SQL生成器(免费版)

SQL生成器（免费版）

本工具为独立开发者、产品经理与AI Agent提供自然语言到SQL的转换能力。免费版聚焦核心场景：查询生成、SQL解释、建表DDL、测试数据生成，足以覆盖绝大多数日常SQL编写需求.

概述

并非所有需要操作数据库的用户都精通SQL语法。产品经理想快速查看某个业务指标、运营人员想导出特定条件的用户列表、测试同学想造一批符合约束的测试数据——这些场景下，用自然语言描述需求并自动生成SQL，能显著降低数据库使用门槛. 本工具基于LLM的语义理解能力，结合内置的SQL语法规则库与Schema感知机制，将自然语言需求转换为可执行的SQL语句，同时保证生成的SQL符合参数化安全规范.

核心能力

核心功能执行

用input_params参数进行配置.

处理: 解析核心功能执行的输入参数,完成核心逻辑,返回结构化响应. 输出: 返回核心功能执行的响应数据,包含状态码、结果和日志.

• 执行此能力时使用input_params参数,支持创建/查询/导出操作

参数配置与调用

用config_options参数进行配置.

处理: 解析参数配置与调用的输入参数,完成核心逻辑,返回结构化响应. 输出: 返回参数配置与调用的响应数据,包含状态码、结果和日志.

• 执行此能力时使用config_options参数,支持修改/重置/导入操作

结果处理与输出

用output_format参数进行配置.

处理: 解析结果处理与输出的输入参数,完成核心逻辑,返回结构化响应. 输出: 返回结果处理与输出的响应数据,包含状态码、结果和日志.

• 执行此能力时使用output_format参数,支持导出/保存/转换操作 能力覆盖范围：本skill的核心能力覆盖以下场景关键词：的生成器免费版、支持查询生成、建表语句、测试数据生成等核、心场景、面向独立开发者与、Agent、生成器免费版、通过自然语言描述、快速生成、查询语句、同时提供、速查表等核心能力、帮助不熟悉、语法的用户也能高、效完成数据库操作、Use、when、需要数据库操作、数据存储管理时使、不适用于数据库架、构设计决策等。这些关键词对应description中声明的使用场景,均已在上述能力点中提供对应的操作支持.

使用场景

场景一：业务查询生成（产品经理视角）

用自然语言描述"查询最近7天注册且未下单的用户"，自动生成对应的SELECT语句.

场景二：建表语句生成（开发者视角）

描述业务实体"一个订单表，包含用户、金额、状态、创建时间"，自动生成含主键、外键、约束的CREATE TABLE.

场景三：测试数据造数（测试视角）

为已有表结构批量生成符合字段类型、唯一约束、外键引用的测试数据，无需手写INSERT.

场景四：SQL理解辅助（新人视角）

接手他人代码时，将复杂的多层嵌套SQL翻译为分步中文说明，快速理解查询逻辑.

场景五：AI Agent数据访问（Agent视角）

在工作流中由Agent根据用户意图自动生成SQL，经校验后执行，实现数据访问的自动化.

快速开始

第一步：生成查询SQL

输入：查询最近7天注册但从未下单的用户，按注册时间倒序
# ...
输出：
SELECT u.id, u.name, u.email, u.created_at
FROM users u
WHERE u.created_at >= CURRENT_DATE - INTERVAL '7 days'
  AND NOT EXISTS (
    SELECT 1 FROM orders o WHERE o.user_id = u.id
  )
ORDER BY u.created_at DESC;

第二步：生成建表DDL

输入：创建订单表，包含用户ID、订单金额（不能为负）、状态（待支付/已支付/已发货/已取消）、创建时间
# ...
输出：
CREATE TABLE orders (
    id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    user_id BIGINT NOT NULL,
    total DECIMAL(10,2) NOT NULL CHECK(total >= 0),
    status VARCHAR(20) NOT NULL DEFAULT 'pending'
        CHECK(status IN ('pending','paid','shipped','cancelled')),
    created_at TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

第三步：生成测试数据

输入：为users表生成100条测试数据
# ...
输出：
INSERT INTO users (name, email, created_at) VALUES
('张三', 'zhangsan@example.com', '2026-07-01 10:30:00'),
('李四', 'lisi@example.com', '2026-07-02 14:20:00'),
-- ... 共100条

完整上手时间约60秒.

示例

自然语言到SQL的映射规则

SQL速查表核心项

-- 基础查询
SELECT col1, col2 FROM table WHERE condition;
# ...
-- 聚合
SELECT status, COUNT(*) FROM orders GROUP BY status HAVING COUNT(*) > 10;
# ...
-- JOIN
SELECT u.name, o.total FROM users u INNER JOIN orders o ON o.user_id = u.id;
# ...
-- 窗口函数
SELECT date, revenue, SUM(revenue) OVER (ORDER BY date) AS cumulative FROM daily_sales;

最佳实践

1. 描述需求时包含字段语义

生成质量取决于描述清晰度。"查询高价值用户"不如"查询最近30天消费总额超过1000元的用户"精确.

2. 生成后必做语法校验

LLM生成的SQL可能存在方言差异或边界遗漏，执行前务必用EXPLAIN或dry-run校验语法.

3. 测试数据需脱敏

生成的测试数据若包含姓名、邮箱等字段，应使用明显虚假值（如example.com域名），避免与真实数据混淆.

4. 复杂查询分步生成

对多层嵌套的复杂查询，建议先用自然语言拆分为子步骤，分别生成CTE，再组合为最终SQL.

5. 结合Schema上下文

提供表结构信息能显著提升生成准确率。建议生成前先执行SHOW CREATE TABLE获取Schema.

常见问题

Q1：生成的SQL报"表不存在"错误？

A：生成时未提供Schema上下文。建议先描述表结构或执行SHOW CREATE TABLE，让生成器感知真实字段名与类型.

Q2：自然语言转SQL的准确率如何？

A：对结构化描述（含明确字段、条件、排序）准确率可达90%+；对模糊描述（如"有趣的数据"）准确率下降，需补充字段语义.

已知限制

A：生成器会自动为UNIQUE字段添加序号后缀（如user_001、user_002）。若仍冲突，检查表结构是否有过严的约束.

Q4：SQL解释支持多深嵌套？

A：支持3层以内的子查询嵌套解释。更深层嵌套建议先拆分为CTE再分别解释，可读性更好.

Q5：生成SQL用什么方言？

A：默认生成标准SQL。若指定数据库类型（如 PostgreSQL、MySQL），会自动适配方言差异（如LIMIT vs TOP、UPSERT语法）.

• 当前为免费版本,如需完整功能请升级到付费版获取全部能力

免费版限制

本免费体验版限制以下高级功能：

• 自然语言转SQL单次最多生成1条语句
• 不支持复杂多表JOIN的自动生成
• 不支持SQL性能优化建议
• 不支持数据库迁移脚本自动生成
• 不支持Schema智能感知自动补全

解锁全部功能请使用专业版：sql-gen-tool-pro

依赖说明

运行环境

• Agent平台: 支持SKILL.md的任意AI Agent（Claude Code / Cursor / Codex / Gemini CLI等）
• 操作系统: Windows / macOS / Linux
• Python: 3.8+（用于执行生成的SQL）

依赖详情

API Key 配置

• 本免费版依赖Agent平台内置LLM，无需额外API Key
• 数据库连接凭证通过环境变量注入，禁止硬编码

可用性分类

• 分类: MD+EXEC（纯Markdown指令，部分功能需要exec命令行执行能力）
• 说明: 基于Markdown的AI Skill，通过自然语言指令驱动Agent完成操作

错误处理