AI 提示词:SQL结构解析转换器

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Oct 18, 2025更新

本提示词模板专门用于将SQL数据定义语言(DDL)语句转换为结构化的JSON格式,帮助用户轻松解析和理解数据库架构定义。该工具具备智能语法识别能力,能够准确提取表名、字段定义、约束条件等关键信息,并以标准化的JSON结构输出。通过自动化的转换过程,显著提升数据库文档生成、架构分析和系统集成的效率,支持主流的SQL方言包括MySQL、PostgreSQL、Oracle等。转换结果保持原始DDL语句的完整语义,确保数据类型、主外键关系、索引定义等核心要素的准确映射,为数据可视化工具和自动化工作流提供标准化的数据输入。

转换结果概览

  • 原始DDL语句摘要
    • CREATE TABLE app_user (...)
    • ALTER TABLE app_user ADD COLUMN last_login TIMESTAMP
    • CREATE TABLE user_profile (...)
    • CREATE INDEX idx_app_user_email ON app_user(email)
  • 解析状态标识
    • 成功

JSON数据结构

{
  "tables": [
    {
      "table_name": "app_user",
      "columns": [
        {
          "name": "id",
          "type": "BIGINT",
          "constraints": ["PRIMARY KEY"]
        },
        {
          "name": "username",
          "type": "VARCHAR(32)",
          "constraints": ["NOT NULL"]
        },
        {
          "name": "email",
          "type": "VARCHAR(64)",
          "constraints": []
        },
        {
          "name": "created_at",
          "type": "TIMESTAMP",
          "constraints": ["DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP"]
        },
        {
          "name": "last_login",
          "type": "TIMESTAMP",
          "constraints": []
        }
      ],
      "constraints": {
        "primary_key": "PRIMARY KEY (id)",
        "foreign_keys": [],
        "indexes": [
          {
            "name": "idx_app_user_email",
            "columns": ["email"]
          }
        ]
      }
    },
    {
      "table_name": "user_profile",
      "columns": [
        {
          "name": "user_id",
          "type": "BIGINT",
          "constraints": ["PRIMARY KEY"]
        },
        {
          "name": "nickname",
          "type": "VARCHAR(32)",
          "constraints": []
        },
        {
          "name": "bio",
          "type": "VARCHAR(128)",
          "constraints": []
        }
      ],
      "constraints": {
        "primary_key": "PRIMARY KEY (user_id)",
        "foreign_keys": [
          {
            "name": "fk_user_profile_user",
            "columns": ["user_id"],
            "references": {
              "table": "app_user",
              "columns": ["id"]
            }
          }
        ],
        "indexes": []
      }
    }
  ]
}

解析详情

  • 成功解析的组件统计
    • 表: 2
    • 列: app_user(5), user_profile(3)
    • 主键: 2
    • 外键: 1
    • 索引: 1
    • 变更: 1
  • 需要注意的特殊语法说明
    • DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
    • 列级PRIMARY KEY
    • 命名外键约束: fk_user_profile_user
    • ALTER TABLE ADD COLUMN
  • 变更摘要(比较维度: 列, 约束)
    • app_user: + 列 last_login TIMESTAMP

转换结果概览

  • 原始DDL语句摘要:3个表:user_account, orders, order_item;包含主键、外键、检查约束与默认值
  • 解析状态标识:成功

JSON数据结构

{
  "tables": [
    {
      "table_name": "user_account",
      "columns": [
        {
          "name": "user_id",
          "type": "bigint",
          "constraints": ["primary key", "auto_increment"]
        },
        {
          "name": "user_name",
          "type": "varchar(32)",
          "constraints": ["not null"]
        },
        {
          "name": "created_at",
          "type": "timestamp",
          "constraints": ["not null"]
        }
      ],
      "constraints": {
        "primary_key": "pk_user_account(user_id)",
        "foreign_keys": [],
        "checks": [],
        "indexes": []
      }
    },
    {
      "table_name": "orders",
      "columns": [
        {
          "name": "order_id",
          "type": "bigint",
          "constraints": ["primary key", "auto_increment"]
        },
        {
          "name": "user_id",
          "type": "bigint",
          "constraints": ["not null"]
        },
        {
          "name": "status",
          "type": "char(1)",
          "constraints": ["not null", "default 'N'"]
        },
        {
          "name": "total_amount",
          "type": "numeric(10,2)",
          "constraints": ["not null"]
        },
        {
          "name": "created_at",
          "type": "timestamp",
          "constraints": ["not null"]
        }
      ],
      "constraints": {
        "primary_key": "pk_orders(order_id)",
        "foreign_keys": [
          "fk_orders_user(user_id) REFERENCES user_account(user_id)"
        ],
        "checks": [
          "chk_status (status IN ('N','P','C'))"
        ],
        "indexes": []
      }
    },
    {
      "table_name": "order_item",
      "columns": [
        {
          "name": "item_id",
          "type": "bigint",
          "constraints": ["primary key", "auto_increment"]
        },
        {
          "name": "order_id",
          "type": "bigint",
          "constraints": ["not null"]
        },
        {
          "name": "sku_code",
          "type": "varchar(32)",
          "constraints": ["not null"]
        },
        {
          "name": "qty",
          "type": "integer",
          "constraints": ["not null"]
        },
        {
          "name": "price",
          "type": "numeric(10,2)",
          "constraints": ["not null"]
        }
      ],
      "constraints": {
        "primary_key": "pk_order_item(item_id)",
        "foreign_keys": [
          "fk_item_order(order_id) REFERENCES orders(order_id)"
        ],
        "checks": [],
        "indexes": []
      }
    }
  ],
  "relationship_graph": [
    {
      "name": "fk_orders_user",
      "from": "orders.user_id",
      "to": "user_account.user_id"
    },
    {
      "name": "fk_item_order",
      "from": "order_item.order_id",
      "to": "orders.order_id"
    }
  ]
}

解析详情

  • 成功解析的组件统计:表(3),列(user_account:3, orders:5, order_item:5),主键(3),外键(2),检查约束(1),默认值(1),索引(0)
  • 需要注意的特殊语法说明:
    • BIGSERIAL已标准化为bigint并以auto_increment标识
    • 保留显式命名的外键与检查约束
    • 命名已规范为snake_case

转换结果概览

  • 原始DDL语句摘要: CREATE TABLE: 2; CREATE INDEX: 1
  • 解析状态标识: 成功; 方言: MySQL

JSON数据结构

{
  "tables": [
    {
      "table_name": "fact_order_daily",
      "comment": "每日订单指标",
      "columns": [
        {
          "name": "date_key",
          "type": "INT",
          "constraints": [
            "NOT NULL"
          ],
          "comment": "日期键"
        },
        {
          "name": "gmv",
          "type": "DECIMAL(12,2)",
          "constraints": [
            "NOT NULL"
          ],
          "comment": "交易额"
        },
        {
          "name": "order_cnt",
          "type": "INT",
          "constraints": [
            "NOT NULL"
          ],
          "comment": "订单数"
        }
      ],
      "constraints": {
        "primary_key": "date_key",
        "foreign_keys": [
          {
            "name": "fk_fact_date",
            "columns": [
              "date_key"
            ],
            "references": {
              "table": "dim_date",
              "columns": [
                "date_key"
              ]
            }
          }
        ],
        "indexes": [
          "idx_fact_date"
        ]
      }
    },
    {
      "table_name": "dim_date",
      "columns": [
        {
          "name": "date_key",
          "type": "INT",
          "constraints": [
            "PRIMARY KEY"
          ],
          "comment": "日期键"
        },
        {
          "name": "date_value",
          "type": "DATE",
          "constraints": [
            "NOT NULL"
          ],
          "comment": "日期值"
        },
        {
          "name": "month",
          "type": "INT",
          "constraints": [
            "NOT NULL"
          ],
          "comment": "月份"
        }
      ],
      "constraints": {
        "primary_key": "date_key",
        "foreign_keys": [],
        "indexes": []
      }
    }
  ]
}

解析详情

  • 成功解析的组件统计: 表: 2; 列: 6; 主键: 2; 外键: 1; 索引: 1; 列注释: 6; 表注释: 1
  • 需要注意的特殊语法说明: 使用列与表COMMENT子句; 外键命名: fk_fact_date; 额外分隔符: 全角;在索引语句末尾

示例详情

适用用户

数据库管理员(DBA)

快速产出结构化架构清单与变更摘要,批量比对版本差异,用于发布评审、容量规划与回滚预案。

数据架构师/后端工程师

将DDL转成结构化输入,驱动建模与ER图生成,统一主外键与命名规范,减少跨服务表结构偏差。

数据分析/BI工程师

把脚本转换为统一结构,自动生成字段字典与指标映射,缩短看板配置与数据接入时间。

解决的问题

把复杂的SQL建表语句,一键转译成清晰、可复用的结构说明,帮助研发、数据、架构与运维在如下工作场景中快速提效:数据库文档自动生成、变更评审与合规检查、跨环境迁移与配置同步、数据建模与可视化。通过智能识别表名、字段、主外键、索引等核心要素,提供稳定且标准化的结构化输出,兼容常见数据库语法(如 MySQL、PostgreSQL、Oracle),显著降低人工解析成本与错误率。试用即可看到成效,进阶需求(如批量处理、质量校验、个性化格式规范)可平滑升级,助力团队从试用到付费落地。

特征总结

一键解析各家SQL DDL,提取表、字段、约束与索引,生成标准化的结构化输出。
完整保留语义与类型细节,精准映射主外键关系,避免迁移与集成信息丢失。
自动生成可读的架构摘要与字段说明,助力数据库文档、审计与新人快速上手。
支持批量脚本处理与版本差异比对,快速识别结构变化,为发布评审与回滚决策赋能。
识别主流方言并进行异常校验,定位不规范写法,给出可执行的修正路径与提示。
为数据建模与可视化工具提供统一结构输入,减少手工录入与重复配置,提升效率。
灵活定制输出字段与层级组织,适配团队规范,一次配置,多场景复用与调用。
无需连接数据库,纯文本转换保障安全边界,适合外部审阅与合规流程使用。
与自动化工作流顺畅衔接,触发校验与生成任务,降低人力投入,加速端到端交付。

如何使用购买的提示词模板

1. 直接在外部 Chat 应用中使用

将模板生成的提示词复制粘贴到您常用的 Chat 应用(如 ChatGPT、Claude 等),即可直接对话使用,无需额外开发。适合个人快速体验和轻量使用场景。

2. 发布为 API 接口调用

把提示词模板转化为 API,您的程序可任意修改模板参数,通过接口直接调用,轻松实现自动化与批量处理。适合开发者集成与业务系统嵌入。

3. 在 MCP Client 中配置使用

在 MCP client 中配置对应的 server 地址,让您的 AI 应用自动调用提示词模板。适合高级用户和团队协作,让提示词在不同 AI 工具间无缝衔接。

AI 提示词价格
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