SQL Generator
Kommerzielle Nutzung OK
380+ Modelle
Kein Wasserzeichen
Keine Anmeldung erforderlich
Modell:
+ GPT-5, Claude, Gemini
Beschreiben Sie eine Abfrage in Englisch, fügen Sie Ihr Schema ein und erhalten Sie wieder SQL für Ihren genauen Dialekt — PostgreSQL, MySQL, SQLite, MSSQL, Oracle, BigQuery, Snowflake oder Redshift. Oder fügen Sie eine bestehende Abfrage ein, um zwischen Dialekten zu erklären, zu optimieren oder zu konvertieren.
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Generieren von SQL-Abfragen aus der natürlichen Sprache mit KI.
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Verwenden Sie dieses Tool über API
Automatisieren Sie dieses Tool aus Ihrem eigenen Code. OpenAI-kompatible REST-Endpunkt, Bearer-Token-Auth, kein zusätzliches SDK erforderlich. Tokenkosten entsprechen der Web-Schnittstelle.
curl -X POST https://api.free.ai/v1/chat/ \
-H "Authorization: Bearer sk-free-..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"model": "qwen-coder", "messages": [{"role": "user", "content": "Write a Python function that reverses a string."}]}'Verwandte kostenlose KI-Tools
SQL Generator — FAQ
Beschreiben Sie eine Abfrage in Englisch ("Monatliche Einnahmen nach Produktkategorie für das letzte Quartal, nur Bestellungen innerhalb von 7 Tagen versandt") und erhalten Sie eine funktionierende SQL-Abfrage für Ihren Dialekt (PostgreSQL / MySQL / SQLite / MSSQL / Oracle / BigQuery / Snowflake / Redshift). Fügen Sie optional Ihr Schema ein (CREATE TABLE-Anweisungen), so dass die KI echte Spaltennamen verwendet. Oder fügen Sie eine bestehende Abfrage ein, um es zwischen Dialekten zu erklären, zu optimieren oder umzuwandeln.
KI2SQL berechnet $9-29/mo mit einer 5-stelligen täglichen kostenlosen Kappe. Text2SQL.ai ist ähnlich Preisgestaltung. EverSQL konzentriert sich auf Optimierung bei $99+/mo. ChatGPT ist $20/mo. Free.ai ist 100% kostenlos unter dem täglichen Token Pool, unterstützt 8 Dialekte (die meisten dieser Alternativen Schiff mit 3-4), und explizit behandelt drei Modi - generieren, erklären, optimieren - ohne Paywalling keine.
Ja — Fügen Sie CREATE TABLE-Anweisungen (oder eine Beschreibung wie "users(id, email, created_at), orders(id, user_id, total, status, created_at)") in das Schema ein und das Modell verwendet diese Spaltennamen anstatt zu erraten. Ohne Schema erfindet das Modell vernünftige Spaltennamen und sagt Ihnen, welche davon ausgegangen sind.
PostgreSQL für neue Projekte (am ausdrucksvollsten – JSONB, Arrays, CTEs, Fensterfunktionen). MySQL für Legacy LAMP Stacks (beachte 8,0+ vs 5,7 Syntaxunterschiede). SQLite für embedded/local. MSSQL für Microsoft Shops (T-SQL Syntax). Oracle für Enterprise (PL/SQL). BigQuery / Snowflake / Redshift für Analytics Warehouses (verschiedene Join Semantik als transaktionale DBs).
Das Modell wird angewiesen, indexfreundliche Muster zu verwenden (WHERE-Klauseln auf indexierten Spalten zuerst, JOIN ON indexierte Schlüssel, vermeiden Sie SELECT *) und zu markieren, wenn eine Abfrage einen fehlenden Index benötigt, um schnell zu sein. Für einen dedizierten Optimierungslauf fügen Sie eine vorhandene Abfrage ein und wählen Sie den Modus "Explain + Optimize" — das Modell gibt das Original zurück, ein EXPLAIN-freundliches Neuschreiben und einen Indexvorschlag.
Ja - fügen Sie eine Abfrage in einem Dialekt ein, wählen Sie "Convert to" + Zieldialekt. Das Modell schreibt mit nur Zieldialekt-Features (z.B. PostgreSQL `LIMIT n OFFSET m` → MSSQL `OFFSET m ROWS FETCH NEXT n ROWS ONLY`) um und warnt, wenn eine Funktion kein Äquivalent hat (PostgreSQL JSONB → MySQL hat nur grundlegende JSON-Funktionen).
Ja – alle Dialekte, die sie unterstützen (PostgreSQL, MSSQL, Oracle, moderne MySQL/MariaDB, BigQuery, Snowflake). Für SQLite funktionieren rekursive CTEs aber Fensterfunktionen nur seit SQLite 3.25. Das Modell wählt das richtige Konstrukt für den gewählten Dialekt und fällt auf Unterfragen zurück, wenn Fensterfunktionen nicht unterstützt werden.
Wenn Sie nach DELETE / UPDATE / TRUNCATE / DROP fragen, wickelt das Modell sie in eine `BEGIN;... ROLLBACK;` (oder Dialektäquivalent), so dass Sie trocken laufen können, plus fügt eine SELECT-Vorschau mit, was betroffen wäre. Lesen Sie immer beides, bevor Sie mit COMMIT laufen.
DBeaver und DataGrip haben KI-Plugins (DataGrip ist JetBrains KI — $10/mo). Free.ai ist browserbasiert — keine Installation, kein IDE-Login. Verwenden Sie IDE-Plugins für enge In-Flow-Editierung; verwenden Sie Free.ai für Ad-hoc-Abfragen, die Sie teilen möchten, einfügen in Slack, oder in PR-Beschreibungen enthalten.
Bis zu 12.000 Zeichen insgesamt (Schema + Frage). Bei 50+ Tabellenschemas sind nur die entsprechenden Tabellen einzufügen — Postgres `pg_dump --schema-only -t tablename` ist der einfachste Weg. Premium Langtext Claude/GPT handle vollständige Lagerschemas.
Schema und Abfragen werden an das Modell gesendet, verarbeitet und verworfen. Nicht gespeichert, nicht für das Training verwendet. Wählen Sie Qwen 3 Coder für maximale Privatsphäre — selbst auf Free.ai GPUs gehostet, Ihr Schema nie verlässt unsere Infrastruktur.
Ja — POST zu /v1/chat/ mit der SQL-Systemaufforderung (Dialog + Modus + Schema) und der Frage als Benutzernachricht. Nützlich für natursprachliche Abfrageschnittstellen in BI-Tools. Siehe /api/ für Schnipsel.
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