第九章筛选条件实操记录

日期：2026-10-19。正文：第九章。本轮只查询已建立的账单 QM，没有改动 TM/QM、数据或服务配置。

环境与实际执行

Runtime：http://127.0.0.1:18067；Namespace：chinook；数据源：chinook-sqlite；查询模型：ChinookInvoiceQueryModel。
沿用项目内 CLI / Launcher 0.1.24，已有 foggy-semantic-query Skill。副本为 练习目录\lab\data\Chinook_Sqlite.sqlite，模型目录为 lab/models。
当前 capabilities 返回 engine=java、runtimeApiVersion=foggy-runtime-api/v1、schemaVersion=2026-06-06、securityMode=none-dev-test-only；查询与模型描述能力可用。连接和命名空间绑定复查成功。
通过公开 CLI 读取结构化 describe 及实时生成的 Markdown。查询匿名执行，没有提交业务身份；Console/FAP 未启用，本轮未验证生产权限。
执行方式： 当前 Codex 会话生成请求、实际调用 CLI、读取返回并独立核算。没有另开干净 Codex 会话仅用正文短提示词完成全过程；不把固定 DSL 执行通过记为独立自然语言端到端验收通过。

查询清单

所有请求位于 queries/chapter-09。query-manifest.json记录每个请求对应的校验、执行响应和本轮命令日志路径。每个请求先 validate，通过后才 execute；均成功、无分页截断。

请求	目的与实际结果
`01-country-values.json`	在账单 QM 中按 billingCountry 分组，返回 24 个国家值，含 USA、Canada。国家是普通属性，本次使用语义分组查询取值，没有调用仅适用于维度的 members 接口
`02-usa-2012.json`	日期范围与 USA 按 AND 组合，21 张账单，金额合计 127.98
`03-two-countries-in.json`	同年、美国或加拿大、单张金额大于 10；5 张账单：278、298、299、311、320，合计 74.43
`04-two-countries-or.json`	将 in 替换为显式 $or，其余条件保持不变，5 张账单及其字段完全相同
`05-customer-having.json`	全年所有国家客户分组求和，having totalAmount > 20，返回 5 位客户
`06-single-invoice-over-20.json`	全年单张金额 > 20，只返回账单 299，23.86
`07-wrong-filter-before-sum.json`	主动构造语义对照：先筛单张 > 20 再按客户累计，只返回客户 26，23.86；这是合法的另一问题，并非引擎校验失败
`08-empty-range.json`	1990 年日期范围，执行成功、返回空列表，不误报服务失败

累计金额超过 20 的完整结果：26 Richard Cunningham 25.84；34 João Fernandes 24.77；13 Fernanda Ramos 24.75；51 Joakim Johansson 24.75；55 Mark Taylor 22.77。结果恰与上一章 Top 5 相同，但本轮 limit 为 100，资格取决于 having。

本轮首次执行即通过，没有配置修复或查询错误。07 是主动构造的语义对照，不能写成 LLM 自然发生的错误。本文未声称日期为 1990 的问题在独立自然语言会话中的回答行为已验收。

独立验证

验证脚本只读读取 Invoice、Customer 原始行，用 Python 条件筛选、字典分组和 Decimal 求和，不以语义查询结果生成预期。

核对所有国家取值，确认自然语言名称到实际存储值的映射。
逐条核对账单 ID、日期、国家、金额及顺序，不只看条数和合计。
原始数据存在其他年份符合国家与金额条件的账单；验证返回集合仍严格限定 2012 年，因此同时检查 OR 分组的日期约束。
全部客户全年金额独立计算，再筛 > 20，核对资格、金额、姓名和稳定排序。
空日期范围应返回成功的空结果；所有完整查询确认没有分页遗漏。
Chinook 原件与副本 SHA256 仍匹配固定值；4 个 TM/QM 文件仍与第八章验收哈希一致。

结果见baseline.json与acceptance.json。通过范围为现有教学账单模型上的筛选请求和实际数值，不包括独立干净会话、生产权限或浏览器问数。

已撤出正文的 SQL 参考试跑记录（2026-10-19）

新增两个同题物理 SQL：text-sql-two-countries.sql、text-sql-customer-having.sql，分别对照美加大额账单及客户累计金额筛选。复查能力和命名数据源连接后，通过公开 CLI sql query --file 只读执行，最多 100 行、5 秒超时，两份均成功且未截断。

结果与已有 DSL 响应逐行核对：两种查询各返回 5 行，ID、名称、日期、国家、金额及排序一致。金额按两位小数比较。报告见 text-sql-comparison.json，其中链接实际调用记录。

SQL 是当前 Codex 会话编写的同题参考样本，不是另一个 Text-to-SQL 系统独立生成的运行记录，也不构成两条路线的准确率或成本评测。按用户要求，这部分已从正文移除，且不再包含在本章常规复跑命令中；原 SQL、脚本和响应仅作为历史试跑资料保留。

复跑

服务和第八章模型就绪后，在 lab 目录执行：

python -X utf8 .\checks\collect-chapter-09.py
python -X utf8 .\checks\verify-chapter-09.py

采集脚本实时读取能力、连接、模型说明和国家值，再生成并逐一校验、执行请求。每次命令记录使用时间戳文件名，保留上一轮响应。无需重新建模、登记数据源或下载样例。

后续对比意图（暂不执行）

用户原意是尽量在相同条件下比较直接 Text-to-SQL 与经过语义层的生成、执行正确性，例如各运行 10 次，而非作者手写两份等价查询后比较结果。具体评测方案后续另议，目前不执行或安排此类对比。