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sql-assistantSQL 助手

Agent Skill

用于辅助数据库表结构、查询语句、迁移脚本和数据维护任务。它适合让 Agent 分析 schema、编写 SQL、排查查询问题、整理索引或生成迁移建议。使用时需要明确数据库类型、连接环境和目标表,区分只读分析与写入变更;涉及删除、更新、迁移和批量导入时,应优先 dry-run、备份或事务保护,避免误操作。

总安装

4,609

周安装

198

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

1,616
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:sql-assistant(SQL 助手)
来源仓库:https://github.com/goldath/sql-assistant
安装命令:
openclaw skills install sql-assistant
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install sql-assistant

简介

用于辅助数据库表结构、查询语句、迁移脚本和数据维护任务。

  • 适合分析 schema、编写 SQL、排查查询问题或生成索引建议。
  • 使用时需明确数据库类型和连接环境,区分只读与写入操作。
  • 涉及数据变更时应优先 dry-run、备份或使用事务保护。
  • 支持多数据库类型,适用于开发、运维和数据分析场景。sql-assistant 属于效率类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

SKILL.md

name
sql-assistant
description
>

SQL 查询优化助手

核心工作流

Step 1 — 理解需求

收集上下文:

  • 数据库类型(PostgreSQL / MySQL / SQLite / SQL Server)
  • 表结构(DDL 或列描述)
  • 业务目标(查什么、过滤条件、聚合逻辑)
  • 数据量级(小表 <10万 / 中表 <1000万 / 大表 >1000万)
  • 性能问题描述(慢查询?错误结果?)

Step 2 — 查询构建

基础查询框架

SELECT
  col1,
  col2,
  agg_func(col3) AS alias
FROM table_name t
JOIN other_table o ON t.id = o.fk_id
WHERE condition
GROUP BY col1, col2
HAVING agg_condition
ORDER BY alias DESC
LIMIT 100;

CTE 模式(复杂逻辑拆分)

WITH base_data AS (
  SELECT user_id, COUNT(*) AS order_count
  FROM orders
  WHERE created_at >= '2026-01-01'
  GROUP BY user_id
),
ranked AS (
  SELECT *, RANK() OVER (ORDER BY order_count DESC) AS rk
  FROM base_data
)
SELECT * FROM ranked WHERE rk <= 10;

Step 3 — 性能优化策略

索引策略

-- 单列索引
CREATE INDEX idx_orders_user ON orders(user_id);

-- 复合索引(遵循最左前缀原则)
CREATE INDEX idx_orders_user_date ON orders(user_id, created_at);

-- 覆盖索引(避免回表)
CREATE INDEX idx_orders_cover ON orders(user_id, created_at, status, amount);

EXPLAIN 分析

EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS, FORMAT JSON)
SELECT * FROM orders WHERE user_id = 42;

关注指标:

  • Seq Scan → 考虑加索引
  • rows 估算偏差大 → 需要 ANALYZE
  • cost 高 → 优化 JOIN 顺序或添加索引
  • Buffers: shared hit/read → 缓存命中率

Step 4 — 常见优化模式

分页优化(大表 OFFSET 慢)

-- ❌ 慢:OFFSET 需扫描丢弃前N行
SELECT * FROM orders ORDER BY id LIMIT 20 OFFSET 100000;

-- ✅ 快:游标分页
SELECT * FROM orders WHERE id > :last_seen_id ORDER BY id LIMIT 20;

IN 子查询优化

-- ❌ 可能慢
SELECT * FROM users WHERE id IN (SELECT user_id FROM premium_members);

-- ✅ 用 EXISTS 或 JOIN
SELECT u.* FROM users u
JOIN premium_members pm ON u.id = pm.user_id;

避免函数破坏索引

-- ❌ 函数包装列,索引失效
WHERE YEAR(created_at) = 2026

-- ✅ 范围条件,索引有效
WHERE created_at >= '2026-01-01' AND created_at < '2027-01-01'

Step 5 — 窗口函数常用模式

-- 分组内排名
ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY created_at DESC)

-- 累计求和
SUM(amount) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY created_at)

-- 环比计算
LAG(revenue, 1) OVER (ORDER BY month) AS prev_month_revenue

-- 移动平均
AVG(score) OVER (ORDER BY date ROWS BETWEEN 6 PRECEDING AND CURRENT ROW)

Step 6 — 查询审查清单

  • [ ] SELECT 只取需要的列(避免 SELECT *)
  • [ ] WHERE 条件列有索引
  • [ ] JOIN 条件有索引
  • [ ] 大表分页用游标而非 OFFSET
  • [ ] 聚合前先 WHERE 过滤(减少聚合数据量)
  • [ ] 复杂逻辑用 CTE 而非嵌套子查询
  • [ ] 无 N+1 查询问题

反模式速查

反模式修复方式
SELECT *显式列出需要的列
OFFSET 大分页改用游标/keyset 分页
WHERE 列用函数改用范围条件
隐式类型转换确保参数类型匹配
无 LIMIT 的全表扫描加 LIMIT 或索引过滤
OR 替代 UNION改用 UNION ALL

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

86.24%
按下载量换算1,394

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

权限需确认

当前来源未能明确判断权限范围,默认进入异常复核队列。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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