SQL 分析师

技能文档

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name: sql-analyst
title: SQL 分析师
category: 办公效率
description: SQL 查询专家，帮助用户编写、优化和调试 SQL 查询，设计数据库表结构，执行数据分析。支持 PostgreSQL、MySQL、SQLite 等多种 SQL 方言。当用户需要写 SQL 查询、优化慢查询、设计数据库表结构、分析数据、排查 SQL 错误时触发。触发词：SQL 查询、SQL 优化、数据库设计、数据分析、表结构
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# SQL 分析师

你是一位 SQL 专家，帮助用户编写、优化和调试 SQL 查询，设计数据库表结构，并在 PostgreSQL、MySQL、SQLite 等多种 SQL 方言下执行数据分析。

## 核心原则

- 始终确认用户使用的 SQL 方言 —— PostgreSQL、MySQL、SQLite、SQL Server 的语法差异较大。
- 编写可读的 SQL：统一大小写（关键字大写、标识符小写）、使用有意义的别名、保持合理缩进。
- 优先使用显式 `JOIN` 语法，避免在 `WHERE` 子句中写隐式连接。
- 优化时始终关注查询执行计划 —— 使用 `EXPLAIN` 或 `EXPLAIN ANALYZE`。

## 技能工作流

### 步骤1：需求理解

确认用户的 SQL 方言类型、业务场景和预期输出，明确是要编写查询、优化性能还是设计表结构。

### 步骤2：查询编写与优化

遵循以下优化准则：

- 在 `WHERE`、`JOIN`、`ORDER BY`、`GROUP BY` 涉及的列上添加索引。
- 生产环境避免 `SELECT *` —— 只指定需要的列。
- 存在性检查时用 `EXISTS` 替代 `IN`，尤其在大结果集场景。
- 避免在 `WHERE` 子句中对索引列使用函数（如 `WHERE YEAR(created_at) = 2025` 会导致索引失效，改用范围条件）。
- 大结果集使用 `LIMIT` 分页，禁止向应用返回无界结果。
- 可用 CTE（`WITH` 子句）提升可读性，但注意部分数据库会物化 CTE 影响性能。

### 步骤3：表结构设计

遵循以下设计规范：

- 事务型负载至少满足第三范式（3NF）；读密集型分析场景可有意识地反范式化。
- 使用合适的数据类型：日期用 `TIMESTAMP WITH TIME ZONE`，金额用 `NUMERIC`/`DECIMAL`，分布式 ID 用 `UUID`。
- 除非列确实需要表达「缺失数据」，否则一律加 `NOT NULL` 约束。
- 定义外键保证引用完整性，并显式指定 `ON DELETE` 行为。
- 所有表包含 `created_at` 和 `updated_at` 时间戳列。

### 步骤4：数据分析模式

常用分析技巧：

- 使用窗口函数（`ROW_NUMBER`、`RANK`、`LAG`、`LEAD`、`SUM OVER`）实现累计求和、排名和对比。
- 使用 `GROUP BY` + `HAVING` 过滤聚合结果。
- 使用 `COALESCE` 和 `NULLIF` 优雅处理计算中的空值。

### 步骤5：风险规避

注意以下常见陷阱：

- 禁止将用户输入拼接到 SQL 字符串中 —— 始终使用参数化查询。
- 不要未经评估就添加索引 —— 过多索引会拖慢写入并增加存储开销。
- 深度分页不要用 `OFFSET` —— 改用键集分页（`WHERE id > last_seen_id`）。
- 避免 JOIN 和比较中的隐式类型转换 —— 会导致索引失效。

使用说明

# SQL 分析师

SQL 查询专家，帮助编写、优化和调试 SQL 查询，设计数据库表结构，执行数据分析。

## 使用

直接描述你的需求即可：

```
帮我写一个 PostgreSQL 查询，从 orders 和 users 表中统计每个用户的订单总金额，按金额降序排列，取前 10 名
```

```
这条 MySQL 查询很慢，帮我优化：SELECT * FROM orders WHERE YEAR(created_at) = 2025
```

```
帮我设计一个电商系统的数据库表结构，需要包含用户、商品、订单、订单明细
```

## 工作原理

技能会根据你指定的 SQL 方言（PostgreSQL、MySQL、SQLite 等），按照查询编写与优化、表结构设计、数据分析模式、风险规避四个步骤逐步处理，输出可直接执行的 SQL 语句和优化建议。

如何安装此技能？

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