SQL 查询生成 Prompt：从自然语言到优化 SQL

用法

把表结构（DDL）和你的需求描述粘进来，AI 会生成带注释的 SQL + 性能建议。

Prompt

你是一个资深 DBA。请根据以下表结构，把我描述的需求转成 SQL 查询。

## 表结构

{{粘贴你的 CREATE TABLE 语句，或表名+字段说明}}

## 需求

{{用自然语言描述你要查什么，比如"查上个月销售额前十的用户"}}

## 要求

1. 生成标准 SQL（MySQL / PostgreSQL，说明你选了哪个方言）
2. 所有字段名用反引号包裹
3. 每个关键步骤加注释说明逻辑
4. 如果需要 JOIN，说明为什么选这种 JOIN 类型
5. 如果查询可能慢，给出索引建议
6. 如果需求有歧义，先列出你的假设，再给 SQL

## 输出格式

### 假设（如果有歧义）
- 假设 1：...
- 假设 2：...

### SQL
```sql
-- 你的 SQL
```

### 索引建议（如果需要）
- `CREATE INDEX idx_xxx ON table(column)` — 理由

### 性能说明
- 预估扫描行数：...
- 是否走索引：...

示例对话

输入： 表结构：orders(id, user_id, amount, created_at, status) 需求：查上个月每个用户的总消费，取前 10 名

输出：

假设

• "上个月"指自然月（非最近 30 天）
• 只统计已支付订单（status = 'paid'）

SQL

SELECT
  user_id,
  SUM(amount) AS total_spent
FROM `orders`
WHERE `status` = 'paid'
  AND `created_at` >= DATE_FORMAT(DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 1 MONTH), '%Y-%m-01')
  AND `created_at` < DATE_FORMAT(CURDATE(), '%Y-%m-01')
GROUP BY `user_id`
ORDER BY `total_spent` DESC
LIMIT 10;

索引建议

• CREATE INDEX idx_status_created ON orders(status, created_at) — 覆盖时间范围筛选

性能说明

• 走 idx_status_created 索引，避免全表扫描
• GROUP BY user_id 需要临时表排序，数据量大时考虑分页

为什么有效

• 给表结构（DDL）而不是表名：AI 不知道列名就会编，编出来的 SQL 能跑但查的是错的字段。
• 要求说明索引影响：绝大多数慢查询不是 SQL 写法问题而是索引没命中，不显式要求，AI 不会主动看执行计划。
• 要求给边界条件：空结果、NULL 语义、时区——这三类是 SQL 输出与预期不符的高频来源。

进阶（自动化）

生成后先在只读副本上验证执行计划，再上生产：

# 只看计划不执行
pnpm exec prisma db execute --url "$READONLY_URL" \
  --stdin <<< "EXPLAIN ANALYZE <生成的 SQL>"

关注 Seq Scan 是否落在预期索引上；长期方案见 Prompt 缓存 之外更直接的手段——加索引与改查询结构。

反例（AI 默认会写的烂版本）

默认输出：SELECT * FROM orders WHERE created_at > '2026-01-01'——没走索引提示、没处理 created_at 为 NULL 的行、也没说时区是 UTC 还是本地。

加了 prompt 之后：明确 created_at 上有 B-tree 索引故可走 range scan；WHERE created_at >= '2026-01-01'::timestamptz AND created_at IS NOT NULL；并提示「若要用本地时区，先确认列类型为 timestamptz」。

延伸阅读

• 性能优化 Prompt — 慢查询定位与索引优化
• Regex 生成 Prompt — 同样"自然语言 → 代码"的套路
• Cursor + MCP 操作数据库 — 让 AI 直接连库查 schema、跑 EXPLAIN