技能介绍

要解决的具体问题

很多取数需求卡在口径不清和排错成本高上。市场要“上周新客复购率”，运营要“页面转化漏斗”，研发丢过来一段报错 SQL 却没人能解释字段含义。如果团队没有专职 SQL 维护者，临时查询很容易出现字段名猜错、时间范围偏移、JOIN 条件遗漏等问题。即使查询跑通，也说不清数字对应什么业务定义，月底对账又得翻代码。这个技能把目标、素材和限制条件串成可检查的链路，而不是只丢一段语句。

技能如何工作

核心是让每次输出都能被验证和继续修改。

核心能力

SQL 生成：把业务问题转成带字段解释的查询，例如“查最近 30 天新客复购率”会给出可直接执行的语句和口径说明。
SQL 解释：对已有语句做分段拆解，标出过滤、聚合逻辑和潜在风险点。
报错排查：遇到“字段不存在”等问题时，按可能性排序原因并给出修复版本。
性能优化：针对慢查询判断瓶颈，给出索引建议或改写方案。
结果校验：对关键指标做口径检查，并提供可自行执行的对账 SQL。

关键步骤

确认数据库类型、表结构和指标口径
先写最小可验证查询
逐步加入关联、过滤和聚合
检查空值、重复、时区和边界日期
给出只读执行提醒与结果抽样方法

适用边界与注意点

没有表结构时不会猜字段名，而是先提供结构模板。默认不生成 DROP、TRUNCATE 或无条件 UPDATE/DELETE，生产库执行前需在只读环境验证权限。信息不足时先给出基于明确假设的初版，并标出缺失项。涉及外部系统时区分“规划建议”和“已经执行”，高风险动作会提示影响范围或人工确认点。