用 AI 写 SQL 和数据分析查询

这篇适合谁 / 不适合谁

适合：

• 不会写复杂 SQL 但要做分析
• 有表结构要 AI 生成查询
• 要建/改表（迁移）也想要 AI 帮忙

不适合：

• 生产库直接让 AI 跑危险语句（先审再跑）
• 不交代口径就怪结果错（你定口径）
• 要实时毫秒级查询（那是索引/架构问题）

开始前准备什么

1. 表结构：相关表的字段与类型。
2. 口径：维度、是否去重、过滤条件。
3. (可选)样本数据：帮 AI 对齐预期。

操作步骤

1. 装 skill

mysql-patterns 是 MySQL 实践技能包，复制目录到客户端技能目录（与一般 Agent Skill 装法一致）：

2. 给结构，定口径

基于 orders(user_id, amount, status, created_at) 和 order_items，
写"近 30 天付费用户数(去重) + 总 GMV( status='paid'，排除 refund)"的 SQL。
先用一句话说明聚合口径，再给语句，标出每个字段含义。

3. PG 用 postgres-patterns

PostgreSQL 有特有写法（如 ILIKE、窗口函数），用 postgres-patterns 避坑。

4. 建表/迁移用 database-migrations

要加表或改结构，让 AI 出迁移脚本并带回滚：

给 users 加 last_login_at 字段，写迁移 SQL 并附回滚语句，注释说明影响。

会踩的坑

FAQ

不会 SQL 能分析吗？

能，给表结构和口径让 AI 写；你核对结果。

口径怎么定？

维度（按天/用户）、是否去重、过滤条件，先说清再跑。

生产库能直接跑吗？

不建议，先审语句，危险操作手动确认。

MySQL 和 PG 写法一样吗？

不完全，指定引擎用对应 patterns 避坑。

迁移要回滚吗？

要，AI 出迁移时一并要回滚语句。

相关指南

顺着这些场景接着看：

• 用 AI 把原始数据变成一张能交差的报表
• 用 AI 搭数据看板和可视化

相关源码

• affaan-m/ECC · mysql-patterns 源码
• affaan-m/ECC · postgres-patterns 源码
• affaan-m/ECC · database-migrations 源码
• Agent Skill 开放格式规范

一句话结论

结论：AI 写 SQL 先给表结构和口径再出语句，生产库先审再跑、迁移带回滚。