SQLAI.ai 能帮你完成什么工作
下面是根据工具能力整理的操作建议，输入、交付标准和人工核对由你确定。
场景 01 · 数据分析人员起草业务报表查询
- 先准备
- 表结构、指标定义与日期范围
- 怎么做
- 编辑建议：先让生成器输出查询，再用小样本核对聚合和连接。
- 得到什么
- 待验证的报表 SQL
- 使用建议
- 检查重复行、空值、时区与总量。
场景 02 · 维护已有报表的工程师理解一段旧 SQL
- 先准备
- 查询原文及关键字段含义
- 怎么做
- 编辑建议：逐段解释并标出筛选与连接，再对照实际输出。
- 得到什么
- 查询逻辑说明
- 使用建议
- 确认解释与数据库实际执行顺序和结果一致。
场景 03 · 数据工程人员迁移数据库方言
- 先准备
- 原引擎、目标引擎和测试数据
- 怎么做
- 编辑建议：先转换单条查询，对日期函数、类型转换和分页单独测试。
- 得到什么
- 目标方言的查询草稿
- 使用建议
- 比较两端结果集与边界值。
SQLAI.ai 软件界面
官方展示的 SQL 解释界面，输入查询与用途说明、逐段解析并排显示。
SQLAI.ai 是什么
你可以先提供数据库结构而不建立实时连接；只有部分数据库支持直接连接执行查询。生成语句仍需按真实表结构、业务口径和权限检查，语法通过也不能代替结果校验。
SQLAI.ai 的主要功能
逐段解释已有查询
SQL Explainer 以自然语言解释语句各部分，适合阅读连接、过滤和聚合逻辑。先补充表和字段含义，防止只理解语法却误解业务定义。
按需求生成 SQL 或 NoSQL 查询
Text-to-SQL 将目标指标和条件转换为查询；配合数据库结构及表列自动提示，减少生成不存在的字段。应明确时间、去重与分组口径。
校验、优化并比较修改
Validator 辅助定位语法问题，Optimizer 提供重写和理由，Diff View 可比较原语句与修改。性能建议需要在目标数据库中验证，不能只凭建议文字认定变快。
使用结构上下文与数据库规则
可导入 schema 或连接受支持数据库，为每个数据库设置规则，例如标识符引用或结果行数限制。SQL Converter 则辅助转换不同引擎方言。
如何开始使用 SQLAI.ai
选对数据库与工具
从官网进入应用，先选择数据库引擎，再选择 Generate、Explain、Validate 或其他对应工具。
提供结构和业务条件
导入数据库结构或填写相关表列，写清输出字段、过滤、分组和行数。需要统一规范时设置 Database Rules。
审阅查询并调整
查看生成语句和解释，在查询编辑器中修改；使用差异视图检查优化或修复是否改变原业务逻辑。
以有限权限验证结果
要在应用内执行时，先确认该引擎支持实时连接；官方建议只读连接。用有限样本检查输出后再决定如何用于报表。
费用与使用条件
选择前了解
结构导入与实时连接支持不同
不是所有引擎都支持实时连接
官网明确区分 Live connect 与 Schema only。某引擎可生成查询，不代表可从应用中直接访问并执行。
执行查询需要真实权限
连接数据库会涉及数据访问；官方建议只读连接。应按任务限制账号权限与结果范围，避免给查询助手不必要的写权限。
优化不等于已证明性能提升
重写建议依赖输入信息，索引、数据规模和执行计划仍影响性能。应比较实际结果与执行表现，防止更快但口径错误。
SQLAI.ai 常见问题
必须连接数据库才能生成 SQL 吗？
不必，可导入结构或提供 schema 上下文。实时连接是另一路线，且只支持部分引擎。
支持生成某数据库查询，就能直接执行吗？
不一定。先看该数据库标注为 Live connect 还是 Schema only。
能解释现有复杂查询吗？
可以使用 SQL Explainer；同时提供表列含义，有助于把语法说明与业务逻辑对应起来。
AI 优化后的 SQL 可以直接替换原报表吗？
应先验证。对照结果集、空值与重复情况，再检查执行计划和耗时，确认没有改变业务口径。