不仅仅是 AI：PawSQL 如何实现“可信 AI SQL 优化”？

很多人认为，AI 时代的 SQL 优化，就是“让大模型写 SQL/改 SQL”。但在真实的企业级场景里，正确性、可靠性和可验证性比“聪明”更重要。这正是 PawSQL 与纯 AI 产品的根本区别，我们称之为：可信 AI SQL 优化（Trusted AI for SQL Optimization）。

为什么 PawSQL 要集成 AI？

在大量企业现场性能优化中，我们观察到一个规律：

• 90% 的 SQL 性能问题，可以通过PawSQL快速发现并修复

• 另外 10% 的场景，需要语义理解、意图推断、场景改写优化

传统专家引擎擅长精确判断和基于规则的等价改写，但在语义重构场景中较为受限。而大模型在模式识别、语义重构、调优思路推导方面具有天然优势。

因此，PawSQL 的目标不是“把 SQL 全交给 AI”，而是：

AI 负责智能启发

专家引擎负责可控性

基于关系代数的推导负责可证明性

三者完整融合，才能真正进入企业级可落地的 SQL 优化时代。

🌟 为什么“仅靠 AI 改 SQL”不可信？

我们在大量企业测试中发现：

• AI 写的 SQL 可运行 ≠ 性能可接受

• AI 重写优化 语法正确  ≠ 语义正确

• 优化结果 缺乏效果证明

尤其在 金融、银行、电信等高稳态业务中，不等价与不可验证 = 不能落地。

🏦 PawSQL x AI：三大核心增强能力

1) SQL 优化建议生成

AI 能理解业务意图、判断查询结构，并提供包含“原理说明 + 优化理由”的建议，而不是简单给答案。适用场景主要体现在专家引擎没有覆盖的SQL模式识别，跨查询块的语义识别。

2) SQL 优化验证闭环

每一条SQL优化建议，PawSQL 都会自动进行：

阶段	内容
执行计划对比	优化前后查询计划成本差异
统计信息适配性验证	检查是否存在统计信息误导
回归风险分析	检查结果集语义是否发生变化

AI 可以提案，但最终由证据裁决。

3) 专家经验模型（由 PawSQL 训练）

PawSQL 累积来自 银行、券商、保险、电信、能源等场景的大规模真实 SQL 性能案例库， 这些经验数据不仅被专家引擎使用，也成为 AI 模型训练与提示模板的一部分。

换句话说：

PawSQL AI 不是“通用大模型”，而是“面向 SQL 性能优化场景的专家大模型”。

🔥 对比纯 AI SQL 工具，PawSQL 的优势一目了然

能力点	纯 AI SQL 产品	PawSQL
生成 SQL	✅ 能生成	✅ 能生成
解释执行计划	✅ 能解释	✅ 更准确
优化建议可控性	❌ 不可验证	✅ 可验证、有证据链
语义正确性保障	❌ 无保障	✅ 一致性验证
生产可用性	⚠️ 风险高	✅ 风险低
企业落地成熟度	低	高

💡 一句话总结

PawSQL：Not Just AI — Verified SQL Optimization.

不仅是 AI，更是可验证的 SQL 优化。