Awesome GitHub RepositoriesSQL Query Generation

This project is a SQL database abstraction layer that provides a consistent object-oriented interface for interacting with multiple relational database systems. It includes a driver wrapper to standardize connections and result sets, a fluent query builder for constructing portable SQL statements, and a type mapper for converting database-specific data types into native application types and vice versa. The library enables programmatic schema management through a schema manager that can introspect database metadata, model structures as objects, and generate the SQL required to migrate between

Jeesite is a full-stack low-code development framework designed for building enterprise administrative portals using Spring Boot, MyBatis, and Vue. It functions as a comprehensive platform for creating administrative dashboards with integrated role-based access control and organizational data permission systems. The framework distinguishes itself through a combination of automated CRUD code generation and an integrated RAG platform that connects large language models to enterprise data via vector stores. It further incorporates a BPMN-based workflow engine to automate complex business process

SQLDelight is a Kotlin database library that validates SQL schema, statements, and migrations at compile time, generating type-safe Kotlin query functions from labeled SQL files. It treats SQL as the source of truth for database definitions, catching schema errors during the build process before they reach production. The library supports multiple database dialects including SQLite, MySQL, PostgreSQL, HSQL, and H2, and generates platform-specific code for Android, iOS, JVM, and JavaScript targets. It provides a platform-specific driver abstraction that handles database connectivity difference

🔥 基于大模型和 RAG 的智能问数系统，对话式数据分析神器。Text-to-SQL Generation via LLMs using RAG.

JSqlParser es una biblioteca Java para el análisis de consultas SQL, que convierte cadenas SQL sin procesar en una jerarquía estructurada de objetos Java fuertemente tipados. Proporciona los medios para analizar y manipular programáticamente las consultas de bases de datos representándolas como un árbol de objetos. La biblioteca admite tanto el análisis de texto SQL existente como la generación programática de nuevas sentencias a través de una API fluida. Incluye mecanismos para transformar árboles de consulta y serializar modelos de objetos estructurados de nuevo en texto SQL formateado. Las capacidades adicionales incluyen el análisis de esquemas de bases de datos, como la extracción de nombres de tablas para mapear dependencias de datos, y la validación de sintaxis SQL. El analizador es configurable para manejar diferentes dialectos de sintaxis e incluye recuperación tolerante a errores para continuar procesando scripts después de encontrar tokens no válidos.

Querydsl es un framework para la construcción de consultas con seguridad de tipos (type-safe). Utiliza una API fluida y generación de código basada en anotaciones para crear clases espejo a partir de modelos de dominio, permitiendo la validación en tiempo de compilación de consultas de base de datos y eliminando la necesidad de concatenación manual de cadenas. El proyecto proporciona una sintaxis de consulta unificada que se traduce en dialectos específicos para múltiples backends, incluyendo SQL, MongoDB, Lucene y JDO. Admite capacidades de consulta avanzadas como expresiones de tabla comunes, funciones de ventana, operaciones geoespaciales y subconsultas anidadas complejas. Más allá de la recuperación de datos, el framework cubre la ejecución de DML con seguridad de tipos para actualizaciones y eliminaciones masivas, así como el mapeo de resultados en Java Beans, constructores o tuplas. Incluye soporte para consultas de colecciones en memoria y se integra con el Spring Framework para la gestión de transacciones y el manejo de conexiones.

TablePro is a cross-platform database management client designed for browsing, querying, and administering both SQL and NoSQL databases. It functions as a unified workspace that integrates a code-centric SQL editor with schema visualization tools, allowing developers to manage complex data models and execute queries across diverse database engines. The application distinguishes itself through an agentic AI integration layer that connects language models directly to database tools, enabling automated query generation, optimization, and error fixing with configurable approval gates. It features

Este proyecto es un wrapper de constructor de consultas Eloquent y analizador de consultas REST API para aplicaciones Laravel. Traduce parámetros de solicitudes HTTP en consultas de base de datos para proporcionar filtrado dinámico, ordenamiento y carga de relaciones para endpoints de API. El sistema desacopla la interfaz de API externa de la capa de almacenamiento a través de una abstracción de esquema basada en alias, permitiendo que los nombres de campos públicos se mapeen a columnas privadas de la base de datos. Soporta la inclusión dinámica de relaciones anidadas y conteos agregados, así como la ejecución de lógica programática personalizada para filtros y ordenamiento mediante clases invocables y closures. La superficie de capacidades cubre la proyección de datos mediante la selección de campos y el ordenamiento de resultados basado en parámetros de solicitud. Además, proporciona mecanismos para el filtrado basado en relaciones usando notación de puntos, integración con scopes de modelos locales y control sobre la visibilidad de registros eliminados lógicamente (soft-deleted).

Sqlcoder es un modelo de lenguaje grande (LLM) de texto a SQL especializado en convertir preguntas en lenguaje natural en consultas de base de datos estructuradas y ejecutables. Funciona como una interfaz de base de datos y generador de consultas que permite la recuperación de datos sin requerir código manual. El sistema utiliza un modelo ajustado por instrucciones combinado con prompts conscientes del esquema e inyección de contexto dinámico. Al ingerir metadatos de la base de datos y utilizar aprendizaje en contexto con pares de consultas de ejemplo, genera consultas sintácticamente válidas que coinciden con el esquema específico de una base de datos conectada. El proyecto cubre una gama más amplia de capacidades, incluyendo la automatización de inteligencia de negocios y el análisis de datos de autoservicio. Proporciona infraestructura para la gestión de conexiones a bases de datos y una interfaz visual para la ejecución de consultas e ingesta de metadatos.

dbtpl is a database model generator and schema introspector that produces type-safe source code and data models from SQL database schemas. It functions as a command line tool that maps SQL types to Go structs and execution functions, while providing a template-based system for creating custom source code and schema definitions. The tool supports multiple database engines, including PostgreSQL, MySQL, SQLite, Oracle, and SQL Server. It distinguishes itself by allowing users to define custom output formats through text templates and the ability to generate compatible model definitions for the D

xo is a tool for generating type-safe Go models and query execution code from SQL database schemas and queries. It functions as a multi-dialect SQL tool supporting PostgreSQL, MySQL, SQLite, Oracle, and Microsoft SQL Server to produce idiomatic source code. The project uses a template-based generation system, allowing the structure and logic of the generated database source code to be defined through customizable text templates. It also includes a database schema visualizer that analyzes table relationships and definitions to create visual diagrams and structured documentation. The tool's ca

Langroid is a multi-agent orchestration framework and tool integration suite designed for building complex AI applications. It serves as a multi-modal integration layer that connects diverse local and remote language models with an agentic retrieval-augmented generation system. The project distinguishes itself through a collaborative message-exchange paradigm, allowing specialized agents to delegate tasks hierarchically and coordinate via structured communication. It features an advanced state management system for conversational AI, including the ability to rewind and prune conversation hist

DataHerald is a natural language text-to-SQL interface and data analytics tool that translates English questions into executable database queries using a large language model. It functions as a query generator and connectivity layer capable of retrieving database records and summarizing the results into human-readable explanations. The project features a dedicated business logic layer for defining database constraints and managing verified query pairs to improve translation accuracy. It acts as a multi-warehouse data connector, allowing for the indexing and querying of multiple SQL databases

DataFlow is an agent-based workflow orchestrator and data pipeline designed to synthesize, clean, and augment large-scale datasets for training large language models. It functions as a synthetic data generator and text curation tool, utilizing an intelligent assistant to assemble modular processing operators into functional pipelines based on user requirements. The project distinguishes itself through a low-code approach, providing a web-based visual interface for designing and monitoring multi-stage execution flows. It features an operator-based registry system that allows for the integratio

Ormar es un mapeador objeto-relacional asíncrono para Python que integra la persistencia de bases de datos con la validación de datos. Funciona como un puente entre la gestión de bases de datos relacionales y las estructuras de datos a nivel de aplicación, permitiendo a los desarrolladores definir esquemas de base de datos que sirven simultáneamente como modelos de validación. El proyecto se distingue por utilizar clases de validación para hacer cumplir la integridad del esquema, asegurando que todos los registros persistidos se ajusten a los tipos y estructuras definidos. Admite asociaciones relacionales complejas, incluyendo relaciones uno a muchos y muchos a muchos, y proporciona hooks de ciclo de vida basados en eventos que activan lógica personalizada durante los cambios de estado de los registros para mantener la consistencia de los datos. La biblioteca cubre una amplia gama de capacidades de gestión de bases de datos, incluyendo la ejecución de consultas no bloqueantes y herramientas de migración de esquemas automatizadas. Utiliza un constructor de consultas de bajo nivel para traducir métodos de objeto en operaciones de base de datos estructuradas, mientras proporciona utilidades de línea de comandos para sincronizar versiones físicas de bases de datos con el código de la aplicación en diferentes entornos.

Este proyecto es un kit de herramientas de base de datos para Go que proporciona mapeo de esquema a objeto, construcción de consultas fluida y generación de código automatizada. Funciona como un framework para el acceso a bases de datos con seguridad de tipos, permitiendo a los desarrolladores interactuar con bases de datos relacionales generando modelos e interfaces directamente a partir de esquemas de base de datos existentes. El kit de herramientas se distingue por un flujo de trabajo que analiza archivos SQL escritos a mano para generar funciones con seguridad de tipos, permitiendo la integración de SQL personalizado mientras se mantiene un mapeo de resultados consistente. Admite la personalización modular a través de una arquitectura basada en plugins y utiliza metadatos basados en comentarios SQL para controlar la estructura del código generado. Además, simplifica el desarrollo generando automáticamente fábricas de datos de prueba para agilizar la configuración de pruebas unitarias y de integración. Más allá de la generación principal, el kit de herramientas proporciona un conjunto integral para gestionar el ciclo de vida completo de las interacciones con la base de datos. Esto incluye la construcción de consultas fluida a través de múltiples dialectos, la sanitización de parámetros automatizada para prevenir la inyección SQL y el mapeo relacional que transforma resultados de consultas planos en estructuras de objetos anidadas. También cuenta con hooks de ciclo de vida para ejecutar lógica personalizada durante las operaciones de base de datos y admite la integración incremental, permitiendo la adopción parcial sin requerir una migración completa del sistema.