数据库工程师必看！DeepSeek R1处理惩罚SQL题目有多强？ ...

DeepSeek是当前最先辈的开源大语言模型之一，由深度求索（DeepSeek AI）研发，具备强盛的代码生成、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，可以或许以更低的计算成本提供高质量的推理结果，实用于各类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，我们常常会遇到各种数据题目需要通过SQL来分析和办理。
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。为了办理这一题目，需要编写SQL代码，分析推送数据，提取出涉及此类题目的用户，最终输出包罗用户、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陈诉。

题目形貌

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。该表包罗众多字段，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：

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

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为定位题目，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、语法及操纵范围都是固定的。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英华。对于我们这种仅需分析固定场景的SQL题目——好比解析JSON字段、进行时间比较和聚合统计——DeepSeek R1可以或许在明白的上下文中生成高质量的SQL查询代码。
正由于SQL领域题目“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提供了明白的反馈机制，便于调试和迭代生成的查询语句

案例解析

假设我们的目的是生成如下陈诉：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不仅可以或许明白业务形貌，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：

1. SELECT  
2. json_extract_path_text(body, 'params', 'userId') AS user_uuid,  
3. MAX(CASE WHEN body::json->>'type' = 'login' THEN created_at END) AS last_auth_time,  
4. MAX(CASE WHEN body::json->>'type' = 'revokeAuth' THEN created_at END) AS last_cancel_time,  
5. MAX(CASE WHEN uri = 'xxxx' THEN created_at END) AS last_cgm_push_time,  
6. EXTRACT(EPOCH FROM (MAX(CASE WHEN uri = 'xxx' THEN created_at END)                       
7.                 - MAX(CASE WHEN body::json->>'type' = 'revokeAuth' THEN created_at END))) AS overdue_duration,  
8. COUNT(CASE WHEN uri = 'xxxx'            
9.                 AND created_at > MAX(CASE WHEN body::json->>'type' = 'revokeAuth' THEN created_at END)                                       THEN 1 END) AS overdue_push_count
10. FROM api_logs
11. GROUP BY user_uuid;

复制代码

（注：实际查询可能更复杂，上述代码仅作示例说明。） 数据库SQL领域的题目，由于其封闭性、可验证性和操纵性，极为适合利用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推理可以或许快速构建符合业务需求的SQL查询语句，资助开发者淘汰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。将来，随着DeekSeek R1推理模型技术的不断进步，SQL题目的办理效率将进一步提高，为企业数据分析和业务监控提供更为智能和便捷的支持。

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