一、引言

SQL 在数据分析中至关重要，尤其是面临复杂业务场景时，高效编写 SQL 语句是提高生产力的关键。本文详细分享如何通过 Trae AI 助手，从项目组织到语句优化，打造高效、规范且可持续的 SQL 开发流程。

二、实践步骤

步骤 1：数据库字段信息准备

将数据库字段信息整理成 CSV 文件，并添加到database文件夹下。

CSV 文件结构如下：

字段名,字段类型,字段含义,取值说明

步骤 2：过往 SQL 语句管理

将历史有效 SQL 语句整理，并保存到templates文件夹下，作为后续 SQL 编写的参考模板。

步骤 3：生成项目规范文档

使用推荐的 Prompt 模板输入以下信息，快速生成项目规范文档，并存储到.trae/rules/project_rules.md。

Prompt 模板示例：

请根据以下信息生成一个完整的SQL项目规则文档（Markdown格式）：

**项目背景**：[项目名称和业务领域]
**主要数据表**：[核心数据表列表及简要说明]
**业务场景**：[主要分析场景和需求]
**数据特点**：[数据更新频率、分区规则等]

请按照以下结构生成完整的项目规则文档：

1. 项目概述
2. 数据表说明（用途、关键字段、注意事项）
3. 高频使用字段（营收、时间、分区等关键字段）
4. 常用查询模式（SQL模板）
5. 性能优化建议
6. 数据质量检查规范
7. 变量使用规范
8. 输出格式要求

步骤 4：自然语言输入需求生成 SQL

使用自然语言方式明确描述业务需求，由 Trae 自动生成 SQL 语句，并将输出的 SQL 文件保存到output_sql文件夹下。

三、推荐项目结构

sql_project/
├── .trae/
│   └── rules/
│       └── project_rules.md
├── database/
│   └── table_schema_{n}.csv
├── templates/
│   └── historical_queries.sql
├── output_sql/
└── README.md

四、实践总结

通过清晰的四步流程，建立标准化且高质量的数据分析工作流，提升数据分析效率，确保代码质量与团队协作高效性。