twitter_1 | select avg ( người theo dõi ) from thông tin người dùng where id người dùng not in ( select id người dùng from tweet ) | [
"select",
"avg",
"(",
"người theo dõi",
")",
"from",
"thông tin người dùng",
"where",
"id người dùng",
"not",
"in",
"(",
"select",
"id người dùng",
"from",
"tweet",
")"
] | [
"select",
"avg",
"(",
"người theo dõi",
")",
"from",
"thông tin người dùng",
"where",
"id người dùng",
"not",
"in",
"(",
"select",
"id người dùng",
"from",
"tweet",
")"
] | Tìm số lượng người theo dõi trung bình của những người dùng không có bất kỳ tweet nào. | [
"Tìm",
"số",
"lượng",
"người",
"theo",
"dõi",
"trung",
"bình",
"của",
"những",
"người",
"dùng",
"không",
"có",
"bất",
"kỳ",
"tweet",
"nào",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 2]]}, 'groupBy': [], 'where': [[True, 8, [0, [0, 7, False], None], {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 1]]}, 'groupBy': [], 'where': [], '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 "thông tin người dùng" ("id người dùng" number, "tên" text, "e-mail" text, "id phân vùng" number, "người theo dõi" number); CREATE TABLE "tweet" ("id" number, "id người dùng" number, "đoạn văn bản" text, "ngày đăng" time); |
twitter_1 | select avg ( người theo dõi ) from thông tin người dùng where id người dùng in ( select id người dùng from tweet ) | [
"select",
"avg",
"(",
"người theo dõi",
")",
"from",
"thông tin người dùng",
"where",
"id người dùng",
"in",
"(",
"select",
"id người dùng",
"from",
"tweet",
")"
] | [
"select",
"avg",
"(",
"người theo dõi",
")",
"from",
"thông tin người dùng",
"where",
"id người dùng",
"in",
"(",
"select",
"id người dùng",
"from",
"tweet",
")"
] | Tìm số lượng người theo dõi trung bình của những người dùng đã có một số tweet. | [
"Tìm",
"số",
"lượng",
"người",
"theo",
"dõi",
"trung",
"bình",
"của",
"những",
"người",
"dùng",
"đã",
"có",
"một",
"số",
"tweet",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 2]]}, 'groupBy': [], 'where': [[False, 8, [0, [0, 7, False], None], {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 1]]}, 'groupBy': [], 'where': [], 'limit': None, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [Fals... | 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 "thông tin người dùng" ("id người dùng" number, "tên" text, "e-mail" text, "id phân vùng" number, "người theo dõi" number); CREATE TABLE "tweet" ("id" number, "id người dùng" number, "đoạn văn bản" text, "ngày đăng" time); |
twitter_1 | select max ( người theo dõi ) , sum ( người theo dõi ) from thông tin người dùng | [
"select",
"max",
"(",
"người theo dõi",
")",
",",
"sum",
"(",
"người theo dõi",
")",
"from",
"thông tin người dùng"
] | [
"select",
"max",
"(",
"người theo dõi",
")",
",",
"sum",
"(",
"người theo dõi",
")",
"from",
"thông tin người dùng"
] | Tìm số lượng người theo dõi của người dùng được theo dõi nhiều nhất và tổng số lượng người theo dõi của tất cả người dùng. | [
"Tìm",
"số",
"lượng",
"người",
"theo",
"dõi",
"của",
"người",
"dùng",
"được",
"theo",
"dõi",
"nhiều",
"nhất",
"và",
"tổng",
"số",
"lượng",
"người",
"theo",
"dõi",
"của",
"tất",
"cả",
"người",
"dùng",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 2]]}, 'groupBy': [], 'where': [], 'limit': None, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [False, [[1, [0, [0, 11, False], None]], [4, [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 "thông tin người dùng" (\"id người dùng\" number, \"tên\" text, \"e-mail\" text, \"id phân vùng\" number, \"người theo dõi\" number); |
university_basketball | select trường học , biệt danh from trường đại học order by năm thành lập | [
"select",
"trường học",
",",
"biệt danh",
"from",
"trường đại học",
"order",
"by",
"năm thành lập"
] | [
"select",
"trường học",
",",
"biệt danh",
"from",
"trường đại học",
"order",
"by",
"năm thành lập"
] | Liệt kê tất cả các trường và biệt danh của họ theo thứ tự năm thành lập. | [
"Liệt",
"kê",
"tất",
"cả",
"các",
"trường",
"và",
"biệt",
"danh",
"của",
"họ",
"theo",
"thứ",
"tự",
"năm",
"thành",
"lập",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 1]]}, 'groupBy': [], 'where': [], 'limit': None, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 14, False], None]], [0, [0, [0, 19, False], None]]]], 'orderBy': ['asc', [[0, [0, 16, 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 "trường đại học" ("id trường" number, "trường học" text, "địa điểm" text, "năm thành lập" number, "liên kết" text, "số lượng nhập học" number, "biệt danh" text, "giải đấu chính" text); |
university_basketball | select trường học , biệt danh from trường đại học order by năm thành lập | [
"select",
"trường học",
",",
"biệt danh",
"from",
"trường đại học",
"order",
"by",
"năm thành lập"
] | [
"select",
"trường học",
",",
"biệt danh",
"from",
"trường đại học",
"order",
"by",
"năm thành lập"
] | Sắp xếp tên và biệt danh của tất cả các trường theo thứ tự năm thành lập. | [
"Sắp",
"xếp",
"tên",
"và",
"biệt",
"danh",
"của",
"tất",
"cả",
"các",
"trường",
"theo",
"thứ",
"tự",
"năm",
"thành",
"lập",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 1]]}, 'groupBy': [], 'where': [], 'limit': None, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 14, False], None]], [0, [0, [0, 19, False], None]]]], 'orderBy': ['asc', [[0, [0, 16, 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 "trường đại học" ("id trường" number, "trường học" text, "địa điểm" text, "năm thành lập" number, "liên kết" text, "số lượng nhập học" number, "biệt danh" text, "giải đấu chính" text); |
university_basketball | select trường học , địa điểm from trường đại học where liên kết = "Public" | [
"select",
"trường học",
",",
"địa điểm",
"from",
"trường đại học",
"where",
"liên kết",
"=",
"\"Public\""
] | [
"select",
"trường học",
",",
"địa điểm",
"from",
"trường đại học",
"where",
"liên kết",
"=",
"value"
] | Liệt kê tất cả các trường ' công lập ' và địa điểm của từng trường. | [
"Liệt",
"kê",
"tất",
"cả",
"các",
"trường",
"'",
"công",
"lập",
"'",
"và",
"địa",
"điểm",
"của",
"từng",
"trường",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 1]]}, 'groupBy': [], 'where': [[False, 2, [0, [0, 17, False], None], '"Public"', None]], 'limit': None, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 14, False], None]], [0, [0, [0, 15, 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 "trường đại học" ("id trường" number, "trường học" text, "địa điểm" text, "năm thành lập" number, "liên kết" text, "số lượng nhập học" number, "biệt danh" text, "giải đấu chính" text); |
university_basketball | select trường học , địa điểm from trường đại học where liên kết = "Public" | [
"select",
"trường học",
",",
"địa điểm",
"from",
"trường đại học",
"where",
"liên kết",
"=",
"\"Public\""
] | [
"select",
"trường học",
",",
"địa điểm",
"from",
"trường đại học",
"where",
"liên kết",
"=",
"value"
] | Hiển thị tên và địa điểm của tất cả các trường công lập. | [
"Hiển",
"thị",
"tên",
"và",
"địa",
"điểm",
"của",
"tất",
"cả",
"các",
"trường",
"công",
"lập",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 1]]}, 'groupBy': [], 'where': [[False, 2, [0, [0, 17, False], None], '"Public"', None]], 'limit': None, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 14, False], None]], [0, [0, [0, 15, 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 "trường đại học" ("id trường" number, "trường học" text, "địa điểm" text, "năm thành lập" number, "liên kết" text, "số lượng nhập học" number, "biệt danh" text, "giải đấu chính" text); |
university_basketball | select năm thành lập from trường đại học order by số lượng nhập học desc limit 1 | [
"select",
"năm thành lập",
"from",
"trường đại học",
"order",
"by",
"số lượng nhập học",
"desc",
"limit",
"1"
] | [
"select",
"năm thành lập",
"from",
"trường đại học",
"order",
"by",
"số lượng nhập học",
"desc",
"limit",
"value"
] | Trường có nhiều học sinh nhập học nhất được thành lập khi nào ? | [
"Trường",
"có",
"nhiều",
"học",
"sinh",
"nhập",
"học",
"nhất",
"được",
"thành",
"lập",
"khi",
"nào",
"?"
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 1]]}, 'groupBy': [], 'where': [], 'limit': 1, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 16, False], None]]]], 'orderBy': ['desc', [[0, [0, 18, 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 "trường đại học" ("id trường" number, "trường học" text, "địa điểm" text, "năm thành lập" number, "liên kết" text, "số lượng nhập học" number, "biệt danh" text, "giải đấu chính" text); |
university_basketball | select năm thành lập from trường đại học order by số lượng nhập học desc limit 1 | [
"select",
"năm thành lập",
"from",
"trường đại học",
"order",
"by",
"số lượng nhập học",
"desc",
"limit",
"1"
] | [
"select",
"năm thành lập",
"from",
"trường đại học",
"order",
"by",
"số lượng nhập học",
"desc",
"limit",
"value"
] | Trả lại năm thành lập của trường với số lượng nhập học cao nhất. | [
"Trả",
"lại",
"năm",
"thành",
"lập",
"của",
"trường",
"với",
"số",
"lượng",
"nhập",
"học",
"cao",
"nhất",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 1]]}, 'groupBy': [], 'where': [], 'limit': 1, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 16, False], None]]]], 'orderBy': ['desc', [[0, [0, 18, 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 "trường đại học" ("id trường" number, "trường học" text, "địa điểm" text, "năm thành lập" number, "liên kết" text, "số lượng nhập học" number, "biệt danh" text, "giải đấu chính" text); |
university_basketball | select năm thành lập from trường đại học where liên kết != "Public" order by năm thành lập desc limit 1 | [
"select",
"năm thành lập",
"from",
"trường đại học",
"where",
"liên kết",
"!=",
"\"Public\"",
"order",
"by",
"năm thành lập",
"desc",
"limit",
"1"
] | [
"select",
"năm thành lập",
"from",
"trường đại học",
"where",
"liên kết",
"!",
"=",
"value",
"order",
"by",
"năm thành lập",
"desc",
"limit",
"value"
] | Tìm năm thành lập của trường ngoài ' công lập ' mới nhất. | [
"Tìm",
"năm",
"thành",
"lập",
"của",
"trường",
"ngoài",
"'",
"công",
"lập",
"'",
"mới",
"nhất",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 1]]}, 'groupBy': [], 'where': [[False, 7, [0, [0, 17, False], None], '"Public"', None]], 'limit': 1, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 16, False], None]]]], 'orderBy': ['desc', [[0, [0, 16, 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 "trường đại học" ("id trường" number, "trường học" text, "địa điểm" text, "năm thành lập" number, "liên kết" text, "số lượng nhập học" number, "biệt danh" text, "giải đấu chính" text); |
university_basketball | select năm thành lập from trường đại học where liên kết != "Public" order by năm thành lập desc limit 1 | [
"select",
"năm thành lập",
"from",
"trường đại học",
"where",
"liên kết",
"!=",
"\"Public\"",
"order",
"by",
"năm thành lập",
"desc",
"limit",
"1"
] | [
"select",
"năm thành lập",
"from",
"trường đại học",
"where",
"liên kết",
"!",
"=",
"value",
"order",
"by",
"năm thành lập",
"desc",
"limit",
"value"
] | Năm thành lập của trường ngoài ' công lập ' được thành lập gần đây nhất là năm nào ? | [
"Năm",
"thành",
"lập",
"của",
"trường",
"ngoài",
"'",
"công",
"lập",
"'",
"được",
"thành",
"lập",
"gần",
"đây",
"nhất",
"là",
"năm",
"nào",
"?"
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 1]]}, 'groupBy': [], 'where': [[False, 7, [0, [0, 17, False], None], '"Public"', None]], 'limit': 1, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 16, False], None]]]], 'orderBy': ['desc', [[0, [0, 16, 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 "trường đại học" ("id trường" number, "trường học" text, "địa điểm" text, "năm thành lập" number, "liên kết" text, "số lượng nhập học" number, "biệt danh" text, "giải đấu chính" text); |
university_basketball | select count ( distinct id trường ) from trận đấu bóng rổ | [
"select",
"count",
"(",
"distinct",
"id trường",
")",
"from",
"trận đấu bóng rổ"
] | [
"select",
"count",
"(",
"distinct",
"id trường",
")",
"from",
"trận đấu bóng rổ"
] | Có bao nhiêu trường có các trận đấu bóng rổ ? | [
"Có",
"bao",
"nhiêu",
"trường",
"có",
"các",
"trận",
"đấu",
"bóng",
"rổ",
"?"
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 0]]}, 'groupBy': [], 'where': [], 'limit': None, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [False, [[3, [0, [0, 2, True], 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 "trường đại học" ( "id trường" number, "trường học" text, "địa điểm" text, "năm thành lập" number, "liên kết" text, "số lượng nhập học" number, "biệt danh" text, "giải đấu chính" text); CREATE TABLE "trận đấu bóng rổ" ( "id đội" number, "id trường" number, "tên đội" text, "mùa giải acc" text, "điểm phần t... |
university_basketball | select count ( distinct id trường ) from trận đấu bóng rổ | [
"select",
"count",
"(",
"distinct",
"id trường",
")",
"from",
"trận đấu bóng rổ"
] | [
"select",
"count",
"(",
"distinct",
"id trường",
")",
"from",
"trận đấu bóng rổ"
] | Đếm số lượng trường đã tham dự các trận đấu bóng rổ. | [
"Đếm",
"số",
"lượng",
"trường",
"đã",
"tham",
"dự",
"các",
"trận",
"đấu",
"bóng",
"rổ",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 0]]}, 'groupBy': [], 'where': [], 'limit': None, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [False, [[3, [0, [0, 2, True], 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 "trận đấu bóng rổ" ("id đội" number, "id trường" number, "tên đội" text, "mùa giải acc" text, "điểm phần trăm acc" text, "chủ nhà acc" text, "giải bóng rổ học đường acc" text, "các trận đấu" text, "phần trăm các trận đấu" number, "các trận đấu sân nhà" text, "các trận đấu ở giải bóng rổ học đường" text, "c... |
university_basketball | select điểm phần trăm acc from trận đấu bóng rổ order by điểm phần trăm acc desc limit 1 | [
"select",
"điểm phần trăm acc",
"from",
"trận đấu bóng rổ",
"order",
"by",
"điểm phần trăm acc",
"desc",
"limit",
"1"
] | [
"select",
"điểm phần trăm acc",
"from",
"trận đấu bóng rổ",
"order",
"by",
"điểm phần trăm acc",
"desc",
"limit",
"value"
] | Điểm phần trăm acc cao nhất trong các trận đấu là bao nhiêu ? | [
"Điểm",
"phần",
"trăm",
"acc",
"cao",
"nhất",
"trong",
"các",
"trận",
"đấu",
"là",
"bao",
"nhiêu",
"?"
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 0]]}, 'groupBy': [], 'where': [], 'limit': 1, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 5, False], None]]]], 'orderBy': ['desc', [[0, [0, 5, 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 "trận đấu bóng rổ" ("id đội" number, "id trường" number, "tên đội" text, "mùa giải acc" text, "điểm phần trăm acc" text, "chủ nhà acc" text, "giải bóng rổ học đường acc" text, "các trận đấu" text, "phần trăm các trận đấu" number, "các trận đấu sân nhà" text, "các trận đấu ở giải bóng rổ học đường" text, "c... |
university_basketball | select điểm phần trăm acc from trận đấu bóng rổ order by điểm phần trăm acc desc limit 1 | [
"select",
"điểm phần trăm acc",
"from",
"trận đấu bóng rổ",
"order",
"by",
"điểm phần trăm acc",
"desc",
"limit",
"1"
] | [
"select",
"điểm phần trăm acc",
"from",
"trận đấu bóng rổ",
"order",
"by",
"điểm phần trăm acc",
"desc",
"limit",
"value"
] | Cho biết điểm phần trăm acc cao nhất trong tất cả các trận đấu bóng rổ. | [
"Cho",
"biết",
"điểm",
"phần",
"trăm",
"acc",
"cao",
"nhất",
"trong",
"tất",
"cả",
"các",
"trận",
"đấu",
"bóng",
"rổ",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 0]]}, 'groupBy': [], 'where': [], 'limit': 1, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 5, False], None]]]], 'orderBy': ['desc', [[0, [0, 5, 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 "trận đấu bóng rổ" ("id đội" number, "id trường" number, "tên đội" text, "mùa giải acc" text, "điểm phần trăm acc" text, "chủ nhà acc" text, "giải bóng rổ học đường acc" text, "các trận đấu" text, "phần trăm các trận đấu" number, "các trận đấu sân nhà" text, "các trận đấu ở giải bóng rổ học đường" text, "c... |
university_basketball | select t1.giải đấu chính from trường đại học as t1 join trận đấu bóng rổ as t2 on t1.id trường = t2.id trường order by t2.điểm phần trăm acc limit 1 | [
"select",
"t1.giải đấu chính",
"from",
"trường đại học",
"as",
"t1",
"join",
"trận đấu bóng rổ",
"as",
"t2",
"on",
"t1.id trường",
"=",
"t2.id trường",
"order",
"by",
"t2.điểm phần trăm acc",
"limit",
"1"
] | [
"select",
"t1",
".",
"giải đấu chính",
"from",
"trường đại học",
"as",
"t1",
"join",
"trận đấu bóng rổ",
"as",
"t2",
"on",
"t1",
".",
"id trường",
"=",
"t2",
".",
"id trường",
"order",
"by",
"t2",
".",
"điểm phần trăm acc",
"limit",
"value"
] | Giải đấu chính của trường có điểm phần trăm acc thấp nhất là giải đấu nào. | [
"Giải",
"đấu",
"chính",
"của",
"trường",
"có",
"điểm",
"phần",
"trăm",
"acc",
"thấp",
"nhất",
"là",
"giải",
"đấu",
"nào",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [[False, 2, [0, [0, 13, False], None], [0, 2, False], None]], 'table_units': [['table_unit', 1], ['table_unit', 0]]}, 'groupBy': [], 'where': [], 'limit': 1, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 20, False], None]]]], 'orderBy': ['asc', [[0, [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 "trường đại học" ("id trường" number, "trường học" text, "địa điểm" text, "năm thành lập" number, "liên kết" text, "số lượng nhập học" number, "biệt danh" text, "giải đấu chính" text); CREATE TABLE "trận đấu bóng rổ" ("id đội" number, "id trường" number, "tên đội" text, "mùa giải acc" text, "điểm phần tră... |
university_basketball | select t1.giải đấu chính from trường đại học as t1 join trận đấu bóng rổ as t2 on t1.id trường = t2.id trường order by t2.điểm phần trăm acc limit 1 | [
"select",
"t1.giải đấu chính",
"from",
"trường đại học",
"as",
"t1",
"join",
"trận đấu bóng rổ",
"as",
"t2",
"on",
"t1.id trường",
"=",
"t2.id trường",
"order",
"by",
"t2.điểm phần trăm acc",
"limit",
"1"
] | [
"select",
"t1",
".",
"giải đấu chính",
"from",
"trường đại học",
"as",
"t1",
"join",
"trận đấu bóng rổ",
"as",
"t2",
"on",
"t1",
".",
"id trường",
"=",
"t2",
".",
"id trường",
"order",
"by",
"t2",
".",
"điểm phần trăm acc",
"limit",
"value"
] | Cho biết giải đấu chính mà trường với điểm phần trăm acc thấp nhất tham gia. | [
"Cho",
"biết",
"giải",
"đấu",
"chính",
"mà",
"trường",
"với",
"điểm",
"phần",
"trăm",
"acc",
"thấp",
"nhất",
"tham",
"gia",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [[False, 2, [0, [0, 13, False], None], [0, 2, False], None]], 'table_units': [['table_unit', 1], ['table_unit', 0]]}, 'groupBy': [], 'where': [], 'limit': 1, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 20, False], None]]]], 'orderBy': ['asc', [[0, [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 "trường đại học" ("id trường" number, "trường học" text, "địa điểm" text, "năm thành lập" number, "liên kết" text, "số lượng nhập học" number, "biệt danh" text, "giải đấu chính" text); CREATE TABLE "trận đấu bóng rổ" ("id đội" number, "id trường" number, "tên đội" text, "mùa giải acc" text, "điểm phần tră... |
university_basketball | select t2.tên đội , t2.mùa giải acc from trường đại học as t1 join trận đấu bóng rổ as t2 on t1.id trường = t2.id trường order by t1.năm thành lập limit 1 | [
"select",
"t2.tên đội",
",",
"t2.mùa giải acc",
"from",
"trường đại học",
"as",
"t1",
"join",
"trận đấu bóng rổ",
"as",
"t2",
"on",
"t1.id trường",
"=",
"t2.id trường",
"order",
"by",
"t1.năm thành lập",
"limit",
"1"
] | [
"select",
"t2",
".",
"tên đội",
",",
"t2",
".",
"mùa giải acc",
"from",
"trường đại học",
"as",
"t1",
"join",
"trận đấu bóng rổ",
"as",
"t2",
"on",
"t1",
".",
"id trường",
"=",
"t2",
".",
"id trường",
"order",
"by",
"t1",
".",
"năm thành lập",
"limit",
"va... | Liệt kê tên đội và mùa giải acc của trường được thành lập lâu đời nhất ? | [
"Liệt",
"kê",
"tên",
"đội",
"và",
"mùa",
"giải",
"acc",
"của",
"trường",
"được",
"thành",
"lập",
"lâu",
"đời",
"nhất",
"?"
] | {'except': None, 'from': {'conds': [[False, 2, [0, [0, 13, False], None], [0, 2, False], None]], 'table_units': [['table_unit', 1], ['table_unit', 0]]}, 'groupBy': [], 'where': [], 'limit': 1, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 3, False], None]], [0, [0, [0, 4, 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 "trận đấu bóng rổ" ("id đội" number, "id trường" number, "tên đội" text, "mùa giải acc" text, "điểm phần trăm acc" text, "chủ nhà acc" text, "giải bóng rổ học đường acc" text, "các trận đấu" text, "phần trăm các trận đấu" number, "các trận đấu sân nhà" text, "các trận đấu ở giải bóng rổ học đường" text, "c... |
university_basketball | select t2.tên đội , t2.mùa giải acc from trường đại học as t1 join trận đấu bóng rổ as t2 on t1.id trường = t2.id trường order by t1.năm thành lập limit 1 | [
"select",
"t2.tên đội",
",",
"t2.mùa giải acc",
"from",
"trường đại học",
"as",
"t1",
"join",
"trận đấu bóng rổ",
"as",
"t2",
"on",
"t1.id trường",
"=",
"t2.id trường",
"order",
"by",
"t1.năm thành lập",
"limit",
"1"
] | [
"select",
"t2",
".",
"tên đội",
",",
"t2",
".",
"mùa giải acc",
"from",
"trường đại học",
"as",
"t1",
"join",
"trận đấu bóng rổ",
"as",
"t2",
"on",
"t1",
".",
"id trường",
"=",
"t2",
".",
"id trường",
"order",
"by",
"t1",
".",
"năm thành lập",
"limit",
"va... | Cho biết tên đội và mùa giải acc của trường được thành lập sớm nhất. | [
"Cho",
"biết",
"tên",
"đội",
"và",
"mùa",
"giải",
"acc",
"của",
"trường",
"được",
"thành",
"lập",
"sớm",
"nhất",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [[False, 2, [0, [0, 13, False], None], [0, 2, False], None]], 'table_units': [['table_unit', 1], ['table_unit', 0]]}, 'groupBy': [], 'where': [], 'limit': 1, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 3, False], None]], [0, [0, [0, 4, 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 "trận đấu bóng rổ" ("id đội" number, "id trường" number, "tên đội" text, "mùa giải acc" text, "điểm phần trăm acc" text, "chủ nhà acc" text, "giải bóng rổ học đường acc" text, "các trận đấu" text, "phần trăm các trận đấu" number, "các trận đấu sân nhà" text, "các trận đấu ở giải bóng rổ học đường" text, "c... |
university_basketball | select t2.các trận đấu , t1.địa điểm from trường đại học as t1 join trận đấu bóng rổ as t2 on t1.id trường = t2.id trường where tên đội = "Clemson" | [
"select",
"t2.các trận đấu",
",",
"t1.địa điểm",
"from",
"trường đại học",
"as",
"t1",
"join",
"trận đấu bóng rổ",
"as",
"t2",
"on",
"t1.id trường",
"=",
"t2.id trường",
"where",
"tên đội",
"=",
"\"Clemson\""
] | [
"select",
"t2",
".",
"các trận đấu",
",",
"t1",
".",
"địa điểm",
"from",
"trường đại học",
"as",
"t1",
"join",
"trận đấu bóng rổ",
"as",
"t2",
"on",
"t1",
".",
"id trường",
"=",
"t2",
".",
"id trường",
"where",
"tên đội",
"=",
"value"
] | Tìm địa điểm và các trận đấu của trường có ' Clemson ' là tên đội bóng. | [
"Tìm",
"địa",
"điểm",
"và",
"các",
"trận",
"đấu",
"của",
"trường",
"có",
"'",
"Clemson",
"'",
"là",
"tên",
"đội",
"bóng",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [[False, 2, [0, [0, 13, False], None], [0, 2, False], None]], 'table_units': [['table_unit', 1], ['table_unit', 0]]}, 'groupBy': [], 'where': [[False, 2, [0, [0, 3, False], None], '"Clemson"', 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 "trận đấu bóng rổ" ("id đội" number, "id trường" number, "tên đội" text, "mùa giải acc" text, "điểm phần trăm acc" text, "chủ nhà acc" text, "giải bóng rổ học đường acc" text, "các trận đấu" text, "phần trăm các trận đấu" number, "các trận đấu sân nhà" text, "các trận đấu ở giải bóng rổ học đường" text, "c... |
university_basketball | select t2.các trận đấu , t1.địa điểm from trường đại học as t1 join trận đấu bóng rổ as t2 on t1.id trường = t2.id trường where tên đội = "Clemson" | [
"select",
"t2.các trận đấu",
",",
"t1.địa điểm",
"from",
"trường đại học",
"as",
"t1",
"join",
"trận đấu bóng rổ",
"as",
"t2",
"on",
"t1.id trường",
"=",
"t2.id trường",
"where",
"tên đội",
"=",
"\"Clemson\""
] | [
"select",
"t2",
".",
"các trận đấu",
",",
"t1",
".",
"địa điểm",
"from",
"trường đại học",
"as",
"t1",
"join",
"trận đấu bóng rổ",
"as",
"t2",
"on",
"t1",
".",
"id trường",
"=",
"t2",
".",
"id trường",
"where",
"tên đội",
"=",
"value"
] | Địa điểm và các trận đấu mà trường với tên gọi Clemson đã tham gia. | [
"Địa",
"điểm",
"và",
"các",
"trận",
"đấu",
"mà",
"trường",
"với",
"tên",
"gọi",
"Clemson",
"đã",
"tham",
"gia",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [[False, 2, [0, [0, 13, False], None], [0, 2, False], None]], 'table_units': [['table_unit', 1], ['table_unit', 0]]}, 'groupBy': [], 'where': [[False, 2, [0, [0, 3, False], None], '"Clemson"', 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 "trường đại học" ("id trường" number, "trường học" text, "địa điểm" text, "năm thành lập" number, "liên kết" text, "số lượng nhập học" number, "biệt danh" text, "giải đấu chính" text); CREATE TABLE "trận đấu bóng rổ" ("id đội" number, "id trường" number, "tên đội" text, "mùa giải acc" text, "điểm phần tră... |
university_basketball | select avg ( số lượng nhập học ) from trường đại học where năm thành lập < 1850 | [
"select",
"avg",
"(",
"số lượng nhập học",
")",
"from",
"trường đại học",
"where",
"năm thành lập",
"<",
"1850"
] | [
"select",
"avg",
"(",
"số lượng nhập học",
")",
"from",
"trường đại học",
"where",
"năm thành lập",
"<",
"value"
] | Số lượng nhập học trung bình của các trường đại học được thành lập trước năm 1850 là bao nhiêu ? | [
"Số",
"lượng",
"nhập",
"học",
"trung",
"bình",
"của",
"các",
"trường",
"đại",
"học",
"được",
"thành",
"lập",
"trước",
"năm",
"1850",
"là",
"bao",
"nhiêu",
"?"
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 1]]}, 'groupBy': [], 'where': [[False, 4, [0, [0, 16, False], None], 1850.0, None]], 'limit': None, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [False, [[5, [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 "trường đại học" ("id trường" number, "trường học" text, "địa điểm" text, "năm thành lập" number, "liên kết" text, "số lượng nhập học" number, "biệt danh" text, "giải đấu chính" text); |
university_basketball | select avg ( số lượng nhập học ) from trường đại học where năm thành lập < 1850 | [
"select",
"avg",
"(",
"số lượng nhập học",
")",
"from",
"trường đại học",
"where",
"năm thành lập",
"<",
"1850"
] | [
"select",
"avg",
"(",
"số lượng nhập học",
")",
"from",
"trường đại học",
"where",
"năm thành lập",
"<",
"value"
] | Cho biết số lượng nhập học trung bình của các trường đại học được thành lập trước năm 1850. | [
"Cho",
"biết",
"số",
"lượng",
"nhập",
"học",
"trung",
"bình",
"của",
"các",
"trường",
"đại",
"học",
"được",
"thành",
"lập",
"trước",
"năm",
"1850",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 1]]}, 'groupBy': [], 'where': [[False, 4, [0, [0, 16, False], None], 1850.0, None]], 'limit': None, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [False, [[5, [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 "trường đại học" ("id trường" number, "trường học" text, "địa điểm" text, "năm thành lập" number, "liên kết" text, "số lượng nhập học" number, "biệt danh" text, "giải đấu chính" text); |
university_basketball | select số lượng nhập học , giải đấu chính from trường đại học order by năm thành lập limit 1 | [
"select",
"số lượng nhập học",
",",
"giải đấu chính",
"from",
"trường đại học",
"order",
"by",
"năm thành lập",
"limit",
"1"
] | [
"select",
"số lượng nhập học",
",",
"giải đấu chính",
"from",
"trường đại học",
"order",
"by",
"năm thành lập",
"limit",
"value"
] | Hiển thị số lượng nhập học và các giải đấu chính của trường đại học lâu đời nhất. | [
"Hiển",
"thị",
"số",
"lượng",
"nhập",
"học",
"và",
"các",
"giải",
"đấu",
"chính",
"của",
"trường",
"đại",
"học",
"lâu",
"đời",
"nhất",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 1]]}, 'groupBy': [], 'where': [], 'limit': 1, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 18, False], None]], [0, [0, [0, 20, False], None]]]], 'orderBy': ['asc', [[0, [0, 16, 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 "trường đại học" ("id trường" number, "trường học" text, "địa điểm" text, "năm thành lập" number, "liên kết" text, "số lượng nhập học" number, "biệt danh" text, "giải đấu chính" text); |
university_basketball | select số lượng nhập học , giải đấu chính from trường đại học order by năm thành lập limit 1 | [
"select",
"số lượng nhập học",
",",
"giải đấu chính",
"from",
"trường đại học",
"order",
"by",
"năm thành lập",
"limit",
"1"
] | [
"select",
"số lượng nhập học",
",",
"giải đấu chính",
"from",
"trường đại học",
"order",
"by",
"năm thành lập",
"limit",
"value"
] | Trường đại học được thành lập sớm nhất có số lượng nhập học là bao nhiêu ? Đồng thời , cho biết giải đấu chính của trường đại học này. | [
"Trường",
"đại",
"học",
"được",
"thành",
"lập",
"sớm",
"nhất",
"có",
"số",
"lượng",
"nhập",
"học",
"là",
"bao",
"nhiêu",
"?",
"Đồng",
"thời",
",",
"cho",
"biết",
"giải",
"đấu",
"chính",
"của",
"trường",
"đại",
"học",
"này",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 1]]}, 'groupBy': [], 'where': [], 'limit': 1, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 18, False], None]], [0, [0, [0, 20, False], None]]]], 'orderBy': ['asc', [[0, [0, 16, 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 "trường đại học" ("id trường" number, "trường học" text, "địa điểm" text, "năm thành lập" number, "liên kết" text, "số lượng nhập học" number, "biệt danh" text, "giải đấu chính" text); |
university_basketball | select sum ( số lượng nhập học ) , min ( số lượng nhập học ) from trường đại học | [
"select",
"sum",
"(",
"số lượng nhập học",
")",
",",
"min",
"(",
"số lượng nhập học",
")",
"from",
"trường đại học"
] | [
"select",
"sum",
"(",
"số lượng nhập học",
")",
",",
"min",
"(",
"số lượng nhập học",
")",
"from",
"trường đại học"
] | Tổng số lượng nhập học của tất cả các trường đại học là bao nhiêu ? Đồng thời , cho biết số lượng nhập học của trường đại học tuyển sinh ít nhất. | [
"Tổng",
"số",
"lượng",
"nhập",
"học",
"của",
"tất",
"cả",
"các",
"trường",
"đại",
"học",
"là",
"bao",
"nhiêu",
"?",
"Đồng",
"thời",
",",
"cho",
"biết",
"số",
"lượng",
"nhập",
"học",
"của",
"trường",
"đại",
"học",
"tuyển",
"sinh",
"ít",
"nhất",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 1]]}, 'groupBy': [], 'where': [], 'limit': None, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [False, [[4, [0, [0, 18, False], None]], [2, [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 "trường đại học" ("id trường" number, "trường học" text, "địa điểm" text, "năm thành lập" number, "liên kết" text, "số lượng nhập học" number, "biệt danh" text, "giải đấu chính" text); |
university_basketball | select sum ( số lượng nhập học ) , min ( số lượng nhập học ) from trường đại học | [
"select",
"sum",
"(",
"số lượng nhập học",
")",
",",
"min",
"(",
"số lượng nhập học",
")",
"from",
"trường đại học"
] | [
"select",
"sum",
"(",
"số lượng nhập học",
")",
",",
"min",
"(",
"số lượng nhập học",
")",
"from",
"trường đại học"
] | Cho biết tổng số lượng nhập học của tất cả các trường đại học và số lượng nhập học của trường đại học tuyển sinh ít nhất. | [
"Cho",
"biết",
"tổng",
"số",
"lượng",
"nhập",
"học",
"của",
"tất",
"cả",
"các",
"trường",
"đại",
"học",
"và",
"số",
"lượng",
"nhập",
"học",
"của",
"trường",
"đại",
"học",
"tuyển",
"sinh",
"ít",
"nhất",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 1]]}, 'groupBy': [], 'where': [], 'limit': None, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [False, [[4, [0, [0, 18, False], None]], [2, [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 "trường đại học" ("id trường" number, "trường học" text, "địa điểm" text, "năm thành lập" number, "liên kết" text, "số lượng nhập học" number, "biệt danh" text, "giải đấu chính" text); |
university_basketball | select sum ( số lượng nhập học ) , liên kết from trường đại học group by liên kết | [
"select",
"sum",
"(",
"số lượng nhập học",
")",
",",
"liên kết",
"from",
"trường đại học",
"group",
"by",
"liên kết"
] | [
"select",
"sum",
"(",
"số lượng nhập học",
")",
",",
"liên kết",
"from",
"trường đại học",
"group",
"by",
"liên kết"
] | Cho biết số lượng nhập học của các trường đại học thuộc từng loại liên kết. | [
"Cho",
"biết",
"số",
"lượng",
"nhập",
"học",
"của",
"các",
"trường",
"đại",
"học",
"thuộc",
"từng",
"loại",
"liên",
"kết",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 1]]}, 'groupBy': [[0, 17, False]], 'where': [], 'limit': None, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [False, [[4, [0, [0, 18, False], None]], [0, [0, [0, 17, 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 "trường đại học" ("id trường" number, "trường học" text, "địa điểm" text, "năm thành lập" number, "liên kết" text, "số lượng nhập học" number, "biệt danh" text, "giải đấu chính" text); |
university_basketball | select sum ( số lượng nhập học ) , liên kết from trường đại học group by liên kết | [
"select",
"sum",
"(",
"số lượng nhập học",
")",
",",
"liên kết",
"from",
"trường đại học",
"group",
"by",
"liên kết"
] | [
"select",
"sum",
"(",
"số lượng nhập học",
")",
",",
"liên kết",
"from",
"trường đại học",
"group",
"by",
"liên kết"
] | Số lượng nhập học của các trường đại học thuộc từng loại liên kết là bao nhiêu ? | [
"Số",
"lượng",
"nhập",
"học",
"của",
"các",
"trường",
"đại",
"học",
"thuộc",
"từng",
"loại",
"liên",
"kết",
"là",
"bao",
"nhiêu",
"?"
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 1]]}, 'groupBy': [[0, 17, False]], 'where': [], 'limit': None, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [False, [[4, [0, [0, 18, False], None]], [0, [0, [0, 17, 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 "trường đại học" ("id trường" number, "trường học" text, "địa điểm" text, "năm thành lập" number, "liên kết" text, "số lượng nhập học" number, "biệt danh" text, "giải đấu chính" text); |
university_basketball | select count ( * ) from trường đại học where id trường not in ( select id trường from trận đấu bóng rổ ) | [
"select",
"count",
"(",
"*",
")",
"from",
"trường đại học",
"where",
"id trường",
"not",
"in",
"(",
"select",
"id trường",
"from",
"trận đấu bóng rổ",
")"
] | [
"select",
"count",
"(",
"*",
")",
"from",
"trường đại học",
"where",
"id trường",
"not",
"in",
"(",
"select",
"id trường",
"from",
"trận đấu bóng rổ",
")"
] | Có bao nhiêu trường không tham gia các trận đấu bóng rổ ? | [
"Có",
"bao",
"nhiêu",
"trường",
"không",
"tham",
"gia",
"các",
"trận",
"đấu",
"bóng",
"rổ",
"?"
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 1]]}, 'groupBy': [], 'where': [[True, 8, [0, [0, 13, False], None], {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 0]]}, 'groupBy': [], 'where': [], 'limit': None, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [Fals... | 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 "trường đại học" ("id trường" number, "trường học" text, "địa điểm" text, "năm thành lập" number, "liên kết" text, "số lượng nhập học" number, "biệt danh" text, "giải đấu chính" text); CREATE TABLE "trận đấu bóng rổ" ("id đội" number, "id trường" number, "tên đội" text, "mùa giải acc" text, "điểm phần tră... |
university_basketball | select count ( * ) from trường đại học where id trường not in ( select id trường from trận đấu bóng rổ ) | [
"select",
"count",
"(",
"*",
")",
"from",
"trường đại học",
"where",
"id trường",
"not",
"in",
"(",
"select",
"id trường",
"from",
"trận đấu bóng rổ",
")"
] | [
"select",
"count",
"(",
"*",
")",
"from",
"trường đại học",
"where",
"id trường",
"not",
"in",
"(",
"select",
"id trường",
"from",
"trận đấu bóng rổ",
")"
] | Đếm số lượng trường đại học không tham gia các trận đấu bóng rổ. | [
"Đếm",
"số",
"lượng",
"trường",
"đại",
"học",
"không",
"tham",
"gia",
"các",
"trận",
"đấu",
"bóng",
"rổ",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 1]]}, 'groupBy': [], 'where': [[True, 8, [0, [0, 13, False], None], {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 0]]}, 'groupBy': [], 'where': [], 'limit': None, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [Fals... | 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 "trường đại học" ("id trường" number, "trường học" text, "địa điểm" text, "năm thành lập" number, "liên kết" text, "số lượng nhập học" number, "biệt danh" text, "giải đấu chính" text);CREATE TABLE "trận đấu bóng rổ" ("id đội" number, "id trường" number, "tên đội" text, "mùa giải acc" text, "điểm phần trăm ... |
university_basketball | select trường học from trường đại học where năm thành lập > 1850 or liên kết = "Public" | [
"select",
"trường học",
"from",
"trường đại học",
"where",
"năm thành lập",
">",
"1850",
"or",
"liên kết",
"=",
"\"Public\""
] | [
"select",
"trường học",
"from",
"trường đại học",
"where",
"năm thành lập",
">",
"value",
"or",
"liên kết",
"=",
"value"
] | Tìm các trường được thành lập sau năm 1850 hoặc là trường ' công lập '. | [
"Tìm",
"các",
"trường",
"được",
"thành",
"lập",
"sau",
"năm",
"1850",
"hoặc",
"là",
"trường",
"'",
"công",
"lập",
"'",
"."
] | {'except': None, 'from': {'conds': [], 'table_units': [['table_unit', 1]]}, 'groupBy': [], 'where': [[False, 3, [0, [0, 16, False], None], 1850.0, None], 'or', [False, 2, [0, [0, 17, False], None], '"Public"', None]], 'limit': None, 'union': None, 'intersect': None, 'having': [], 'select': [False, [[0, [0, [0, 14, Fals... | 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 "trường đại học" ("id trường" number, "trường học" text, "địa điểm" text, "năm thành lập" number, "liên kết" text, "số lượng nhập học" number, "biệt danh" text, "giải đấu chính" text); |
Subsets and Splits
No community queries yet
The top public SQL queries from the community will appear here once available.