Comment iDBQuery choisit-il la bonne colonne lorsque plusieurs portent des noms similaires ?

Les schémas réels regorgent de noms quasi identiques : `amount`, `amount_usd`, `net_amount` ; `created_at`, `updated_at`, `closed_at`. Choisir le mauvais fausse silencieusement une réponse, aussi iDBQuery traite-t-il la levée d'ambiguïté comme une étape de premier plan.

• Couche sémantique et glossaire. Les annotations et votre glossaire métier indiquent à iDBQuery quelle colonne représente "revenue", quelle date signifie "la vente a eu lieu" et à quoi correspondent des codes obscurs.
• Contrôles de type et de contenu. Il examine les types de données et des valeurs représentatives — une colonne de montants monétaires par rapport à un décompte, un horodatage par rapport à une date — pour correspondre à votre intention.
• Contexte de la question. "Chiffre d'affaires comptabilisé au T2" renvoie à une date de comptabilisation ; "commandes passées au T2" renvoie à une date de commande.

Si le choix reste ambigu, iDBQuery demande — "voulez-vous dire la date de commande ou la date d'expédition ?" — au lieu de choisir à l'aveugle. Surtout, il montre ensuite le SQL généré et rattache la réponse aux lignes sources exactes, de sorte que vous pouvez confirmer qu'il a utilisé `net_amount` et non `gross_amount`. Vous pouvez aussi enregistrer une fois la bonne interprétation dans le glossaire, et iDBQuery l'appliquera de façon cohérente à chaque question future.