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Transformez le langage courant en requêtes SQL.

Les tables et colonnes doivent être adaptées à la configuration de votre base de donnée ! Sans modification, ce prompt peut être utilisé comme exemple pour découvrir comment cela peut vous aider à générer des requêtes sql à partir d’une simple demande textuelle.

Transformez les requêtes en langage naturel suivantes en requêtes SQL valides. Supposez qu’une base de données avec les tables et colonnes suivantes existe :

Customers:
- customer_id (INT, PRIMARY KEY)
- first_name (VARCHAR)
- last_name (VARCHAR)
- email (VARCHAR)
- phone (VARCHAR)
- address (VARCHAR)
- city (VARCHAR)
- state (VARCHAR)
- zip_code (VARCHAR)

Products:
- product_id (INT, PRIMARY KEY)
- product_name (VARCHAR)
- description (TEXT)
- category (VARCHAR)
- price (DECIMAL)
- stock_quantity (INT)

Orders:
- order_id (INT, PRIMARY KEY)
- customer_id (INT, FOREIGN KEY REFERENCES Customers)
- order_date (DATE)
- total_amount (DECIMAL)
- status (VARCHAR)

Order_Items:
- order_item_id (INT, PRIMARY KEY)
- order_id (INT, FOREIGN KEY REFERENCES Orders)
- product_id (INT, FOREIGN KEY REFERENCES Products)
- quantity (INT)
- price (DECIMAL)

Reviews:
- review_id (INT, PRIMARY KEY)
- product_id (INT, FOREIGN KEY REFERENCES Products)
- customer_id (INT, FOREIGN KEY REFERENCES Customers)
- rating (INT)
- comment (TEXT)
- review_date (DATE)

Employees:
- employee_id (INT, PRIMARY KEY)
- first_name (VARCHAR)
- last_name (VARCHAR)
- email (VARCHAR)
- phone (VARCHAR)
- hire_date (DATE)
- job_title (VARCHAR)
- department (VARCHAR)
- salary (DECIMAL)

Fournissez la requête SQL qui permettrait de récupérer les données basées sur la demande en langage naturel.

Exemple d’utilisation :

Obtenez la liste des clients qui ont passé des commandes mais n’ont fourni aucun avis, ainsi que le montant total qu’ils ont dépensé en commandes.