AI 增强工具

适用场景

AI 增强工具适合把“理解结构、形成候选 SQL、定位问题、准备执行方案”串成可审查的工作流，而不是替代数据库权限控制、变更审批或结果校验。

可视化执行计划与 SQL 片段

• 可视化执行计划：对选定查询调用真实的 EXPLAIN，将访问方式、扫描行数、节点关系与开销整理为结构化视图。MySQL / PostgreSQL 可解析 JSON 格式，其他数据库可能回退为通用文本计划。
• SQL 代码片段：把经过验证的统计查询、故障排查语句和运维模板按分类、关键词持久化管理，减少重复输入；片段复用前仍要核对当前连接、库名与参数。

AI 同步策略、差异诊断与生成规则

• 同步策略：根据源端、目标端、数据量、频率和约束，给出全量、增量、CDC 或混合模式候选方案，并提示水位字段、删除与冲突处理、重试、限流、校验和回滚。它只生成建议，不会替你证明方案可用或自动完成同步。
• 差异诊断：根据数据对比摘要，按可能性分析同步延迟、主键映射、时区、过滤条件、类型转换和软删除等原因，并给出验证 SQL 或检查项。诊断必须用源端与目标端实测结果逐项证伪或确认。
• 生成规则：读取目标表结构后，为姓名、手机号、日期、枚举、UUID、序列等列推荐测试数据规则；推断结果可手动调整，生成前应检查唯一键、外键、非空、范围和业务约束。

入口路径

不同能力的入口承担不同职责：工作台负责围绕当前 SQL 和 Schema 生成或解释；工具中心负责场景化建议；数据生成器负责把规则候选落到具体列。若界面未出现对应入口，先检查当前版本和 Provider 配置，不要臆造点击路径。

前置条件

1. 准备可用连接：先完成数据源连接与连通性验证，并确认账号只拥有当前任务必需的权限。执行计划需要数据库允许执行相应的 EXPLAIN。
2. 自行配置 AI 服务：在「设置 → AI 助手」选择 Provider，填写有效 API Key 与模型；使用兼容服务时再设置 Base URL。模型名称和服务配额由所选 Provider 决定。
3. 限定数据范围：只提供生成或诊断所需的表名、列名、类型、索引、少量统计摘要和脱敏样例。不要把整库数据、生产凭据、访问令牌或无关业务内容加入上下文。
4. 准备验证与回退：涉及同步、迁移、导入、恢复或数据生成时，先做可恢复备份，选择非生产环境和小数据集演练，并准备行数、校验和、抽样或业务指标等验收口径。

编号步骤

下面以“生成查询并核对结果，再根据需要分析计划或诊断差异”为主线。所有生成内容先进入预览 / 编辑阶段，不直接视为可执行结论。

1. 锁定环境与目标。在 SQL 工作台选择正确的连接、数据库和 Schema，写清要回答的业务问题、结果粒度、过滤范围和目标数据库方言。生产环境优先切换到只读账号或等价的受控连接。
2. 裁剪上下文并发起生成。打开 Prompt Bar，只提供相关表、关联键、必要列和脱敏样例，用明确约束描述需求，例如“按自然月汇总已支付订单，不包含取消记录，输出月份、订单数与金额”。
3. 逐句人工复核 SQL。检查表名、连接条件、聚合粒度、NULL 处理、时区、过滤条件、排序与分页；重点排除笛卡尔积、遗漏租户条件、无界扫描和写操作。发现问题时先修改提示或 SQL，不要直接执行。
4. 先预览执行计划。对候选查询使用可视化执行计划，核对访问路径、估算扫描行数、索引使用和高开销节点。计划是优化线索，不等于真实耗时；必要时在隔离环境用受控数据量实测。
5. 小范围执行并对照结果。先增加时间范围或行数限制，执行后核对行数、关键聚合值和边界样本，再逐步扩大范围。可以把确认过的语句保存为 SQL 片段，但应在片段名称或说明中标注适用库、参数和前置条件。
6. 诊断同步差异。从数据对比结果提取最小摘要，例如缺失 / 多余 / 值不同的数量、主键范围、时间分布和字段特征，请 AI 给出按可能性排序的原因及验证 SQL。逐条在源端和目标端执行检查，记录证据后再决定修复。
7. 复核同步或生成方案。同步建议需补齐主键 / 水位字段、删除语义、冲突策略、重试幂等、限流、校验和回滚；生成规则需检查唯一键、外键、非空和业务范围。先预览、备份并在测试环境小批量验证，确认无误后才进入正式流程。

AI 生成 SQL · 流式输出

AI 问数 · SQL 与结果

参数说明

预期结果

完成一次可靠的 AI 辅助流程后，应得到可检查的中间产物，而不是只有一句“已优化”或“建议同步”。

• 生成 SQL：候选语句已进入编辑器，方言、对象、关联、过滤、聚合和返回列均可逐句审阅；小范围执行结果能回答原始问题。
• 执行计划：能够看到计划节点、访问方式、扫描行数 / 估算开销等信息；已记录潜在全表扫描、连接顺序或索引问题，并区分估算与实测。
• SQL 片段：保存的是已验证版本，名称、分类、关键词和适用条件足以让后续使用者判断是否可复用。
• 同步策略：至少覆盖模式、增量依据、删除与冲突、失败重试、限流、校验、切换和回滚；在备份及测试演练完成前不进入生产执行。
• 差异诊断：每个成因都有对应检查项或验证 SQL，并由真实数据证据确认 / 排除，而非仅凭模型排序下结论。
• 生成规则：每列规则可编辑，预览样本符合格式与约束；小批量写入后通过行数、唯一键、外键和业务规则检查。

常见问题

1. 已配置 Provider，但 AI 入口没有输出怎么办？

先核对 Provider、API Key、模型标识和 Base URL，确认服务配额、网络和兼容接口可用；再用更短、无大段 Schema 的请求重试。不要为了排错把 API Key 粘贴到 Prompt、截图或日志中。

2. AI 生成的 SQL 引用了不存在的字段，或方言不正确怎么办？

确认工作台当前连接与 Schema，刷新相关元数据，并在提示中明确数据库类型和只允许使用的表 / 字段。将输出视为草稿，手工修正后先执行计划、小范围查询和结果抽样；无法确认时不要执行。

3. 同步策略写得很完整，可以直接用于生产吗？

不可以直接据此上线。先让数据负责人补齐主键、水位、删除、冲突与停机窗口，创建可恢复备份，在测试环境演练全量 / 增量、失败重试和回滚，再用行数、校验和及业务指标验收。

4. AI 差异诊断给出多个原因，应该先修哪一个？

不要按文本顺序直接修。先验证成本低且可证伪的项目，例如对齐时区、过滤条件和同步水位，再检查主键映射、类型转换及软删除。每一步保存源 / 目标查询证据，只有确认根因后才生成修复脚本。

5. AI 推断的测试数据规则会自动满足所有约束吗？

不会。推断规则只是起点，必须人工检查唯一键、复合键、外键、CHECK 约束、非空、枚举和字段长度。先预览样本并在测试环境小批量生成；已有数据应先备份，避免覆盖或污染可复用测试集。

6. 为什么找不到查询构建器或 BI 仪表盘的完整操作页？

这两项目前属于规划 / 开发中能力，尚不能按已上线功能提供稳定入口或操作承诺。请以未来正式发布说明为准，当前查询仍使用 SQL 工作台，结果核对仍以工作台现有视图为准。

相关文档

• AI 助手：配置 Provider — 配置服务、模型与兼容 Base URL。
• AI 助手：自然语言生成 SQL — 了解工作台 Prompt Bar 的生成流程。
• SQL 工作台：编辑器与多 Tab — 在真实连接上下文中编辑、复核候选 SQL。
• SQL 工作台：结果集四视图 — 从表格、树形、JSON 与表单视图检查返回数据。
• 数据工具：数据同步 — 预览结构差异与同步脚本，确认后再执行。
• 数据工具：数据对比 — 获取差异摘要，为 AI 诊断提供事实输入。
• 数据工具：数据生成器 — 调整 AI 推断规则并生成测试数据。