现在不能支持的查询

  1. 排序，查询后的自助报表阶段实施更便利，自然语言描述繁琐
  2. 跨行运算，比如占比，排名，同期比，涨跌，增长率等，查询后的自助报表阶段实施更便利，自然语言易有歧义
  3. 暂时不支持非常数的比较条件，包括字段之间的比较，用非固定表达式的计算结果比较等，如发货地等于收货地的订单，发货日期比签单日期晚2天的订单等。将在下一版本中支持。

查询语句规则

    基本格式，只需写关键词

  1. 整个句子是由词构成的，写清目标表的数据项和条件即可，虚词不用写。如请你，销售员的姓名中的的。语气词和描述性词语以及问号句号等标点符号不要。
  2. 如果需要查询多项信息时，把各个单项数据项用空格分隔开，如姓名 性别 身高 体重，商品编码 商品名称 重量 类别 库存量，姓名 BMI指数。

    3. 组合信息，相关信息一起查

  3. 如果需要查询中的多个信息是一组，那么将这些数据项用空格分开，共同形成一个组合信息。如：城市 名称 省 人口，表示想查找城市名称 城市所在省 城市人口的组合信息；组合信息中最前面的词城市，表示这组信息属于城市信息。
  4. 在查询多项信息时，如果得到的结果中有单项数据项被分到了组合中，可以试着用逗号把单项数据项分隔开。如订单编码，客户，发货 城市 日期，收货 城市 日期。又如员工编码，上级 姓名，姓名 身高 体重，第一个姓名在上级组合中，表示上级的姓名；第二个姓名之前用逗号隔开，说明与上级无关了，是员工的姓名。

    5. 筛选条件，精准获取所需

  5. 在查询中可以使用筛选条件，最常用的情况是说明对哪种信息筛选，筛选的条件是什么，也要说明筛选后需要的信息。如年龄大于40岁 员工，金额大于100元 订单编码，发货 城市 日期，客户，发货日期 今年 订单信息。条件中，筛选信息的数据项和筛选条件之间最好用空格分开以避免误读。
  6. 比较条件中的数值要带上单位，比如不应用1万以上 订单，而应该用1万元以上 订单，用单位说明是金额。
  7. 如果是对组合信息中的某些信息筛选，需要先说明是哪个组合信息，如上级 身高大于185，员工，收货 日期 2024年1月至2024年3月 订单信息。
  8. 筛选时，设置的比较条件均为特定的信息与常数的比较，如果是相等的比较关系时，可以不写等于。如果常数是文字类型的内容，在其前后加引号。如产品名称 “龙虾”，商品信息，客户名称 “宇欣实业” 2025年订单。如果是城市名称、省名称、性别、商品类别、事件类型这类常用的文字则不必加。如类别 海鲜 商品名称 厂家，籍贯 北京 姓名 职务 销售代表 年龄。如果查询时无法识别文字类型的常数，请尝试在文字前后加引号。
  9. 如果比较条件中没有说明是什么信息，那比较条件中必须写清单位，此时查询时会尝试与数据类型相同，且单位能够匹配的信息去比较。如大于40岁 小于45岁 员工可以根据岁判断出是在比较年龄；又如北京 员工可以根据城市名判断出在比较籍贯。但省略比较信息的时候，有可能解读错误。如果出现自动匹配错误时，应该尽量写全筛选条件，同时包括数据项和比较条件。
  10. 比较条件是一个区间时，常数前后的单位要统一，且需要按前小后大的顺序。如人口800万至1000万 城市不能写作人口800万至1千万 城市 。区间中，前面的单位可以省略，也可以写作人口800至1000万 城市。
  11. 筛选时如果有多个条件，不要重复需要查询的数据项。如不要用3月出生 员工，8月出生 员工，而应该用3月或 8月 出生 员工
  12. 如果筛选时使用了多个比较条件，有可能无法判断筛选时是需要同时符合所有条件，还是符合一条就行。这种情况下，最好用且或等明确的连词表示多个条件之间的逻辑关系。如3月出生 或 籍贯西安 员工。如果两个以上的条件，要用括号说明这些条件之间的组合关系，如年龄大于30岁 且 （3月出生 或 籍贯西安） 员工。
  13. 如果多个比较条件是类型完全相同的，且没有其它比较条件会干扰，也可以同时使用，此时将表示这些条件之间是或的逻辑。如河北山东 雇员表示河北省或山东省的雇员，这里不能用河北北京 雇员，因为省和市类型有区别，必须说明是河北或北京 雇员。
  14. 如果筛选条件使用的信息是组合信息，可以使用组合信息包含的多种比较条件，这样的比较条件最好写在组合信息前面。如男性 45岁以上 经理的员工，2024年 北京 发货 订单信息。如果比较条件写在组合信息后面时，有可能识别错误，可以试着把比较条件移到前面。
  15. 比较条件中的日期类常数用明确的数据表示。如不要用今年10月1日前的订单而应该用2025年10月1日前的订单

    16. 分组统计，整体分析数据

  16. 如果不想看具体数据，而是需要对数据分组统计，只看统计结果，如计算每一组数据的总和或者平均值等。那么首先要说明分组的目标维度，然后说明统计指标。如客户 金额总和用客户作为目标维度去分组，统计指标是计算各个客户的金额总和；销售 订单总数有那个销售作为目标维度，统计指标是计算订单数。
  17. 分组统计时可能同时计算多个统计指标，如客户 订单数 平均金额，以客户作为目标维度，统计订单数和平均金额两个指标。分组统计也可能按照多个数据分组。如省 城市 员工数 平均年龄，在第一个统计指标员工数之前的都会被认为是目标维度。在使用多个目标维度或者多个统计指标时，为了明确区分目标维度和统计指标，可以在它们之间用逗号分隔。
  18. 分组统计时，如果使用筛选条件，将在计算统计指标时过滤数据，如客户 北京发货 订单数。如果是对统计指标添加比较条件，则是在分组统计后再筛选结果，如客户 订单数大于5
  19. 如果需要判断集合的存在性，可以转换为对集合的计数判断，如不能用没有员工的城市信息，应该用员工总数为0 城市信息
  20. 聚合时，不要用总订单数这样把统计指标放在中间的表示方法，而应该用订单数。