关于问题ChatGPT 和国内免费 NineData，哪一个适合程序员？一共有 2 位热心网友为你解答:
【1】、来自网友【NineData】的最佳回答：
ChatGPT 在国内无法直接使用，存在网络限制，并且收费，具有一定的技术门槛。NineData 是国内数据库开发工具，3 月份新发布的智能 SQL 生成功能，免费并且无需安装下载，更适合国内的开发者直接使用。
数据库开发工具界的 ChatGPT 来了-NineData
NineData 通过内置强大的 AI 生成能力，让你可以在 NineData 平台上，通过自然语言提问，轻松完成库表生成、测试数据构建、数据查询变更及性能优化等常见的数据库开发、数据分析及日常运维工作。
▋范例一：添加一张用户表
例如，我们需要创建一张用户表。此时，只需输入“添加一张用户表”的需求，NineData 即会生成对应的建表语句，且它会根据自己的理解，往表中添加：id、用户名称、性别、邮箱、地址 等业务字段。
范例一：添加一张用户表
▋范例二：创建一张订单表
当然，很多时候业务对于字段属性可能有特殊的要求。此时，你可以在需求中进行特殊说明。例如，我们想要创建一张包含特定业务字段的订单表的时候。我们可以输入如下的需求说明：
创建一张订单表，包括：订单号、下单日期、修改时间、客户 ID、商品 ID、订单状态、订单金额。此时，NineData 会按照你的要求，生成对应的业务表，包含相应的业务字段。
使用 NineData 创建一张订单表
2. 数据查询，所需即所得
在数据的生命周期过程中，查询与变更是其最核心也是最高频的业务场景。借助 NineData，你可以直接使用自然语言提问，并完成对应数据的查询与变更。
▋范例一：列出各个部门每一天入职的新员工数
使用 NineData 数据查询
▋范例二：调整 Georgi 的生日为 1985-09-01
除了查询，NineData 也能轻松搞定数据变更。例如下面的例子，输入“调整 Georgi 的生日为 1985-09-01”，即可自动生成对应的变更 SQL。
调整 Georgi 的生日为 1985-09-01
3．智能构建测试数据
在很多开发场景中，出于业务敏感性的要求，一般都有测试数据构建的业务诉求。当前大家使用的传统构建智能数据集的方案，存在如下弊端：
1) 测试数据不匹配业务逻辑，大部分的测试数据构建工具都是基于随机数据生成的方案，构建出来的数据不具备语义逻辑。例如 email 字段可能插入的数据为随机字符串。
2) 人工配置工作量大，传统工具一般都需要手动配置结构定义及数据生成算法，包括：数据类型、精度、数据内容、生成算法等。
使用 NineData 智能 SQL 功能，只需简单输入需要构建的数据量，就可快速生成并应用测试数据集。
▋范例一：向用户表插入 10 条数据
如下示例，通过请求“向用户表插入 10 条数据”，即可返回测试数据，且测试数据会根据表结构各字段的业务含义，自动生成具备业务含义的数据。例如 email、电话号码、地址等业务字段。
向用户表插入 10 条数据
▋范例二、向用户表插入 10 条数据，使用中文
如果你对测试数据有特殊要求，可以在输入需求中进行特殊说明。
例如，我们修正下上面的示例，要求测试数据中的用户名称、邮箱要符合一定的要求。此时，只需调整需求描述为：向用户表插入 10 条数据，邮箱用 163.com，gmail.com，qq.com，用中文 即可。
向用户表插入 10 条数据，使用中文
写在最后
由于篇幅有限，不能跟大家一一展示当前的产品能力。如果各位有兴趣，可以直接登录 NineData 申请免费测试数据源，开始你的探秘之旅。
【2】、来自网友【代码的世界】的最佳回答：
ChatGPT 和 NineData 的基本信息，以供参考：
ChatGPT 是一个基于 GPT 技术的自然语言处理模型，可以用于文本生成、问答等任务。它的优点在于语言生成能力强，适用于各种自然语言处理任务，缺点是需要付费访问，费用较高。
NineData 是国内的一个免费数据平台，提供了大量的开放数据集和 API 接口，涵盖了广泛的应用领域。它的优点在于数据种类齐全、使用免费方便，缺点是数据质量有所参差不齐，可能需要自行进行清洗和处理。
就程序员而言，选择哪一个更适合取决于具体需求。如果需要进行自然语言处理任务，且有足够的预算，那么 ChatGPT 可能是更好的选择，因为它是一个已经实现的先进技术，可以帮助程序员快速完成任务。如果需要进行数据处理和分析，且预算较为有限，那么可以考虑使用 NineData 提供的数据集和接口，通过代码实现自己的需求。
NineData 是多云的数据管理，而 chatgpt 是 AI 问答，两个都不是一个东西，如果平时开发，建议使用 chatgpt，如果部署运维建议使用 NineData。
chatgpt 体验地址 ai.guxin.link
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