Nuta
Dostęp do tej strony wymaga autoryzacji. Możesz spróbować się zalogować lub zmienić katalog.
Dostęp do tej strony wymaga autoryzacji. Możesz spróbować zmienić katalogi.
GitHub Copilot pomaga deweloperom tworzyć aplikacje z obsługą globalną, zaspokajając potrzeby lokalizacji i formatowania bezpośrednio w przepływach pracy opartych na języku SQL i ORM. Niezależnie od tego, czy pracujesz z wielojęzyczną zawartością, formatami dat i liczb specyficznymi dla regionu, czy ustawieniami na potrzeby wyszukiwania i sortowania, narzędzie GitHub Copilot zapewnia inteligentną i świadomą kontekstu pomoc, aby baza danych i kod były gotowe dla użytkowników międzynarodowych.
Wprowadzenie
Upewnij się, że masz połączenie z bazą danych i masz otwarte aktywne okno edytora z rozszerzeniem MSSQL. To połączenie umożliwia uczestnikowi czatu @mssql zrozumienie kontekstu środowiska bazy danych, umożliwiając dokładne i kontekstowe sugestie. Bez połączenia z bazą danych uczestnik czatu nie będzie miał schematu ani kontekstu danych w celu zapewnienia znaczących odpowiedzi.
W poniższych przykładach użyto przykładowej bazy danych AdventureWorksLT2022, którą można pobrać ze strony głównej Przykładów i projektów społeczności programu Microsoft SQL Server.
Aby uzyskać najlepsze wyniki, dostosuj nazwy tabel i schematów, aby dopasować je do własnego środowiska.
Upewnij się, że czat zawiera @mssql prefiks. Na przykład wpisz @mssql swoje pytanie lub polecenie. Dzięki temu uczestnik czatu rozumie, że prosi o pomoc związaną z językiem SQL.
Obsługa lokalizacji i formatowania za pomocą narzędzia GitHub Copilot
Narzędzie GitHub Copilot może pomóc w lokalizowaniu i formatowaniu zadań w przepływach pracy opartych na języku SQL i ORM. Może to pomóc w projektowaniu schematów obsługujących wielojęzyczną zawartość, formatowanie zapytań dotyczących standardów regionalnych i generowanie kodu zgodnego z najlepszymi rozwiązaniami dotyczącymi lokalizacji.
Oto typowe przypadki użycia i przykłady tego, co można zadać za pośrednictwem uczestnika czatu:
Optymalizowanie wielojęzycznych i specyficznych dla ustawień regionalnych danych
Użyj narzędzia GitHub Copilot, aby ułatwić formatowanie zapytań dotyczących standardów regionalnych, wybieranie odpowiednich ustawień sortowania i projektowanie elementów schematu w celu obsługi zawartości wielojęzycznej, takiej jak przechowywanie opisów produktów w wielu językach.
Przechowywanie opisów produktów w wielu językach
Design a localized table to store product descriptions for the `SalesLT.Product` table. Ensure the table supports multiple languages, includes a relationship to `SalesLT.Product`, and allows for efficient querying.
Wyświetlanie dat w innym formacie
Format a query to display dates in Japanese format:
SELECT FORMAT(GETDATE(), 'yyyy/MM/dd') AS CurrentDate;
Zalecane ustawienia sortowania danych wejściowych użytkownika w przypadku wielu języków
Recommend best practices for choosing collation settings when supporting multilingual user input and search functionality in SQL Server.
Tworzenie modeli i zapytań w celu obsługi wielu języków
Write Prisma models and queries to store and retrieve multilingual product descriptions for the `SalesLT.Product` table in my database. Ensure the schema supports multiple languages, maintains a foreign key relationship with `SalesLT.Product`, and allows for efficient querying of localized descriptions.
Scenariusze lokalizacji code-first
W tych przykładach pokazano, jak narzędzie GitHub Copilot obsługuje przepływy pracy oparte na kodzie przez generowanie modeli ORM i zapytań, które przechowują i pobierają zlokalizowane dane. Przykłady obejmują popularne biblioteki ORM, takie jak Prisma, SQLAlchemy, Entity Framework, Sequelize i Django.
Definiowanie modelu Entity Framework Core dla wielu języków
Using Entity Framework Core, define a model for `ProductDescriptionLocalized` that maps to multiple languages and relates to `SalesLT.Product`. Include logic to filter by language code.
Generowanie zlokalizowanego schematu dla opisów produktów
In Prisma, generate a schema that supports localized descriptions for `SalesLT.Product`, and write a query to retrieve the description for a given product in Spanish (`es`).
Utwórz tabelę do przechowywania opisów produktów z domyślną wartością zapasową
With Sequelize, create a localized table for storing product descriptions with `ProductID`, `LanguageCode`, and `Description`. Write a query to return the Japanese description if available, otherwise fall back to the default language.
Pobieranie zlokalizowanej nazwy i opisu produktu na podstawie ustawień regionalnych
Using SQLAlchemy, write a function that retrieves the localized name and description for a given `ProductID` based on a user-specified locale, with fallback logic to default language.
Projektowanie modeli w celu obsługi lokalizacji produktu z rezerwową wartością NULL
In Django ORM, design models that support product localization and write a query to retrieve all products with their name and description in French (`fr`), including any missing translations as `NULL`.
Podziel się swoimi doświadczeniami
Aby pomóc nam udoskonalić i ulepszyć narzędzie GitHub Copilot dla rozszerzenia MSSQL, użyj następującego szablonu problemu GitHub, aby przesłać swoją opinię: GitHub Copilot Feedback
Podczas przesyłania opinii należy wziąć pod uwagę następujące kwestie:
Przetestowane scenariusze — daj nam znać obszary, na przykład tworzenie schematu, generowanie zapytań, zabezpieczenia, lokalizację.
Co się udało — opisz wszelkie doświadczenia, które przebiegły sprawnie, były pomocne lub przerosły twoje oczekiwania.
Problemy lub błędy — obejmują wszelkie problemy, niespójności lub mylące zachowania. Zrzuty ekranu lub nagrania ekranu są szczególnie przydatne.
Sugestie dotyczące poprawy — podziel się pomysłami na poprawę użyteczności, rozszerzaniem zasięgu lub ulepszaniem odpowiedzi w usłudze GitHub Copilot.
Treści powiązane
- Rozszerzenie GitHub Copilot for MSSQL dla programu Visual Studio Code
- Szybki przewodnik: korzystanie z czatu i wbudowanych sugestii GitHub Copilot
- Szybki start: generowanie kodu
- Szybki start: korzystanie z eksploratora schematu i projektanta
- Szybki start: korzystanie z konstruktora zapytań inteligentnych
- Szybki start: Asystent optymalizatora zapytań
- Szybki start: używanie narzędzia objaśniającego logikę biznesową
- Szybki start: analizator zabezpieczeń
- Szybki start: generowanie danych na potrzeby testowania i pozorowania
- Ograniczenia i znane problemy