数据库工程师必看！DeepSeek R1处理SQL问题有多强？

DeepSeek是当前最先进的开源大语言模型之一，由深度求索（DeepSeek AI）研发，具备强大的代码生成、数学计算、自然语言推理等能力。最新版本DeepSeek-R1基于强化学习训练，能够以更低的计算成本提供高质量的推理结果，适用于各类AI应用场景，如智能问答、编程辅助、知识检索等。

在实际业务场景中，我们经常会遇到各种数据问题需要通过SQL来分析和解决。

本文以一个具体案例为例：第三方系统在用户取消授权后，依然续推向系统持送数据。为了解决这一问题，需要编写SQL代码，分析推送数据，提取出涉及此类问题的用户，最终输出包含用户、最后一次用户授权时间、最后一次取消授权时间、最后一次推送时间、超期推送时长以及超期推送次数的报告。

问题描述

在我们的系统中，第三方通过推送数据与我们的系统交互，而这些推送数据存储在PostgreSQL数据库的表api_logs中。该表包含众多字段，例如： id、request_method、uri、body、data、created_at等。其中，推送数据中用户标识（uuid）嵌入在JSON格式的数据中；例如：

{"type":"login","params":"{\"isAuthorized\":1,\"authCode\":\"xxxxxxxxx\",\"userId\":\"xxxxxxxxx\"}"}

为定位问题，我们需要通过SQL语句从这些日志中提取信息，定位出哪些用户在取消授权后依然收到了数据，并计算相关的时间指标和次数统计。

为什么SQL领域适合AI辅助？

SQL语言本身是一种结构化、闭合的查询语言，其函数、语法及操作范围都是固定的。DeepSeek R1推理模型可以利用大量SQL示例数据进行训练，从而掌握这门语言的精髓。对于我们这种仅需分析固定场景的SQL问题——比如解析JSON字段、进行时间比较和聚合统计——DeepSeek R1能够在明确的上下文中生成高质量的SQL查询代码。

正因为SQL领域问题“封闭”，生成式AI能利用有限的语法规则来生成符合预期的查询语句 SQL查询的结果可以直接在数据库中执行，并通过结果与预期进行比对验证。无论是对用户授权时间还是推送数据的统计结果，都可以通过测试数据进行确认。这种高度的可验证性为DeepSeek R1提供了明确的反馈机制，便于调试和迭代生成的查询语句

案例解析

假设我们的目标是生成如下报告：用户uuid 最后一次用户授权时间 最后一次用户取消授权时间 最后一次数据推送时间 超期推送时长 超期推送数据次数 在此场景下，开发者需要编写SQL语句解析api_logs表中JSON数据，提取相关时间戳并进行计算。传统手工编写这一复杂查询可能需要花费大量时间和精力，而利用DeekSeek R1推理可以迅速生成符合业务逻辑的查询代码。

生成式AI不仅能够理解业务描述，还能结合数据库元数据（如字段名和数据类型）生成正确的SQL语句，从而大大提高工作效率。通过向DeekSeek R1推理提问，可以生成如下（伪）SQL语句：

SELECT  
json_extract_path_text(body, 'params', 'userId') AS user_uuid,  
MAX(CASE WHEN body::json->>'type' = 'login' THEN created_at END) AS last_auth_time,  
MAX(CASE WHEN body::json->>'type' = 'revokeAuth' THEN created_at END) AS last_cancel_time,  
MAX(CASE WHEN uri = 'xxxx' THEN created_at END) AS last_cgm_push_time,  
EXTRACT(EPOCH FROM (MAX(CASE WHEN uri = 'xxx' THEN created_at END)                       
		- MAX(CASE WHEN body::json->>'type' = 'revokeAuth' THEN created_at END))) AS overdue_duration,  
COUNT(CASE WHEN uri = 'xxxx'             
		AND created_at > MAX(CASE WHEN body::json->>'type' = 'revokeAuth' THEN created_at END)             			  THEN 1 END) AS overdue_push_count
FROM api_logs
GROUP BY user_uuid;

（注：实际查询可能更复杂，上述代码仅作示例说明。） 数据库SQL领域的问题，由于其封闭性、可验证性和操作性，极为适合使用DeekSeek R1推理辅助编写和优化。通过结合上下文信息与数据库元数据，DeekSeek R1推理能够快速构建符合业务需求的SQL查询语句，帮助开发者减少手工编码的错误和工作量，同时不断通过用户反馈提升准确率。未来，随着DeekSeek R1推理模型技术的不断进步，SQL问题的解决效率将进一步提高，为企业数据分析和业务监控提供更为智能和便捷的支持。

更多AI知识请前往脑洞大开AI实验室官方网站

https://www.ai360labs.com

使用脑洞大开AI实验室AI对话功能，可访问

https://www.ai360labs.com/playground/chatService/new

点击底部分享、赞和在看，把好内容传递出去