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另外網站SQL Server查詢所有資料表及欄位屬性 - Charles的崩潰人生也說明：現在在工作上常常因為客戶心血來潮就要我們交Table Schema 但哪來的時間去整理啊QQ 所以我現在都很賤的直接用SQL語法匯出直接交附XD SQL語法如下：
這兩本書分別來自經瑋 和經瑋所出版 。
國立中央大學 土木工程學系 黃智遠所指導 葉庭宇的 具擴展性之多屬性IoT RESTful服務資料管理解決方案 （2021），提出SQL 查詢 Table Schema關鍵因素是什麼，來自於鍵值對儲存、組合索引、多維度資料、物聯網、RESTful 服務。
而第二篇論文國立清華大學 資訊工程學系 張世杰所指導 陳杰暘的 航空接待員 : 通過高效的大型知識檢索生成任務導向的對話 （2019），提出因為有 任務導向對話系統、航空對話資料集、知識庫提取的重點而找出了 SQL 查詢 Table Schema的解答。
最後網站SQL：DB 物件的名稱- Server.DB.Schema.Table @ 黃昏的甘蔗則補充：常見的查詢SELECT * FROM employees，其employees 即是資料表名稱。 ... DB.Schema.Table ?SQL 海海. 在SQL中，其完整的物件名稱包含[Server Name].[DataBase Name].
除了SQL 查詢 Table Schema，大家也想知道這些：
MySQL 雲端資料庫 設計寶典
為了解決SQL 查詢 Table Schema 的問題，作者孫惠民 這樣論述：
「範例式引導講述，學習最有效率」 ※ 教導讀者使用MySQL無介面無開發工具直接建立應用系統資料庫(MySQL Database)用書。 ※ 教導讀者：MySQL視覺化資料庫管理工具：MySQL WorkBench的管理設定與操作。 ※ 教導讀者MySQL資料庫結合JSON結構設計統計與分析式SQL技術用書。 ※ 附贈全書所有章節的MySQL SQL程式範例檔案，可直接上線使用。 MySQL內建了視覺化資料庫管理與設計軟體平台：MySQL WorkBench！使用此資料庫發展平台，可使用視覺化設計與操作方式來管理MySQL Server、以及視覺化設計方式來
管理與維護所有MySQL資料庫物件！而且MySQL更新增了JSON設計功能，讓資料庫能處理與儲存JSON格式資料以及提供了豐富用來處理JSON資料文件的函數集，讓MySQ更適合用來做為雲端應用軟體的資料庫系統！ 本書全程使用MySQL WorkBench視覺化資料庫管理平台做為資料庫程式發展平台！Step By Step循序漸進的教導讀者與資料庫管理師各種MySQL的資料庫開發及應用與SQL程式設計技術，包含完整的JSON資料文件設計與維護的程式技術，讀完全書，必定能讓所有讀者與資料庫管理師都成為MySQL的設計熟手！
具擴展性之多屬性IoT RESTful服務資料管理解決方案
為了解決SQL 查詢 Table Schema 的問題，作者葉庭宇 這樣論述：
物聯網(Internet of Things, IoT)由各種嵌入式裝置組成，持續生成大量的感測器觀測數據。然而，隨著物聯網技術近年的蓬勃發展，物聯網面臨嚴重的異質性問題，不同開發者設計各種專有的資料模型或服務協定，造成物聯網資源水平整合的困難。為從根源解決此問題，遵循物聯網開放式標準為有效的方案，例如開放地理空間聯盟(Open Geospatial Consortium, OGC)之SensorThings API(STA)。 STA不僅針對物聯網定義了完整且通用的資料模型以描述其屬性及關係的複雜性，亦提供RESTful服務介面以直覺且有彈性的方式訪問物聯網資源。為了管理資料屬性之間的關係
，許多STA的實作使用關聯式資料庫(relational database, RDB)管理物聯網資料，例如FROST Server，GOST和Mozilla STA。然而，RDB在管理大量的多維度資料時面臨嚴重的資料插入及查詢效能下降問題。因此，本研究提出了一種針對STA服務的可擴展且高效的多維物聯網資料管理解決方案。具體來說，我們使用MongoDB為資料儲存系統，MongoDB為分散式文檔資料庫，並支持類似於RDB的關係連接功能。為了提高查詢大量多維物聯網資料的性能，我們應用了過往研究提出之自適應多屬性索引框架(Adaptive Multi-Attribute Indexing Framew
ork, AMAIF)解決方案。在實驗中，我們對提出的STA實作進行壓力測試並與其他的STA實作進行了比較。結果表明在單純的多維度資料查詢中，所提出之系統有效增進查詢響應的速度。且在資料擴展性方面，得益於鍵值對儲存的優勢，可快速地插入大量資料且簡單地分割與擴充儲存空間，以上兩點足見本系統對於多維度資料的管理與查詢的效益。
MySQL 雲端資料庫 設計寶典
為了解決SQL 查詢 Table Schema 的問題，作者孫惠民 這樣論述：
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航空接待員 : 通過高效的大型知識檢索生成任務導向的對話
為了解決SQL 查詢 Table Schema 的問題，作者陳杰暘 這樣論述：
近年來，基於類神經網路方法在任務導向的對話系統中顯示出了卓越的成功，產生任務導向的對話在很大程度上依賴於訪問外部知識庫來檢索與任務相關的信息。然而當開發現實世界的任務導向的對話系統時，通常涉及訪問大型外部知識庫，而這些大型知識庫不能簡單地通過諸如存儲記憶網絡機制之類的類神經網路方法進行編碼。為了緩解上述的問題，在本文中我們提出一個端到端訓練的文本轉換結構化查詢語言引導框架，用以訓練類神經任務導向對話系統能夠用生成的結構化查詢語言與知識庫互動以便獲得資料。具體來說，類神經任務導向對話系統首先學習詢問並確認客戶的意圖，然後動態決定何時將用客戶的需求限制轉換成可執行的結構化查詢語言，藉此從知識庫中
獲取相關信息。借助我們的方法，類神經任務導向對話系統不需要將全部知識庫整合進系統，而可以只用少量並更準確的查詢資料結果，有效率的產生有用的對話回覆。我們在 AirDialogue 資料集上評估所的提出的方法，該資料集是 Google 釋出的一個大型任務導向語料庫，其中包含客戶與系統代理預訂機票的對話。實驗表明我們提出的方法在任務準確性和 BLEU 得分方面比之前的模型方法有顯著提高，這不僅顯示我們提出的方法生成的對話有很好的質量，還展示了完成給定任務的能力。