sql-query-builder
從自然語言產生並最佳化 SQL 查詢
撰寫複雜的 SQL 查詢需要深入的資料庫知識，對非專家而言也相當耗時。此技能可將自然語言描述轉換為最佳化的 SQL 陳述式，並提供執行計畫與效能建議。
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測試它
正在使用「sql-query-builder」。 找出 2024 年第三季營收最高的前 10 個產品
預期結果:
此技能會回應一個 SQL 查詢，使用 SUM 和 GROUP BY 計算每個產品的季度營收，並依降冪排序。它包含對彙總邏輯的簡短說明，並建議在 order_date 欄位上新增索引，以加快篩選速度。
正在使用「sql-query-builder」。 為什麼我的客戶搜尋查詢需要 5 秒？
預期結果:
此技能會檢查查詢結構，並說明 email 欄位缺少索引導致全表掃描。它建議建立 B-tree 索引，並重寫查詢以使用覆蓋索引來提升效能。
正在使用「sql-query-builder」。 將這個轉換為視窗函式查詢
預期結果:
此技能會使用 ROW_NUMBER() OVER() 重寫原本的 self-join 查詢，以在分割區內對記錄排名。它會比較執行計畫，並顯示視窗函式方法可將複雜度從 O(n 平方) 降低到 O(n)。
安全審計
安全Two high-severity static findings were evaluated and dismissed as false positives. The 'weak cryptographic algorithm' alert at line 4 triggered on Chinese text and UTF-8 symbols in the description field, which contains no cryptography whatsoever. The 'high file entropy' alert is caused by Chinese characters encoded in UTF-8, not binary or encrypted content. The skill consists solely of plain markdown documentation with no executable code, network requests, file system operations, environment variable access, or external command invocations. No malicious intent or security issues were identified.
品質評分
你能建構什麼
快速查詢原型設計
資料分析師使用自然語言快速產生 SQL 查詢，以進行臨時報表與探索。
查詢效能調校
開發人員取得執行計畫分析與最佳化建議，以修復執行緩慢的資料庫查詢。
SQL 學習助理
學生與初階工程師透過觀察自然語言如何映射到結構化查詢語言來學習 SQL。
試試這些提示
撰寫一個 SQL 查詢，找出過去 30 天內註冊的所有客戶。
產生一個查詢，聯結 orders 和 customers 資料表，以找出 2024 年每位客戶的總支出。
分析此查詢為什麼緩慢並建議最佳化方式： SELECT * FROM large_table WHERE status = 'pending' ORDER BY created_at DESC
建立一個查詢，依產品類別計算每月營收，並包含累計總額與百分比成長。
最佳實務
- 部署前一律先在非生產環境中審查產生的 SQL
- 提供清楚的結構描述細節與資料表關聯，以產生更準確的查詢
- 使用具代表性的資料量測試最佳化建議
避免
- 未經審查不要直接在生產資料庫上執行產生的查詢
- 避免使用缺乏資料表或欄位脈絡的模糊自然語言提示
- 在不同平台之間複製查詢時，不要忽略資料庫特定語法差異