<h2>工具简介</h2>
<p><strong>AI SQL 生成器</strong>是工具派推出的一款自然语言转 SQL 的在线工具：只要用中文（或英文）描述你想查什么——例如「查询最近 7 天创建的订单，返回订单号、金额和状态」——点击「生成 SQL」，工具就会在浏览器本地调用 T5 ONNX 模型（并内置规则引擎兜底）把它翻译成可执行的 SQL 语句，同时给出一段中文解释说明。它支持 MySQL、PostgreSQL、SQLite、SQL Server、Oracle、ClickHouse 六种数据库方言，会按所选方言自动处理标识符转义和日期函数写法。你还可以粘贴 <code>CREATE TABLE</code> 建表语句（DDL），让 AI 按真实表结构生成更准确的 SQL。所有输入只在浏览器本地处理、不会上传到服务器，生成的 SQL 可一键复制，或下载为 <code>.sql</code> 文件和 Markdown 文档。</p>
<h2>功能亮点</h2>
<ul>
<li><strong>自然语言转 SQL</strong>：用一句话描述查询需求即可生成完整 SQL，无需手写 <code>SELECT</code> / <code>WHERE</code> / <code>GROUP BY</code> 语法。</li>
<li><strong>支持 6 种数据库方言</strong>：MySQL、PostgreSQL、SQLite、SQL Server、Oracle、ClickHouse，自动按方言转义表名字段名（如 MySQL 用反引号、SQL Server 用方括号），并生成对应的日期过滤函数。</li>
<li><strong>可粘贴表结构 DDL</strong>：填入 <code>CREATE TABLE</code> 语句后，工具会解析出表名和字段列表，生成的 SQL 直接使用你的真实字段，准确率明显提升。</li>
<li><strong>规则引擎 + AI 模型双保险</strong>：常见统计类需求（计数、求和、平均、最大最小、分组、最近 N 天、升降序等）先由内置规则引擎秒级生成，兜底再调用本地 T5 模型。</li>
<li><strong>示例与文件上传</strong>：内置「最近 7 天订单」「用户消费总额」两个示例一键填充；也支持上传 <code>.txt/.md/.json/.csv/.log/.sql</code> 文件，<code>.sql</code> 自动填入 DDL 框，其余填入需求框。</li>
<li><strong>结果带格式化与中文解释</strong>：生成的 SQL 经过格式化、深色背景高亮显示，下方附黄色「解释说明」卡片，告诉你这条 SQL 做了什么。</li>
<li><strong>三种导出 + 本地历史</strong>：可「复制 SQL」、下载 <code>.sql</code> 文件或下载 Markdown；每次生成自动存入浏览器本地历史，可随时恢复、删除或清空。</li>
</ul>
<h2>参数说明</h2>
<table>
<thead>
<tr>
<th>参数</th>
<th>说明</th>
<th>默认值 / 取值范围</th>
</tr>
</thead>
<tbody><tr>
<td>查询需求</td>
<td>用自然语言描述想查询的内容，必填，不填点生成会提示「请输入查询需求」</td>
<td>默认空；上传文本文件时截取前 500 字符</td>
</tr>
<tr>
<td>数据库类型</td>
<td>生成 SQL 的目标数据库方言，影响标识符转义和日期函数写法</td>
<td>默认 MySQL；可选 PostgreSQL、SQLite、SQL Server、Oracle、ClickHouse</td>
</tr>
<tr>
<td>表结构 DDL（可选）</td>
<td>粘贴 <code>CREATE TABLE</code> 建表语句，帮助 AI 按真实表名和字段生成 SQL</td>
<td>默认空；上传 <code>.sql</code> 文件时截取前 5000 字符</td>
</tr>
<tr>
<td>上传文件</td>
<td>需求框右侧「上传文件」入口，快速导入需求或 DDL</td>
<td>支持 <code>.txt</code>、<code>.md</code>、<code>.json</code>、<code>.csv</code>、<code>.log</code>、<code>.sql</code></td>
</tr>
<tr>
<td>示例</td>
<td>一键填充需求与 DDL 的内置示例</td>
<td>「最近 7 天订单」「用户消费总额」两个</td>
</tr>
<tr>
<td>生成 SQL</td>
<td>提交生成按钮，生成中禁用并显示进度条</td>
<td>首次使用需加载约 75MB T5 模型，之后自动缓存</td>
</tr>
</tbody></table>
<h2>使用步骤</h2>
<ol>
<li><strong>打开工具页面</strong>：页面顶部是工具标题与简介，下方依次是隐私提示、「查询需求」输入框、「数据库类型」下拉、「表结构 DDL（可选）」输入框、示例按钮和蓝色的「生成 SQL」按钮，无需安装任何软件。</li>
</ol>
<p><img src="article/202607/1783996881697_5183.png" alt="AI SQL 生成器主界面：顶部为工具标题与简介，下方依次是本地处理隐私提示、「查询需求」多行输入框（右上角含上传文件入"></p>
<ol start="2">
<li><p><strong>填写查询需求</strong>：在「查询需求」框中用一句话描述你想查的数据，例如「统计每个用户的消费总额，按金额降序排列」。描述里带上统计方式、时间范围、排序要求等关键词，生成结果会更准。也可以点右上角「上传文件」直接导入文本。</p>
</li>
<li><p><strong>选择数据库类型</strong>：在「数据库类型」下拉中选择目标数据库，默认是 MySQL。不同方言生成的 SQL 在标识符引号和日期函数上会有差异（如 MySQL 的 <code>DATE_SUB</code> 与 PostgreSQL 的 <code>INTERVAL</code> 写法），按实际环境选择即可。</p>
</li>
<li><p><strong>粘贴表结构 DDL（推荐）</strong>：把相关表的 <code>CREATE TABLE</code> 语句粘进「表结构 DDL」框，工具会解析出表名与字段，生成的 SQL 就会使用你的真实字段名；不填也可以生成，但只能按需求中的关键词推断一张默认表。</p>
</li>
<li><p><strong>点击「生成 SQL」</strong>：常见统计类需求由规则引擎即时返回；需要 AI 模型时会出现进度条，首次使用需加载约 75MB 的 T5 模型，稍慢，加载完成后会自动缓存，后续生成很快。</p>
</li>
<li><p><strong>查看并导出结果</strong>：生成后页面下方出现「生成的 SQL」卡片：深色代码块中是格式化后的 SQL，黄色卡片是中文解释说明。确认无误后可点「复制 SQL」直接粘贴使用，或点「下载 .sql」「MD」保存为文件；该次生成同时会记入页面底部的「历史记录」，之后可一键恢复。</p>
</li>
</ol>
<h2>使用技巧</h2>
<ul>
<li><strong>需求里带上「动作词」</strong>：「统计/总数/多少」会生成 <code>COUNT(*)</code>，「总金额/总和」生成 <code>SUM</code>，「平均/均值」生成 <code>AVG</code>，「最大/最小」生成 <code>MAX</code>/<code>MIN</code>，措辞越接近这些关键词，规则引擎命中率越高、生成越快。</li>
<li><strong>时间和排序直接说出来</strong>：「最近 7 天」「昨天」「今天」会自动生成对应方言的日期过滤条件；「降序/升序」「最新」会生成 <code>ORDER BY ... DESC/ASC</code>；「每个/各」会触发 <code>GROUP BY</code> 分组。</li>
<li><strong>金额条件用「金额大于 + 数字」</strong>：例如「金额大于 100 的订单」，工具会自动提取数字生成 <code>amount &gt; 100</code> 的过滤条件。</li>
<li><strong>一定粘贴 DDL</strong>：没有 DDL 时工具只能猜测表名和字段（如 <code>orders</code>、<code>users</code>、<code>t_data</code>），粘贴真实建表语句后生成的 SQL 才基本可以直接执行。</li>
<li><strong>换数据库前先切方言</strong>：同一句需求在 MySQL 和 SQL Server 下日期函数完全不同，切换「数据库类型」后重新点一次「生成 SQL」即可，无需改需求描述。</li>
<li><strong>执行前务必人工审核</strong>：工具在解释说明中也会提醒——生成的 SQL 建议先在小数据量或测试库上验证，确认逻辑无误后再用于生产环境。</li>
</ul>
<h2>常见问题</h2>
<p><strong>Q1：第一次点「生成 SQL」为什么比较慢？</strong><br>首次使用需要在浏览器里加载约 75MB 的 T5 ONNX 模型，加载期间会显示「AI加载中」进度条。模型加载完成后会自动缓存到浏览器，之后再生成就很快了；常见的统计类需求由规则引擎处理，本身就是秒级返回。</p>
<p><strong>Q2：我输入的表结构和需求会上传到服务器吗？</strong><br>不会。页面顶部有明确的隐私提示：所有输入仅在浏览器本地处理，AI 模型也是在本地运行的，不会把你的需求或 DDL 上传到服务器。</p>
<p><strong>Q3：「表结构 DDL」不填可以吗？</strong><br>可以生成，但不推荐。不填时工具只能根据需求里的关键词推断一张默认表（如 <code>orders</code>、<code>users</code>、<code>t_data</code>）和几个通用字段，生成的 SQL 往往需要手工改表名字段名；粘贴真实 <code>CREATE TABLE</code> 语句后准确率会高很多。</p>
<p><strong>Q4：支持哪些数据库？不同数据库生成的 SQL 有区别吗？</strong><br>支持 MySQL、PostgreSQL、SQLite、SQL Server、Oracle、ClickHouse 六种。区别主要体现在标识符转义（反引号、双引号、方括号）和日期函数写法上，工具会按所选方言自动处理。</p>
<p><strong>Q5：上传文件有什么用？支持什么格式？</strong><br>「查询需求」右侧的「上传文件」支持 <code>.txt</code>、<code>.md</code>、<code>.json</code>、<code>.csv</code>、<code>.log</code>、<code>.sql</code> 六种格式：上传 <code>.sql</code> 文件时内容自动填入「表结构 DDL」框（截取前 5000 字符），上传其他格式时填入「查询需求」框（截取前 500 字符），免去手抄。</p>
<p><strong>Q6：历史记录存在哪里？会丢吗？</strong><br>每次生成的需求、DDL、数据库类型和结果都会自动保存到浏览器本地存储，可在页面底部「历史记录」中展开查看，支持「恢复」到输入框、单条「删除」和「清空历史」。它只存在当前浏览器中，清理浏览器数据或换设备后不会保留。</p>


## 工具简介

**AI SQL 生成器**是工具派推出的一款自然语言转 SQL 的在线工具：只要用中文（或英文）描述你想查什么——例如「查询最近 7 天创建的订单，返回订单号、金额和状态」——点击「生成 SQL」，工具就会在浏览器本地调用 T5 ONNX 模型（并内置规则引擎兜底）把它翻译成可执行的 SQL 语句，同时给出一段中文解释说明。它支持 MySQL、PostgreSQL、SQLite、SQL Server、Oracle、ClickHouse 六种数据库方言，会按所选方言自动处理标识符转义和日期函数写法。你还可以粘贴 `CREATE TABLE` 建表语句（DDL），让 AI 按真实表结构生成更准确的 SQL。所有输入只在浏览器本地处理、不会上传到服务器，生成的 SQL 可一键复制，或下载为 `.sql` 文件和 Markdown 文档。

## 功能亮点

- **自然语言转 SQL**：用一句话描述查询需求即可生成完整 SQL，无需手写 `SELECT` / `WHERE` / `GROUP BY` 语法。
- **支持 6 种数据库方言**：MySQL、PostgreSQL、SQLite、SQL Server、Oracle、ClickHouse，自动按方言转义表名字段名（如 MySQL 用反引号、SQL Server 用方括号），并生成对应的日期过滤函数。
- **可粘贴表结构 DDL**：填入 `CREATE TABLE` 语句后，工具会解析出表名和字段列表，生成的 SQL 直接使用你的真实字段，准确率明显提升。
- **规则引擎 + AI 模型双保险**：常见统计类需求（计数、求和、平均、最大最小、分组、最近 N 天、升降序等）先由内置规则引擎秒级生成，兜底再调用本地 T5 模型。
- **示例与文件上传**：内置「最近 7 天订单」「用户消费总额」两个示例一键填充；也支持上传 `.txt/.md/.json/.csv/.log/.sql` 文件，`.sql` 自动填入 DDL 框，其余填入需求框。
- **结果带格式化与中文解释**：生成的 SQL 经过格式化、深色背景高亮显示，下方附黄色「解释说明」卡片，告诉你这条 SQL 做了什么。
- **三种导出 + 本地历史**：可「复制 SQL」、下载 `.sql` 文件或下载 Markdown；每次生成自动存入浏览器本地历史，可随时恢复、删除或清空。

## 参数说明

| 参数 | 说明 | 默认值 / 取值范围 |
| --- | --- | --- |
| 查询需求 | 用自然语言描述想查询的内容，必填，不填点生成会提示「请输入查询需求」 | 默认空；上传文本文件时截取前 500 字符 |
| 数据库类型 | 生成 SQL 的目标数据库方言，影响标识符转义和日期函数写法 | 默认 MySQL；可选 PostgreSQL、SQLite、SQL Server、Oracle、ClickHouse |
| 表结构 DDL（可选） | 粘贴 `CREATE TABLE` 建表语句，帮助 AI 按真实表名和字段生成 SQL | 默认空；上传 `.sql` 文件时截取前 5000 字符 |
| 上传文件 | 需求框右侧「上传文件」入口，快速导入需求或 DDL | 支持 `.txt`、`.md`、`.json`、`.csv`、`.log`、`.sql` |
| 示例 | 一键填充需求与 DDL 的内置示例 | 「最近 7 天订单」「用户消费总额」两个 |
| 生成 SQL | 提交生成按钮，生成中禁用并显示进度条 | 首次使用需加载约 75MB T5 模型，之后自动缓存 |

## 使用步骤

1. **打开工具页面**：页面顶部是工具标题与简介，下方依次是隐私提示、「查询需求」输入框、「数据库类型」下拉、「表结构 DDL（可选）」输入框、示例按钮和蓝色的「生成 SQL」按钮，无需安装任何软件。

![AI SQL 生成器主界面：顶部为工具标题与简介，下方依次是本地处理隐私提示、「查询需求」多行输入框（右上角含上传文件入](article/202607/1783996881697_5183.png)

2. **填写查询需求**：在「查询需求」框中用一句话描述你想查的数据，例如「统计每个用户的消费总额，按金额降序排列」。描述里带上统计方式、时间范围、排序要求等关键词，生成结果会更准。也可以点右上角「上传文件」直接导入文本。

3. **选择数据库类型**：在「数据库类型」下拉中选择目标数据库，默认是 MySQL。不同方言生成的 SQL 在标识符引号和日期函数上会有差异（如 MySQL 的 `DATE_SUB` 与 PostgreSQL 的 `INTERVAL` 写法），按实际环境选择即可。

4. **粘贴表结构 DDL（推荐）**：把相关表的 `CREATE TABLE` 语句粘进「表结构 DDL」框，工具会解析出表名与字段，生成的 SQL 就会使用你的真实字段名；不填也可以生成，但只能按需求中的关键词推断一张默认表。

5. **点击「生成 SQL」**：常见统计类需求由规则引擎即时返回；需要 AI 模型时会出现进度条，首次使用需加载约 75MB 的 T5 模型，稍慢，加载完成后会自动缓存，后续生成很快。

6. **查看并导出结果**：生成后页面下方出现「生成的 SQL」卡片：深色代码块中是格式化后的 SQL，黄色卡片是中文解释说明。确认无误后可点「复制 SQL」直接粘贴使用，或点「下载 .sql」「MD」保存为文件；该次生成同时会记入页面底部的「历史记录」，之后可一键恢复。

## 使用技巧

- **需求里带上「动作词」**：「统计/总数/多少」会生成 `COUNT(*)`，「总金额/总和」生成 `SUM`，「平均/均值」生成 `AVG`，「最大/最小」生成 `MAX`/`MIN`，措辞越接近这些关键词，规则引擎命中率越高、生成越快。
- **时间和排序直接说出来**：「最近 7 天」「昨天」「今天」会自动生成对应方言的日期过滤条件；「降序/升序」「最新」会生成 `ORDER BY ... DESC/ASC`；「每个/各」会触发 `GROUP BY` 分组。
- **金额条件用「金额大于 + 数字」**：例如「金额大于 100 的订单」，工具会自动提取数字生成 `amount > 100` 的过滤条件。
- **一定粘贴 DDL**：没有 DDL 时工具只能猜测表名和字段（如 `orders`、`users`、`t_data`），粘贴真实建表语句后生成的 SQL 才基本可以直接执行。
- **换数据库前先切方言**：同一句需求在 MySQL 和 SQL Server 下日期函数完全不同，切换「数据库类型」后重新点一次「生成 SQL」即可，无需改需求描述。
- **执行前务必人工审核**：工具在解释说明中也会提醒——生成的 SQL 建议先在小数据量或测试库上验证，确认逻辑无误后再用于生产环境。

## 常见问题

**Q1：第一次点「生成 SQL」为什么比较慢？**
首次使用需要在浏览器里加载约 75MB 的 T5 ONNX 模型，加载期间会显示「AI加载中」进度条。模型加载完成后会自动缓存到浏览器，之后再生成就很快了；常见的统计类需求由规则引擎处理，本身就是秒级返回。

**Q2：我输入的表结构和需求会上传到服务器吗？**
不会。页面顶部有明确的隐私提示：所有输入仅在浏览器本地处理，AI 模型也是在本地运行的，不会把你的需求或 DDL 上传到服务器。

**Q3：「表结构 DDL」不填可以吗？**
可以生成，但不推荐。不填时工具只能根据需求里的关键词推断一张默认表（如 `orders`、`users`、`t_data`）和几个通用字段，生成的 SQL 往往需要手工改表名字段名；粘贴真实 `CREATE TABLE` 语句后准确率会高很多。

**Q4：支持哪些数据库？不同数据库生成的 SQL 有区别吗？**
支持 MySQL、PostgreSQL、SQLite、SQL Server、Oracle、ClickHouse 六种。区别主要体现在标识符转义（反引号、双引号、方括号）和日期函数写法上，工具会按所选方言自动处理。

**Q5：上传文件有什么用？支持什么格式？**
「查询需求」右侧的「上传文件」支持 `.txt`、`.md`、`.json`、`.csv`、`.log`、`.sql` 六种格式：上传 `.sql` 文件时内容自动填入「表结构 DDL」框（截取前 5000 字符），上传其他格式时填入「查询需求」框（截取前 500 字符），免去手抄。

**Q6：历史记录存在哪里？会丢吗？**
每次生成的需求、DDL、数据库类型和结果都会自动保存到浏览器本地存储，可在页面底部「历史记录」中展开查看，支持「恢复」到输入框、单条「删除」和「清空历史」。它只存在当前浏览器中，清理浏览器数据或换设备后不会保留。


工具派 AI SQL 生成器教程：用自然语言描述查询需求，本地 T5 模型加规则引擎自动生成 SQL 并附中文解释，支持 MySQL 等 6 种数据库方言，可粘贴 DDL 表结构，一键复制或下载 .sql 文件。

AI SQL 生成器使用教程：自然语言一句话转 SQL，支持 6 种数据库