开发者 SQL 智能优化助手

用户

后端开发人员（Java / Go 等），每天编写 SQL，但没有必要成为数据库优化专家。

问题

一条 SQL 在开发环境（几万行数据）能毫秒级返回，但在生产环境（数千万到上亿行数据）可能变成性能瓶颈。以订单查询为例：

SELECT order_id, customer_id, order_status, create_time, total_amount
FROM orders
WHERE DATE(create_time) = '2026-09-04'
  AND customer_id = 10086
ORDER BY create_time DESC;

DATE(create_time) 把函数作用在过滤字段上，导致 create_time 上的索引无法被有效利用，扫描范围被放大。开发人员通常不会在写 SQL 时主动检查这类问题——执行计划、索引结构、优化器行为、谓词选择性等都不是他们的日常职责。

目标

在代码提交之前发现并解决 SQL 性能风险，让性能问题止步于开发阶段，而不是几个月后在线上暴露。

流程

开发者 SQL 智能优化助手把数据库性能分析能力直接带入开发流程：整个过程在现有研发流程内完成，开发人员不需要切换工具。

依赖能力

由以下能力组合而成，具体改写规则与索引设计逻辑见各能力页：

SQL质量检查

查询重写优化

智能索引推荐

执行计划分析

自动化性能验证

成功标准

指标	目标
开发阶段 SQL 问题发现率	提升
上线后 SQL 问题数量	降低
SQL 优化平均处理时间	降低
开发向 DBA 咨询次数	降低
新版本引入慢 SQL 数量	降低

不只是“帮你生成 SQL”

很多 AI 编程助手主要解决“SQL 怎么写”。但生产级 SQL 还需要继续回答：

这条 SQL 能用索引吗？一亿行数据还跑得动吗？是否存在更优的查询重写方案？应该加什么索引？执行计划是否合理？优化后是否真的更快？

开发者 SQL 智能优化助手的价值就在这里——不仅生成 SQL，还基于数据库语义与优化器完成分析、重写与验证。

与 SQL 质量门禁的分工

开发者 SQL 智能优化助手解决写 SQL 时的问题，SQL 质量门禁解决提交和发布时的问题，两者衔接形成“性能左移”：

立即体验

用一条 SQL 完成第一次质量检查、重写与智能索引推荐。

了解 SQL 质量门禁

在 CI/CD 中拦截有风险的 SQL。

了解查询重写优化

查看等价重写能力。

申请产品演示

联系 PawSQL 团队获取演示。

​用户

​问题

​目标

​流程

​依赖能力