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NL2SQL（Natural Language to SQL），也叫Text2SQL。简单来说，NL2SQL的任务就是在给定数据库（Context）的情况下，将用户的自然语言查询语句转化为可执行的SQL语句。这个任务在NLP领域中属于语义解析（Semantic Parsing）范畴。本小节将根据数据库中表的数量以及数据领域等维度对NL2SQL任务进行分类，介绍NL2SQL任务中的一些重要节点和前沿进展，并且结合当前工业界的一些产品，介绍NL2SQL技术的相关应用情况。
首先我们以一个简单的SQL查询场景为例，向大家直观地展示NL2SQL的任务。表1-1是会员信息表，表中内容包括会员属性的常见字段，如姓名（Name）、性别（Sex）、所在城市（City）、身高（Height）。用户想要从表中查询和获取相关会员的多种信息。
表1-1 会员信息表
针对上面的会员信息表，用户可以使用如下自然语言查询语句。
问题 ：北京男会员的平均身高是多少？
NL2SQL系统需要能够理解上述问句的含义，并结合给定数据库（即上面的会员信息表）将上面的问句转换成如下SQL查询语句：
根据SQL执行结果将适当的信息返回给用户，这就是NL2SQL系统所要完成的主体任务。
接下来从表格数量、数据领域、对话轮数几个维度来对NL2SQL任务进行分类。按照数据库中表的数量，NL2SQL可以分为单表NL2SQL和跨表NL2SQL。
1）单表NL2SQL：数据库中只包含一张表（单表数据库）。
2）跨表NL2SQL：数据库中包含多张表。
目前很多表格问答（比如WikiSQL）任务属于单表NL2SQL任务，比较简单。而跨表NL2SQL任务由于涉及多张表的复杂信息，并且需要考虑表的主外键连接，因此仍然是待攻克的前沿难题。
表1-1所展示的示例只涉及一张表，很明显属于单表NL2SQL任务。我们以其为基础，通过扩展得到表1-2和表1-3所示的跨表NL2SQL任务示例。
表1-2 跨表NL2SQL任务示例（会员消费表）
表1-3 跨表NL2SQL任务示例（会员信息表）
在上述跨表NL2SQL任务场景里，除了开始的会员信息表以外，还增加了会员消费表，两张表之间通过会员编号（member_id）列进行主外键连接。如果用户用自然语言查询“北京男会员的平均消费情况”，则该查询请求将涉及两张表的联合查询，情况会比单表查询复杂一些。这对NL2SQL系统的跨表语义理解能力提出了挑战。相比单张表，多张表涉及的信息量更大，各表之间的字段可能存在表述相似的情形，如何提升模型处理更大量表格信息的能力，以及从众多相似字段中更精准地识别目标字段的能力，是跨表NL2SQL技术需要解决的问题。
按照数据领域可以分为单域NL2SQL和跨域NL2SQL。
1）单域NL2SQL：系统只能应用于单个领域，无法有效处理不同领域的数据。
2）跨域NL2SQL：系统可以处理不同领域的数据，例如NL2SQL系统可以将电网领域的数据训练的模型有效地迁移到人力资源领域。
相比单域NL2SQL系统，跨域NL2SQL系统的搭建具有不小的难度和挑战。在不同的领域场景中，用户的自然语言表述风格会有很大的不同。例如：
问题1 ：北京男会员平均花了多少钱？
问题2 ：湖北省有多大？
在NL2SQL系统中，为了适应不同领域、不同语言的表达风格和内容，模型需要学习用户自然语言问句中的常见“模式”，即问法、风格、常见指代等，这就需要大量领域内的标注数据集来让模型学习这些“模式”。例如在上述两个问题中，用户的自然语言查询语句中提及的列名（字段）并没有出现在数据库中。其实上述两个问题分别要查询的是“消费金额”和“占地面积”。这就要求我们的系统具备众多不同的领域知识，才能在迁移至新的领域时不至于出现“理解”偏差。而寄希望于模型兼顾所有领域的知识，这其实是一件非常难以应对的挑战。
按照交互方式可以分为单轮NL2SQL与多轮NL2SQL。
1）单轮NL2SQL系统：比如“一问一答”交互方式，用户和系统的交互只有一轮。
2）多轮NL2SQL系统：比如“对话式”交互方式，用户和系统的交互不止一个问题，存在多轮交互，并且可能多个问题之间存在相互关联的上下文信息。
多轮NL2SQL系统与单轮NL2SQL系统的主要区别是在理解当前查询的基础上，系统对历史查询能够有较合理的“回溯”，利用历史信息辅助当前信息给出更精准的回答。
图1-6所示为一个多轮NL2SQL系统的基本演示。可以直观地看到，对于用户给出的查询“那看看他们的消费能力吧。”，系统必须结合前一次的查询结果，才能够将“他们”准确地对应到“2315个客户”，从而完成正确的推理和精准的展示。
图1-6 多轮NL2SQL系统演示
NL2SQL作为前沿领域任务，它的发展也会带来与之相关的数据竞赛的蓬勃发展。在各个领域的数据竞赛中，SOTA（State-Of-The-Art）算法模型一般代表着该领域最先进的算法解决方案。因此，下面通过介绍NL2SQL相关竞赛中的SOTA方案来展现NL2SQL领域的前沿进展。
（1）X-SQL
X-SQL模型来自WikiSQL数据集的历史SOTA解决方案，作者为微软团队的开发者。该算法是一个限定于单表NL2SQL任务的模型架构，推出后随即成了众多单表NL2SQL数据集上的流行解决方案，因此十分具有代表性。
WikiSQL中的SQL查询语句形式较为简单，因此可以较容易地尝试将SQL语句的不同部分采用多任务（Multi-Task）的方式进行分别“预测”。X-SQL的模型框架如图1-7所示。
图1-7 X-SQL模型框架
X-SQL模型主要由3部分组成：用于输入文本编码的编码器层（Encoder Layer）、基于结构化信息的上下文强化层（Context Reinforcing Layer）和输出层（Output Layer）。
编码器层采用了MT-DNN作为编码器，输入为自然语言问句与结构信息的拼接，其中结构信息的构造形式为“特殊Token（例如[SEP]）分割的数据库中的表和列字段组成的文本字符串”，输入样例如图1-8所示。由于X-SQL的设计是针对WikiSQL这类单表特点的数据集，因此这样的拼接一般能对数据库中的表进行完全覆盖。
图1-8 X-SQL模型输入样例
在图1-8所示的输入样例中，[CLS]、[SEP]、TEXT和REAL为特殊词元（Token）。其中[CLS]和[SEP]分别表示“分类”Token和“分隔”Token；TEXT和REAL表示列名字段的数据类型。
上下文强化层的作用是对输入表字符串进行上下文相关的编码表征，具体的做法是将模型输入的[CLS]特征向量与经过矩阵运算“聚合”后的列名向量进行叠加，得到最终用于分类的特征向量。
输出层是X-SQL模型的最关键组件，它的做法是将SQL语句的生成转化为若干个分类器，通过优化各个子分类器来完成NL2SQL的任务。具体来说，X-SQL构建了若干个分类器，分别完成列名的选取、聚合操作的选择、条件符号的选择等任务，将用于分割列名的特殊Token（[SEP]）以及句子表征Token（[CLS]）作为子模型的输入，通过多任务的联合优化完成SQL语句的生成任务。
X-SQL模型是众多将NL2SQL任务改造成分类任务的工作代表，并且在单表数据集上取得了突破性的提升。当然，对X-SQL的改进工作一直在进行，例如可以将编码器层里的MT-DNN替换为当前主流大型预训练模型（BERT、Roberta、XLNet等），以增强底层的文本特征抽取能力，构造更适合的多任务学习框架等，甚至增加用于嵌套结构预测的子模型来完成复杂SQL查询生成任务。
（2）SeaD
SeaD模型也是WikiSQL数据集上表现较好的一个解决方案。模型来自蚂蚁金服算法团队，算法框架如图1-9所示。
图1-9 SeaD算法框架
SeaD模型是一种端到端的编码器-解码器（Encoder-Decoder）翻译模型。通过构造融合了自然语言问句和数据库信息的文本输入，以及优化一个Seq2Seq的目标函数，利用该目标函数完成自然语言问句到SQL查询语句的生成任务。
在模型输入端，和X-SQL模型类似，SeaD构造的输入形式也是“自然语言问句与列名的拼接”，二者的主要区别在于：SeaD将具体的列名通过构建的映射表进行了映射，因此输入中不再出现具体的列名字段，而是用表征列名的特殊Token来代替列名字段。
同样，在输出端，翻译模型的输出中也不包含真实的列名，而是需要通过转译的列名来映射Token。在完成翻译模型的输出后，需要再次通过映射表来生成最终的SQL查询语句。
根据作者的描述以及我们对模型成果的复现，可以总结出关于SeaD解决方案的以下几个要点。
Seq2Seq翻译架构简洁、高效，比较适合简单的单表NL2SQL任务。
列名映射表降低了翻译模型的拟合复杂度。
适当的数据增强（列名增删改、Text和SQL的实体顺序打乱）对于翻译模型的效果提升显著。
（3）IRNet
IRNet是一种基于“中间表达”的面向“复杂有嵌套SQL查询”的NL2SQL任务解决方案。“复杂有嵌套”的NL2SQL数据集代表有Spider数据集、CSpider数据集、DuSQL数据集等。它们的特点是SQL查询语句通常为包含多个“子查询语句”以及条件语句的复杂结构。由于单表（X-SQL、SeaD等）的架构设计上的种种限制，无法直接应用这类数据集。因此，需要一种新的架构来适应这类数据集的复杂数据形式。
IRNet与X-SQL均出自MSRA（微软亚洲研究院）的团队。IRNet模型架构如图1-10所示。
IRNet可以解决“复杂有嵌套”SQL查询的生成难题，其关键是SemQL——中间表达语言。SemQL是连接自然语言和SQL查询语句的一个重要角色，它巧妙地构建了一座自然语言到SQL结构化语言的沟通桥梁。SemQL的语法结构设计在样例中可以直观体现，如图1-11所示。
对于样例中的自然语言输入，IRNet并不是直接生成相应的SQL查询语句（见图1-11a），而是根据特定的语法规则，构建一种抽象语法树（见图1-11b）。在编解码过程中，以列名为根节点，根据语法树进行特定规则的“分裂”（树的构建），从而将NL2SQL任务转化为规则序列的构建过程。具体的构建过程将在第6章详细讲解。
IRNet的贡献可以表述为：通过构建“中间表达SemQL”结构，先预测SQL骨架，再预测SQL实体，实现针对“复杂有嵌套”NL2SQL任务的由粗到细的过程。
（4）RATSQL
RATSQL也是针对“复杂有嵌套”NL2SQL任务的，仍然来自微软算法团队。它的主要贡献有三点。
1）更合理的模式链接（Schema Linking）。
2）基于GNN（图神经网络）的Schema Graph（模式图）信息嵌入。
3）基于A和B设计的Relation-Aware-Transformer模型。
模式链接是一种将自然语言问句中的词元与Schema中的表名和列名进行“匹配对齐”的操作。Schema Graph信息嵌入指的是将数据库中具有主外键关联的不同表，以表名和列名作为节点构建图的连接形式，并通过GNN进行表示，之后嵌入到模型的输入表征中。
RATSQL利用图神经网络强大的表征能力构建Relation-Aware-Transformer模型，深度融合了不同表之间的连接关系，同时在解码过程中，采用了树形解码（Tree-Structure-Decoding）来生成SQL对应的抽象语法树（Abstract-Syntax-Tree，AST），在传统LSTM（长短期记忆网络）的序列建模能力基础上，引入了与当前节点相关的节点历史解码信息进行增强，在“复杂有嵌套”NL2SQL任务上取得了较为优异的成绩。
图1-10 IRNet模型架构图
NL2SQL技术路线的发展演进，可以以深度学习技术的兴起作为节点或者分界线进行总结和划分。深度学习技术的引入，使得NL2SQL技术路线能够更有效地利用数据库的Schema信息以及大规模预训练模型的知识表征能力，从而让NL2SQL技术的落地实现成为可能。深度学习兴起之前，系统大多基于规则实现，与数据库的Schema无关联，采用模板+简单统计分析模型；深度学习兴起之后，出现端到端的深度学习系统，采用大规模预训练模型。
近年来，随着大数据技术的兴起以及算力的飞速提升，基于深度学习（Deep-Learning-based）的方法被广泛应用于自然语言处理领域的各类基本任务中，并取得了大量不错的成果。对深度学习来说，似乎任务的效果仅与当前领域数据的数据量相关。也就是说，在标注数据（或者数据增强后的数据）足够的情况下，深度学习可以完成自然语言处理领域内的任何任务。
图1-11 SemQL语法结构样例展示
NL2SQL领域也不例外，当前由深度学习加持的各类算法模型已经“攻克”著名的单表NL2SQL数据库WikiSQL，不断刷榜的SOTA方法让我们乐观地感觉到，NL2SQL难题的瓶颈似乎已经被突破。
然而，随着Spider数据集以及更多复杂的NL2SQL数据集的发布，我们的最新模型（例如IRNet、SyntaxSQLNet、GNN等）虽然也能达到一定的效果，但是离“攻克”复杂SQL查询距离尚远。NL2SQL任务仍然是研究者不断投入的热门领域，越来越多的专家学者把NL2SQL作为解决“人机交互”的必由之路，试图给出更加完善的解决方案。