SQL查询助手(免费版)

SQL查询与数据库操作辅助引擎，支持MySQL、PostgreSQL、SQLite、SQLServer，覆盖自然语言转SQL、性能优化与Schema设计。

依赖说明

运行环境

• Agent平台: 支持SKILL.md的任意AI Agent（Claude Code / Cursor / Codex / Gemini CLI等）
• 操作系统: Windows / macOS / Linux

依赖项

API Key 配置

需要配置对应API Key，详见上文环境配置章节

可用性分类

• 分类: MD+EXEC（）

API Key配置方式:

export API_KEY="your_api_key_here"

配置后需重启会话或开启新终端生效。API Key应妥善保管,避免泄露到版本控制系统。

核心能力

1. 自然语言转SQL

将自然语言问题转换为SQL查询，自动适配目标数据库方言：

-- MySQL: 查找过去30天消费超1000的VIP用户
SELECT u.user_id, u.name, SUM(o.amount) AS total_spent
FROM users u
JOIN orders o ON u.user_id = o.user_id
WHERE u.is_vip = 1
  AND o.created_at >= DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 30 DAY)
GROUP BY u.user_id, u.name
HAVING total_spent > 1000;

支持的方言差异自动处理：

• 日期函数：NOW()/CURRENT_TIMESTAMP/GETDATE()
• 分页：LIMIT OFFSET/FETCH NEXT
• 字符串拼接：CONCAT()/||/+
• 自增主键：AUTO_INCREMENT/SERIAL/IDENTITY

2. 查询性能优化

分析SQL查询性能并提供优化建议：

• EXPLAIN分析：解读执行计划，识别全表扫描、临时表、文件排序
• 索引建议：基于WHERE/JOIN/ORDER BY子句推荐索引
• 查询重写：子查询转JOIN、避免SELECT *、减少嵌套层级
• N+1问题检测：识别ORM生成的低效查询模式

3. 数据库Schema设计

• 表结构设计：字段类型选择、约束设计、范式化/反范式化权衡
• 索引策略：主键/唯一索引/联合索引/覆盖索引设计
• ER图生成：表关系可视化（Mermaid格式）
• 迁移脚本：DDL生成与版本管理

输入: 用户提供数据库Schema设计所需的指令和必要参数。 处理: 按照skill规范执行数据库Schema设计操作,遵循单一意图原则。

4. 复杂分析查询

• 窗口函数：ROW_NUMBER()/RANK()/LAG()/LEAD()/SUM() OVER()
• CTE递归：层级数据查询（组织架构/评论树/目录树）
• 聚合分析：GROUP BY/HAVING/ROLLUP/CUBE
• 时间序列：同比/环比/移动平均/累计求和

输入: 用户提供复杂分析查询所需的指令和必要参数。 输出: 返回复杂分析查询的执行结果,包含操作状态和输出数据。

能力覆盖范围

本skill还覆盖以下能力场景: 多数据库、设计与数据分析、PostgreSQL、SQLite、SQLServer、免费版、查询与数据库操作、辅助引擎、核心能力、种数据库方言、查询性能分析与索、引优化建议、设计与、递归查询。这些能力在上述核心功能中均有对应处理逻辑。

输出格式

执行结果以Markdown格式返回,包含操作状态(成功/失败)、处理摘要和具体输出数据。失败时返回错误码和错误信息,便于定位问题。

适用场景

不适用于：数据库运维（备份/主从配置）、NoSQL查询、数据库安全审计。

使用流程

1. 确定目标数据库类型（MySQL/PostgreSQL/SQLite/SQLServer）
2. 提供表结构（CREATE TABLE语句或schema描述）
3. 描述查询需求（自然语言或SQL片段）
4. 生成/优化SQL并标注方言差异
5. 可选：执行验证并解读结果

示例

示例1：复杂分析查询

-- PostgreSQL: 计算每个用户消费的环比增长率
WITH monthly_spending AS (
  SELECT
    user_id,
    DATE_TRUNC('month', created_at) AS month,
    SUM(amount) AS total
  FROM orders
  WHERE created_at >= NOW() - INTERVAL '6 months'
  GROUP BY user_id, month
)
SELECT
  user_id,
  month,
  total,
  LAG(total) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY month) AS prev_month,
  ROUND(
    (total - LAG(total) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY month))
    / LAG(total) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY month) * 100,
    2
  ) AS growth_rate_pct
FROM monthly_spending
ORDER BY user_id, month;

错误处理

常见问题

Q1: 如何选择数据库方言？生成的SQL如何适配不同数据库？

开始查询前明确目标数据库类型。引擎自动处理方言差异：日期函数（MySQL DATE_SUB() vs PostgreSQL INTERVAL）、分页（MySQL LIMIT offset, count vs SQLServer OFFSET FETCH）、字符串函数（CONCAT() vs ||）。如果不确定目标数据库，默认生成标准SQL，标注需要按方言调整的部分。

Q2: EXPLAIN执行计划中哪些指标最关键？

重点关注：type（访问类型，ALL为全表扫描需优化，ref/eq_ref为索引查找）、key（实际使用的索引，NULL表示未用索引）、rows（预估扫描行数，越少越好）、Extra（Using filesort和Using temporary表示需要额外排序/临时表，通常需优化）。优化目标是将type从ALL提升到ref或更高，减少rows。

Q3: 联合索引的最左前缀原则是什么？

联合索引(a, b, c)仅支持以下查询前缀：a、a,b、a,b,c。单独查询b或c无法使用该索引。设计联合索引时，将选择性最高的列放最前面（如WHERE status='active'比WHERE created_at>'2024-01-01'选择性高），范围查询列放最后（范围查询后的列无法走索引）。

已知限制

• 无法直接连接数据库执行查询（需用户提供数据库客户端或连接）
• 生成的SQL需用户自行验证执行结果
• 性能优化建议基于执行计划分析，实际效果受数据分布影响

升级提示

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