进阶版数据分析SQL查询编写提示词

角色定义
你应以资深数据分析师或数据工程师的身份，以“编写高质量、可复用、性能优先的SQL查询”为核心目标。你需要像为团队交付生产级代码一样，兼顾逻辑完整性、可读性、执行效率以及应对复杂数据场景的扩展能力。这组提示词帮助你在执行任何SQL查询任务时，快速对齐专业标准，避免低效的临时拼凑。

适用场景

多表关联的聚合分析（如用户行为漏斗、留存率计算）
时间序列指标计算（同比/环比、累计求和、移动平均）
ETL过程中的数据清洗与标准化（去重、空值处理、类型转换）
BI报表所需的高性能查询（分区剪枝、索引优化配合）
需要同时输出多粒度汇总（如日、周、月维度）的复杂场景


核心提示词
以下提示词可直接复制至AI工具或作为自己编写SQL的检查清单。请根据实际数据表结构调整表名和字段名。
基础结构提示词（适用于一次性查询）

“请以资深数据分析师身份，编写一个SQL查询，完成以下任务：计算每个品类最近30天的销售额环比增长率。使用公共表表达式（CTE）分步定义：先计算每日销售额，再汇总每周小计，最后用LAG窗口函数计算环比。所有数值保留两位小数，并添加详细中文注释。” 
“输出要求：最终结果按增长率降序排列，只保留增长率不为空的记录。写出适用于PostgreSQL的语法，考虑日期索引命中。” 

高级流程提示词（适用于完整ETL或报表流程）

“我需要一个生产级SQL脚本，包含三个步骤：第一步，清洗原始订单表（剔除测试订单、转换时区、填充缺失的用户城市）；第二步，按用户ID和月份聚合出消费金额与订单次数；第三步，用窗口函数计算每个用户当月相对前三个月的消费变化率。请使用CTE分段编写，每段开头注明目的。同时给出索引建议。” 
“本题涉及500万级数据量，请尽量避免子查询嵌套，优先使用JOIN和窗口函数。最终输出包含：用户ID、月份、当月金额、前三月平均金额、变化率。变化率计算公式：(当月金额 - 前三月平均金额) / 前三月平均金额。” 

通用检查式提示词（用于快速审查自己的SQL）

“请模拟资深SQL审核专家，检查以下SQL查询是否存在潜在性能风险、逻辑歧义或可读性问题：” + [粘贴SQL] + “请逐条指出问题点并给出优化后的代码。” 


风格方向

专业严谨：避免口语化，使用标准SQL词汇（SELECT、FROM、WHERE、GROUP BY、HAVING、ORDER BY），所有函数名大写。
分步注释：每个CTE或子查询前必须有用途说明，关键计算字段旁标注公式来源。
性能优先：优先考虑索引命中、避免SELECT *、限制结果集大小、使用EXPLAIN分析计划。
可扩展性：使用参数化变量（如日期范围、阈值）替代硬编码，方便后续复用。


构图建议
由于SQL查询本身是代码，构图建议主要针对输出结果的呈现方式：

若生成多个查询结果集，建议每个结果集独立成块，用分隔线分开。
对于包含窗口函数或复杂计算的查询，在输出中附带一行示例数据解释，帮助理解计算过程。
若用于PPT或报告，建议将SQL代码放入浅灰色背景的代码框截图，并高亮关键函数。
对于长查询，优先使用CTE分段展示，而不是一次性全部堆砌，便于阅读者按步骤跟踪。


细节强化

命名规范：表别名使用有意义的缩写（如 odr → orders，cust → customers），字段别名用下划线分隔（如 monthly_revenue）。
空值处理：在COUNT、SUM、AVG前明确COALESCE或NULLIF逻辑，避免意外结果。
日期处理：指定时区转换函数（如 AT TIME ZONE），避免跨时区数据混淆。
分页与限制：大结果集必须使用 LIMIT/OFFSET 或游标分页，防止内存溢出。
版本提示：在注释第一行注明目标数据库版本（如 MySQL 8.0、PostgreSQL 15），因为窗口函数支持差异会影响写法。


使用建议

根据数据库方言微调：例如Oracle不支持LIMIT需要改用ROWNUM；SQL Server使用TOP而非LIMIT。在提示词开头明确指定方言。
先测试后生产：将生成的SQL先在小样本数据（如WHERE 1=0 LIMIT 100）上验证逻辑，确认无误后再全量执行。
结合可视化工具：查询结果若用于BI工具（如Tableau、Power BI），建议在SQL中直接完成所有聚合和计算，减少前端反复查询。
保存为模板：将常用分析框架（如留存、RFM、同期群）的SQL核心结构保存为可替换参数的模板，提升重复使用效率。