飞算 JavaAI SQL Chat 新增库表集指南：三步搞定表管理，让 SQL 生成更精准

在数据驱动决策的企业场景中，高效管理数据库表、精准生成 SQL 语句是提升开发与数据分析效率的关键。飞算 JavaAI 旗下 SQL Chat 工具推出的 “新增库表集” 功能，通过系统化的表管理逻辑，帮助用户将分散的数据库表归类整合，后续只需选择对应库表集即可让 AI 精准解析需求、生成符合业务逻辑的 SQL 语句。本文将详细拆解该功能的操作流程、核心特性与使用价值，助力用户快速上手。

一、功能前置：做好这一步，确保库表集顺利创建

在使用 “新增库表集” 功能前，需完成Database 插件配置与数据库连接这一核心前提 —— 只有成功接入数据库，SQL Chat 才能读取数据库表结构，为后续库表集创建提供基础。具体前置操作分为两步：

安装 Database 插件：按照飞算 JavaAI 官方指引，在工具对应模块中完成 Database 插件的安装部署，确保插件与工具版本兼容；

连接目标数据库：通过插件配置数据库连接信息（如数据库类型、IP 地址、端口、账号密码等），目前该功能仅支持所有关系型数据库（如 MySQL、PostgreSQL 等），非关系型数据库暂不支持。待连接状态显示 “成功” 后，即可进入库表集创建环节。

二、三步创建库表集：从命名到配置，全程可视化操作

飞算 JavaAI SQL Chat 的 “新增库表集” 功能采用可视化交互设计，用户无需编写代码，只需通过鼠标点击即可完成从创建到配置的全流程，具体步骤如下：

第一步：触发库表集创建入口

有两种便捷方式可进入创建页面：

方式一：直接单击界面中的 “新增库表集” 按钮，进入创建流程；

方式二：在输入框中输入 “#” 号，弹出功能菜单后选择 “# 库表集”，点击后即可跳转至添加库表集页面。

第二步：命名库表集并选择目标表

输入库表集名称：在 “库表集名称” 输入框中填写具有业务辨识度的名称（如 “电商订单分析表集”“用户信息管理表集”），便于后续快速查找与使用；

选择数据库与表：点击 “选择表” 按钮，系统将展示已通过 Database 插件连接的所有数据库列表（如 MySQL 的 test 库、PostgreSQL 的 information_schema 库等）。用户需先选择目标数据库，再从该库的表列表中勾选所需表格（例如 test 库中的 order_items、orders、payments 等表）。

注意：当前功能暂不支持跨库选表，即同一库表集中的所有表必须来自同一数据库。

第三步：精细化配置表结构（可选但关键）

为了让 AI 更精准地理解表逻辑，选择完表后可进行三大精细化配置操作，配置完成后点击 “保存” 即可完成库表集创建：

编辑字段列：查看并补充字段的详细信息，包括字段描述（如 item_id 对应 “商品项 ID”）、类型（INT/DECIMAL/VARCHAR 等）、是否为主键、是否必填等，避免因字段信息模糊导致 SQL 生成偏差；

新增计算字段：针对业务需求创建自定义计算字段，例如基于 “price（单价）” 和 “quantity（数量）” 新增 “sub_total（小计）” 计算字段，填写函数名称、表达式（如 price*quantity）与描述后，即可在后续 SQL 生成中直接调用；

设置表关联：若库表集中的表存在业务关联（如 orders 表的 order_id 与 order_items 表的 order_id 为关联字段），可手动配置表间关联关系（来源表、目标表、关联类型），帮助 AI 理解表间逻辑，生成包含联表查询的 SQL 语句。

三、库表集的后续管理：修改与删除更灵活

当业务需求变化或库表集信息需要更新时，飞算 JavaAI SQL Chat 提供了便捷的修改与删除功能：

同样通过 “新增库表集” 按钮或 “#” 号触发 “# 库表集” 功能；

在库表集列表中找到目标库表集（如之前创建的 “TEST” 表集），点击右侧对应的 “修改” 或 “删除” 按钮：

选择 “修改”：可重新编辑库表集名称、调整所选表格、更新字段配置或表关联关系；

选择 “删除”：若库表集不再使用，可直接删除（建议删除前确认无业务依赖，避免影响后续 SQL 生成）。

四、功能价值：让 SQL 生成更高效、更精准

飞算 JavaAI SQL Chat 的 “新增库表集” 功能，本质上是为 AI 搭建了 “业务数据字典”，其核心价值体现在两方面：

提升 SQL 生成精准度：通过库表集的归类与字段配置，AI 能明确知晓表结构、字段含义与表间关联，避免因 “信息差” 生成错误 SQL（如误读字段类型、忽略表关联逻辑）；

降低重复操作成本：一次创建库表集后，后续提问时无需反复选择单个表格或补充字段信息，只需选择对应库表集，即可让 AI 快速定位数据范围，缩短 SQL 生成周期。

无论是开发人员编写业务 SQL，还是数据分析师提取报表数据，借助 “新增库表集” 功能都能让 SQL 生成流程更顺畅 —— 这正是飞算 JavaAI 以 “工具智能化” 推动 “开发效率化” 的又一实践，为企业数据处理场景提供了更便捷的技术支撑。