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典型使用场景

如果你不想按功能页逐个阅读，可以从下面这些场景开始。它们更接近每天真实会遇到的问题。

我不知道字段在哪张表​

适合接手陌生系统、排查字段来源、找业务值落在哪些表里。

  1. 打开 全库查找。
  2. 选择 STRUCTURE，搜索字段名、字段注释或业务关键词。
  3. 如果要找具体订单号、手机号、ID，切到 DATA 搜索。
  4. 从命中结果打开表或设计页。
  5. 进入查询页，把相关表拖到 AI 面板。
  6. 让 AI 解释字段含义，或生成后续查询 SQL。

可以这样问 AI：

根据这张表结构，帮我判断 user_id、customer_id、account_id 分别可能代表什么，并给出验证查询。

我要快速写一条报表 SQL​

适合临时统计、业务核对、数据分析前置查询。

  1. 新建查询。
  2. 在左侧对象列表搜索相关表。
  3. 输入 / 打开 AI 面板。
  4. 把相关表或视图拖到 AI 面板。
  5. 描述报表口径。
  6. 检查生成 SQL 后执行。
  7. 确认常用后加入收藏夹。

可以这样问 AI：

根据这些表，生成最近 30 天按天统计的订单报表 SQL，返回日期、订单数、支付订单数、支付金额，并按日期升序。

我要接手一个陌生数据库​

适合新人接手、外包交付验收、老系统重构前梳理结构。

  1. 先连接数据库并展开对象树。
  2. 导出 数据字典，留一份结构快照。
  3. 用全库查找搜索核心业务词，例如 user、order、pay、status。
  4. 打开核心表，查看字段、索引和注释。
  5. 把核心表拖到 AI 面板，让 AI 解释结构。
  6. 把常用探索 SQL 加入收藏夹。

可以这样问 AI：

帮我根据这些表结构梳理用户、订单、支付之间的关系，并列出我下一步应该验证的查询。

我要排查慢 SQL​

适合接口变慢、报表超时、线上查询压力升高的情况。

  1. 从 历史日志 找到执行过的 SQL，或在 SQL 编辑器中粘贴慢 SQL。
  2. 输入 / 打开 AI 面板。
  3. 把涉及的表拖到 AI 面板，带入 DDL。
  4. 让 AI 检查 JOIN、WHERE、ORDER BY 和索引使用风险。
  5. 按建议改写 SQL。
  6. 在低风险环境验证后再应用到重要环境。

可以这样问 AI：

这条 SQL 执行很慢，请结合表结构分析可能原因，并给出可执行的改写方案和索引建议。

我要安全地修改数据​

适合修复脏数据、补偿业务状态、临时处理异常记录。

  1. 先用 SELECT 查出要修改的数据范围。
  2. 在数据网格中确认记录数量和关键字段。
  3. 让 AI 审查 UPDATE 或 DELETE 的条件是否完整。
  4. 先在测试环境或备份数据上验证。
  5. 确认无误后再执行写操作。
  6. 把最终 SQL 和执行记录保留在历史日志中。

可以这样问 AI：

帮我审查这条 UPDATE 是否有误，重点看 WHERE 条件是否会影响过多数据。