从逻辑嵌套到跨库适配,从调试排错到历史交接,这些开发窘境你是否感同身受?
业务需求复杂,SQL嵌套多层,逻辑混乱,执行结果出错。
排查错误需逐层拆解子查询,调试时间远超编写。
同一份逻辑需适配多种数据库语法,纯体力重复劳动。
接手无注释的“祖传SQL”,逻辑晦涩难懂,修改风险高。
业务口径调整,底层SQL结构需大幅修改,迭代成本高。
如果写SQL能这么爽就好了:从繁琐的重复劳动中解放,回归逻辑构建的本质。
逻辑分步拆解,聚焦单一目标,思路线性清晰。
支持查看中间结果,错误源头一键定位,大幅缩短调试周期。
一套核心逻辑自动适配多数据库,无需手动修改语法。
逻辑自带可视化文档与注释,新人接手无沟通障碍。
AI辅助基础代码优化,核心业务逻辑由开发者掌控。
一句话搞懂SQLazy的本质:用规范自然语言定义逻辑,确定性编译成原生SQL。
全程基于你定义的明确逻辑执行,业务逻辑主导权始终在开发者手中。
由确定性编译器生成最终SQL,输出结果稳定、可复现,消除不确定性。
最终产物是标准、纯净的原生SQL代码,可无缝部署在任何数据库环境中。
告别多层嵌套,将复杂的业务逻辑转化为直观、线性的单步操作流。
每一步仅执行单一操作,撰写时顺思路,阅读时无需层层解析。
将复杂逻辑拆解为简单步骤,无需强行脑补上下文,上手即用。
需求变更仅需修改对应步骤,互不干扰,避免牵一发而动全身。
WITH s2 AS (
SELECT CODE, DT, CL FROM stock WHERE CODE = 110838
)
SELECT MAX(连涨天数) AS 最长上涨天数
FROM (
SELECT 不涨标记, COUNT(DT) AS 连涨天数
FROM (
SELECT CODE, DT, CL,
SUM(CASE WHEN CL < col__3 THEN 1 ELSE 0 END) OVER (
ORDER BY CASE WHEN DT IS NULL THEN 1 ELSE 0 END, DT ASC
) + 1 AS 不涨标记
FROM (
SELECT s2.*, LAG(CL) OVER (
ORDER BY CASE WHEN DT IS NULL THEN 1 ELSE 0 END, DT ASC
) AS col__3
FROM s2
) sub__4
) s3
GROUP BY 不涨标记
) s4
| 命名 | 锚点 | 语句 |
|---|---|---|
| s1 | stock | 筛选 CODE 等于 110838 |
| s2 | 排序 DT 升序 | |
| s3 | 分段 CL 变小 命名 不涨标记 | |
| s4 | 汇总 DT 计数 命名 连涨天数 分组 不涨标记 | |
| 汇总 连涨天数 最大 命名 最长上涨天数 |
不用再手动拆SQL,每一步结果都看得见,让数据调试流程像代码开发一样清晰可控。
点击任意步骤,直接查看对应中间表的完整数据,无需手动拆分执行。
无论是过滤条件出错还是计算逻辑偏差,都能当场定位问题环节。
沿用代码调试的成熟逻辑,将传统“盲猜+试错”升级为可视化、可追溯的高效流程。
终结“写半小时SQL,调一小时bug”的困境,聚焦业务逻辑构建与优化。
一次写清业务逻辑,系统自动适配所有数据库方言,实现跨平台无缝开发。
基于统一的逻辑描述,无需修改核心代码,即可一键切换运行的目标数据库环境。
原生支持MySQL、Oracle、PG等业界主流数据库与数仓平台。
自动处理不同数据库的函数差异、数据类型转换及窗口函数特性。
彻底告别“同一业务逻辑,为适配不同数据库写N个SQL版本”的低效模式。
写出来的步骤,就是最好的开发文档,让每一行逻辑都清晰可见、有据可依。
步骤列表本身就是清晰的计算说明,无需额外编写繁琐注释,逻辑与说明融为一体。
无论新人接手项目,还是自己隔期回溯,只需阅读步骤流程,即可快速掌握完整业务逻辑。
历史工单不再是晦涩难懂的“天书”,复用已有逻辑时,仅需调整关键参数即可快速适配。
团队协作沟通成本大幅降低,核心业务逻辑固化为文档,彻底避免人员流动造成的知识流失。
AI是你的专业打字员,而非业务逻辑的决策者,让技术服务于思维而非替代思维
使用更灵活的口语描述计算步骤(如:找出CODE是110838的数据)
AI将口语转换成规范语句(如:筛选 (CODE 等于 110838))
编译器生成可执行SQL
AI不替你设计业务逻辑,仅专注于将口语化的需求描述,精准转译为规范的代码步骤,严守“执行”边界。
当你输入“只留北京地区的活跃用户”,AI会自动补全为标准的 filter 过滤语法,让自然语言流畅转化为机器指令。
关键的业务判断、筛选规则等核心逻辑由人把控,AI仅作为执行工具,彻底规避因AI生成错误逻辑带来的业务风险
无需再耗费精力记忆复杂语法、拼写关键字,把琐碎的编码工作交给AI,让你的大脑专注于业务逻辑的梳理与优化。
| ID | Date | Invoiced | Amount |
|---|---|---|---|
| AAA | 2023-01 | 0 | 10 |
| AAA | 2023-02 | 0 | 15 |
| AAA | 2023-03 | 1 | 15 |
| AAA | 2023-04 | 0 | 10 |
| AAA | 2023-05 | 0 | 10 |
| AAA | 2023-06 | 1 | 10 |
| BBB | 2022-05 | 0 | 40 |
| BBB | 2022-06 | 1 | 20 |
| BBB | 2022-07 | 0 | 30 |
| BBB | 2022-08 | 1 | 30 |
| ID | Date | Invoiced | Amount |
|---|---|---|---|
| AAA | 2023-03 | 1 | 40 |
| AAA | 2023-06 | 1 | 30 |
| BBB | 2022-06 | 1 | 60 |
| BBB | 2022-08 | 1 | 60 |
只保留开票行(invoiced=1),每行 Amount 是自上次开票以来的累计值
| 命名 | 锚点 | 语句 |
|---|---|---|
| t1 | invoice | 排序 id,dt 降序 |
| t2 | 计算列 invoiced 累计 命名 grp 分区 id | |
| t3 | 汇总 dt 最大 命名 dt, invoiced 最大 命名 invoiced, amount 合计 命名 amount 分组 id, grp | |
| t4 | 导出表 id dt invoiced amount |
WITH invoice_groups AS (
SELECT id, dt, invoiced, amount,
SUM(invoiced) OVER (PARTITION BY id ORDER BY CASE WHEN id IS NULL THEN 1 ELSE 0 END, id ASC, dt DESC ROWS UNBOUNDED PRECEDING) AS grp
FROM invoice
),
aggregated AS (
SELECT id, grp, MAX(dt) AS dt, MAX(invoiced) AS invoiced, SUM(amount) AS amount
FROM invoice_groups
GROUP BY id, grp
)
SELECT id, dt, invoiced, amount
FROM aggregated
ORDER BY id, grp
| account_number | dt | seq |
|---|---|---|
| 19 | 2024-04-03 07:02:02 | 1 |
| 19 | 2024-04-03 07:02:41 | 2 |
| 19 | 2024-04-03 14:58:49 | 1 |
| 19 | 2024-04-03 19:58:49 | 1 |
| 19 | 2024-04-05 14:58:49 | 1 |
| 19 | 2024-04-05 14:59:31 | 2 |
| 19 | 2024-04-17 23:56:13 | 1 |
| 19 | 2024-04-18 00:15:13 | 2 |
| 19 | 2024-04-18 14:56:13 | 1 |
| 19 | 2024-04-19 07:41:55 | 1 |
| 19 | 2024-04-19 07:42:20 | 2 |
| 19 | 2024-04-19 08:41:20 | 3 |
| 20 | 2024-04-17 23:59:13 | 1 |
| 20 | 2024-04-18 07:41:55 | 1 |
| 20 | 2024-04-18 19:41:55 | 1 |
| 20 | 2024-04-18 19:56:55 | 2 |
需要根据前两列生成一个序列号 Seq:
| 命名 | 锚点 | 语句 |
|---|---|---|
| t1 | numEvents | 排序 account_number 升序 dt 升序 |
| t2 | 分段 条件 ((dt [-1] 偏移 3600 秒) <= dt) 分区 account_number 命名 grp | |
| t3 | 计算列 # 命名 seq 分区 account_number grp | |
| t4 | 导出表 删除 grp |
WITH t1 AS (
SELECT account_number, dt FROM numEvents
),
t2 AS (
SELECT account_number, dt,
1 + SUM(CASE WHEN (col__5 + INTERVAL 3600 SECOND <= dt) THEN 1 ELSE 0 END)
OVER (PARTITION BY account_number ORDER BY account_number ASC, dt ASC) AS grp
FROM (
SELECT t1.*,
LAG(dt) OVER (PARTITION BY account_number ORDER BY account_number ASC, dt ASC) AS col__5
FROM t1
) sub__6
)
SELECT
ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY account_number, grp ORDER BY account_number ASC, dt ASC) AS seq,
dt,
account_number
FROM t2
ORDER BY account_number ASC, dt ASC
| ID | SPLIT | CUST | DATE | AMOUNT |
|---|---|---|---|---|
| ID_1 | SPLIT_YES | A | 2024-05-01 00:00:00 | 100 |
| ID_1 | SPLIT_NO | A | 2024-04-01 00:00:00 | 200 |
| ID_1 | SPLIT_YES | B | 2024-03-01 00:00:00 | 50 |
| ID_2 | SPLIT_YES | A | 2024-05-01 00:00:00 | 50 |
| ID_2 | SPLIT_NO | A | 2024-04-01 00:00:00 | 300 |
| ID_2 | SPLIT_NO | B | 2024-03-01 00:00:00 | 300 |
| ID_3 | SPLIT_YES | B | 2024-04-01 00:00:00 | 90 |
| ID_3 | SPLIT_NO | B | 2024-04-01 00:00:00 | 30 |
| ID_3 | SPLIT_NO | A | 2024-04-01 00:00:00 | 10 |
| ID_3 | SPLIT_NO | A | 2024-03-01 00:00:00 | 10 |
| ID | SPLIT | CUST | DATE | AMOUNT |
|---|---|---|---|---|
| ID_1 | SPLIT_NO | A | 2024-04-01 00:00:00 | 200 |
| ID_1 | SPLIT_YES | A | 2024-05-01 00:00:00 | 150 |
| ID_2 | SPLIT_NO | A | 2024-04-01 00:00:00 | 600 |
| ID_2 | SPLIT_YES | A | 2024-05-01 00:00:00 | 50 |
| ID_3 | SPLIT_NO | A | 2024-04-01 00:00:00 | 20 |
| ID_3 | SPLIT_NO | B | 2024-04-01 00:00:00 | 30 |
| ID_3 | SPLIT_YES | B | 2024-04-01 00:00:00 | 90 |
对数据表按ID和SPLIT字段分组后,根据组内日期是否重复来决定是否进一步按CUST分组,并汇总金额保留最近日期的记录。
| 命名 | 锚点 | 语句 |
|---|---|---|
| t2 | splitAcc | 排名 DT 降序 中式 命名 rnk 分区 ID SPLIT |
| t3 | 计算列 if (rnk = 1 then CUST else null) 命名 rnk1 分区 ID SPLIT | |
| t4 | 计算列 AMOUNT 合计 命名 total_amount, rnk1 唯一计数 命名 num_cust 分区 ID SPLIT | |
| t5 | 计算列 AMOUNT 合计 命名 total_cust_amount 分区 ID SPLIT CUST | |
| t6 | 计算列 if (num_cust = 1 then total_amount else total_cust_amount) 命名 amt | |
| t7 | 筛选 rnk = 1 | |
| 导出表 ID SPLIT CUST DT amt |
WITH ranked AS (
SELECT
sub__13.*,
DENSE_RANK() OVER (PARTITION BY ID, SPLIT ORDER BY DT DESC) AS rnk
FROM splitAcc sub__13
),
with_totals AS (
SELECT
ID, SPLIT, CUST, DT, AMOUNT, rnk,
CASE WHEN rnk = 1 THEN CUST ELSE NULL END AS rnk1,
SUM(AMOUNT) OVER (PARTITION BY ID, SPLIT) AS total_amount,
COUNT(DISTINCT CASE WHEN rnk = 1 THEN CUST ELSE NULL END) OVER (PARTITION BY ID, SPLIT) AS num_cust,
SUM(AMOUNT) OVER (PARTITION BY ID, SPLIT, CUST) AS total_cust_amount
FROM ranked
)
SELECT
ID, SPLIT, CUST, DT,
CASE WHEN num_cust = 1 THEN total_amount ELSE total_cust_amount END AS amt
FROM with_totals
WHERE rnk = 1
| InvoiceID | Amount | ProjectID |
|---|---|---|
| 1 | 100.0000 | 1 |
| 2 | 100.0000 | 2 |
| 3 | 100.0000 | 3 |
| 4 | 100.0000 | 4 |
| ID | ProjectID | AccountCode |
|---|---|---|
| 1 | 1 | 12345 |
| 2 | 2 | 12345 |
| 3 | 2 | 7890 |
| 4 | 3 | 800 |
| 5 | 3 | 234 |
| 6 | 3 | 987 |
| 7 | 4 | 800 |
| 8 | 4 | 234 |
| 9 | 4 | 987 |
| 10 | 4 | 2579 |
| InvoiceID | Amount | ProjectID | AccountCode | SplitAmount |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 100.0 | 1 | 12345 | 100.0 |
| 2 | 100.0 | 2 | 12345 | 50.0 |
| 2 | 100.0 | 2 | 7890 | 50.0 |
| 3 | 100.0 | 3 | 800 | 33.34 |
| 3 | 100.0 | 3 | 234 | 33.33 |
| 3 | 100.0 | 3 | 987 | 33.33 |
| 4 | 100.0 | 4 | 800 | 25.0 |
| 4 | 100.0 | 4 | 234 | 25.0 |
| 4 | 100.0 | 4 | 987 | 25.0 |
| 4 | 100.0 | 4 | 2579 | 25.0 |
关联连个表,将发票金额按项目下的账户数平均分账,金额保留两位小数,最后一个账户分剩余的钱,保证总和不变。
| 命名 | 锚点 | 语句 |
|---|---|---|
| t1 | numEvents | 拼接 projectid; 关联表 invoices; projectid; 拼接列 invoiceid amount |
| t2 | 排序 accountcode 升序 | |
| t3 | 计算列 invoiceid 计数 命名 cnt, round (amount /cnt, 2) 命名 splitamount 分区 projectid | |
| t4 | 计算列 splitamount 合计 命名 saa, if (# = 1 then round (splitamount + amount - saa,2) else splitamount) 命名 f1 分区 projectid | |
| t5 | 导出表 invoiceid amount accountcode projectid f1 命名 splitamount | |
| t6 | 排序 invoiceid 升序 accountcode 升序 |
WITH joined AS (
SELECT p.id, p.projectid, p.accountcode, i.invoiceid, i.amount
FROM projects p
LEFT JOIN invoices i ON p.projectid = i.projectid
),
with_count AS (
SELECT *,
COUNT(invoiceid) OVER (PARTITION BY projectid) AS cnt
FROM joined
),
with_split AS (
SELECT *,
ROUND(amount / cnt, 2) AS splitamount
FROM with_count
),
with_sum AS (
SELECT *,
SUM(splitamount) OVER (PARTITION BY projectid) AS saa
FROM with_split
),
adjusted AS (
SELECT *,
CASE
WHEN ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY projectid ORDER BY accountcode ASC) = 1
THEN ROUND(splitamount + amount - saa, 2)
ELSE splitamount
END AS f1
FROM with_sum
)
SELECT invoiceid, amount, accountcode, projectid, f1 AS splitamount
FROM adjusted
ORDER BY invoiceid ASC, accountcode ASC
可视化编辑Workflow步骤,内置语法高亮、智能帮助功能,大幅降低脚本编写门槛。
点击任意步骤即可即时查看对应中间结果,实现开发调试零成本试错。
实时编译生成原生SQL代码,一键切换MySQL、PostgreSQL等目标数据库。
灵活接入大模型API密钥,辅助规范查询语句。
全程本地环境运行,数据不出内网,支持完全离线使用,从源头保障企业数据安全。
支持接入企业自有大模型服务,AI代码建议、优化无调用次数限制,成本可控且响应更快。
集成SPL计算引擎,可在本地轻松处理百万级数据集,验证逻辑效率远高于传统数据库。
逻辑可读性:多层嵌套结构晦涩难懂,依赖开发者个人编码习惯,新成员上手极慢。
调试与维护:需手动拆解子查询定位问题,历史代码无文档,后续维护与迭代成本极高。
适配与可靠性:多库适配纯手工重复劳动,结果完全依赖个人能力,极易出现语法与逻辑错误。
逻辑可读性:AI 生成逻辑随机发挥,无固定规范,输出结果不可控,难以理解其推导过程。
调试与维护:生成过程是黑盒,出错后无法排查原因,代码无维护性,无法长期复用。
适配与可靠性:存在AI幻觉问题,生成结果不稳定,多库适配能力弱,无法保证业务正确性。
逻辑可读性:分步逻辑清晰透明,以可视化步骤生成SQL,结构规范,任何人都能快速理解。
调试与维护:每一步操作均可验证,问题可精准定位;步骤即文档,后续维护成本极低。
适配与可靠性:编译级保证结果100%正确,支持多数据库一键切换自动适配,彻底消除幻觉。
半天就能上手,不用推翻现有习惯,让学习过程轻量又高效
基础运算不到20个,沿用熟悉的SQL核心概念,仅替换为更直观的写法。
多个覆盖各行业的真实业务场景示例,无需从零构建,即可快速上手。
它不是要你抛弃纯粹的SQL技能,而是为你提供一套更高效的逻辑组织方式。
最终输出的是标准原生SQL语句,可直接在现有数据库、BI工具中运行,与各类数据平台完全兼容。
半天就能上手,不用推翻现有习惯,让学习过程轻量又高效
基础运算不到20个,沿用熟悉的SQL核心概念,仅替换为更直观的写法。
多个覆盖各行业的真实业务场景示例,无需从零构建,即可快速上手。
它不是要你抛弃纯粹的SQL技能,而是为你提供一套更高效的逻辑组织方式。
最终输出的是标准原生SQL语句,可直接在现有数据库、BI工具中运行,与各类数据平台完全兼容。
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