SQL 查询生成

问题在哪

业务同学和工程师经常手里只有自然语言问题和一份（往往还不完整的）表结构，却要写出能跑、能维护、还别拖垮库的 SQL。难点通常不在「会不会写 SELECT」，而在：指标和实体怎么对应到表和列、一对多连接会不会把聚合数算歪、CTE 和窗口函数该用哪一层、以及上线前怎么判断会不会全表扫。

技能如何工作

该技能把请求拆成一条可重复的工作流：

1. 解析意图——区分是要汇总指标还是行级明细，抽出过滤、分组、排序条件。
2. 对齐模式——在 DDL 或表列清单里找表、列和外键路径，消歧义引用（例如「销售额」到底落在哪张表）。
3. 选结构——按复杂度选用聚合、窗口函数、CTE 或子查询；多步计算优先 CTE，排名/累计用窗口函数，连接用显式 JOIN。
4. 生成与校验——输出格式一致的 SQL（关键字大写、别名清晰），必要时跑 EXPLAIN / EXPLAIN ANALYZE，从执行计划里看顺序扫描、哈希连接、排序溢出等问题，并给出索引、谓词下推或重写建议。
5. 说明假设——用白话解释查询在算什么、结果长什么样，以及依赖的模式或数据前提。

方言上覆盖 PostgreSQL、MySQL 8.0+、SQLite、SQL Server、BigQuery 等常见差异（如 CTE、窗口函数、QUALIFY 等）。

适用边界

• 你需要提供问题 + 模式（DDL、表列列表或关系说明）；列名与真实库不一致时，生成结果必须对照实际 DDL 再执行。
• 自然语言若存在多表同名列或指标定义模糊，技能会倾向于限定别名或请你澄清，而不是瞎猜业务口径。
• 探索性查询应带 LIMIT；深分页、时区边界、NULL 语义和除零等边缘情况，技能文档里有对应写法（如 NULLIF、COALESCE、半开区间日期过滤），但仍以你的业务定义为准。