SQL の確認と説明

これは誰に向けたものですか

SQL を生成し、品質評価、リスク検査、チームのコミュニケーション サポートを必要としているユーザー向け。

これで解決すること

AI Review を使用して最初に構造的リスクを特定し、次に Explain selection を使用して主要なステートメントの意図を迅速に明確にし、レビューのコミュニケーション コストを削減できます。

前提条件

• 有効な DDL 出力が右側にすでに存在します。
• 現在の SQL の品質レビューまたはセグメントの説明が必要です。

ステップ

1. Table DDL 領域で、AI Review をクリックします。結果: システムは現在の DDL を分析し、スコアと提案を生成します。
2. レビュー結果の問題の説明と提案を確認します。結果: リスクの高い点と改善点を迅速に特定できます。
3. 実行可能ファイルの提案で「Apply」をクリックします。結果: 提案はフィールドまたはインデックス設定に書き戻され、さらなる検証の準備が整います。
4. レビュー領域の履歴アイコンをクリックします。結果: 同じテーブルの履歴レビュー記録を表示し、提案を再検討できます。
5. コード領域で SQL スニペットを 1 つ選択します。結果: Explain selection エントリが表示されます。
6. Explain selection をクリックして AI の説明を表示します。結果: スニペットの意図をすぐに理解して、レビューのコミュニケーションに使用できるようになります。
7. テーブルやフィールドのコメントを補足する必要がある場合は、AI に中国語ビジネス コメントの生成を要求します。結果: AI はテーブルとフィールドに対して中国語のコメントを自動的に生成し、対応する位置に埋めます。

いつ完了するか

• 現在の DDL は、少なくとも 1 回のレビュー ラウンドを完了し、読み取れる結論が得られています。
• 重要な提案は、必要に応じて適用されるか、不採用として明示的にマークされます。
• チームメンバーは、説明を通じて主要な SQL スニペットを理解できます。

よくある落とし穴と障害の処理

• 有効な DDL がないことは、レビューを実行できないことを意味します。テーブル構造を完成させ、最初に DDL を生成します。
• 「適用可能」は「適用しなければならない」という意味ではありません。ビジネス ルールに関連する提案は手動で確認する必要があります。
• Explain selection からの応答がありません。選択したコンテンツが実際に SQL テキストであることを確認してください。
• 空のレビュー履歴: 通常、このテーブルはまだ正常なレビューを完了していません。