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先问一个问题：你的团队在用几个数据库？ MySQL 做 OLTP、PostgreSQL 做 OLAP、Snowflake 做数据仓库、偶尔还要给某个历史遗留的 Oracle 系统跑个报表……这 ..
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第一次看到 SQLazy 这个名字，不少人心里一合计：SQL 还能 lazy？这工具靠谱吗？我们起这名字时就知道会被问。 名字里全是懒，我们天天挂嘴边的却是可审计、零幻觉、合规，听起来自相矛盾 ..
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问题描述 库表 stock 记录多支股票的每日收盘价，字段为股票代码 CODE、交易日期 DT、收盘价 CL。现在要针对指定的目标股票，找出它历史上连续上涨天数最多的那个区间，并给出该区间的起 ..
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问题描述 将多个结构相似但列名不同的表按 ID 全外连接合并为宽表。4 个表结构类似，每个表 2 个字段，字段含义相同但名字不同（id、id2、id3、id4 都是 ID）。现在要将 4 个表 ..
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问题描述 某库记录了人员刷卡进出建筑的流水, 每个时间点有一条记录, 字段为 username、building、action(IN/OUT)、timestamp。正常情况下同一人同一建筑的记 ..
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问题描述 表 table_name 只有一个字符串字段 VALUE（最大长度 50）。需要找出至少含有 5 个连续按字母表升序排列的字母的字符串。即：对每行字符串提取所有字母，按原位置顺序检查 ..
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问题描述 库表 tbl 的 ID 字段是汽车分类，每个分类再细分为品牌（Brand）和型号（Type）。现在要按 ID 分组，判断该组内汽车的差异来源：如果该组有多个品牌，则 Differen ..
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SQLazy刚完成后的一段时间，我们把它交给一批开发者，用他们自己的查询来试。 反馈整体是正面的，多数人上手就能把工作流跑通，编译出来的 SQL 直接拿去用了。被点名最多的是这几样：生成的 S ..
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写 SQL 的调试体验，还停留在猜 跑完一段 80 行的 SQL，结果列的数字不对。你的第一反应是什么？再跑一遍。 写代码的人这时候会打开调试器，打断点，单步走，每个变量走到哪一步、变成多少， ..
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做数据分析的人，大都有过这种拉扯： 需求一句话就能说清，落到 SQL 却要写几十行嵌套；AI 写倒是快了，可结果敢直接用吗？字段会不会编、逻辑会不会偏、口径对不对，最后审计一遍的成本，跟自己写 ..
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问题描述 一张表记录了员工信息，包含 id（排序键）、name（姓名）、dept（部门）三个字段。现在要将 dept 列中的 NULL 值向前填充，即：用同列中前一个非 NULL 值替换 NU ..
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对每天和 SQL 打交道的开发者、分析师而言，复杂 SQL 开发始终是效率卡点：多层嵌套逻辑靠人脑硬堆，调试靠逐层拆解子查询，祖传 SQL 接手像 “拆弹”，跨库适配纯又是体力重复。 用 AI ..
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问题描述 数据库表 mytable 存储多个 ID 在不同时间点 CreatedAt 的状态 NewStatus，每个 ID 一定有一个 ConfirmationStarted 和一个或多个 ..
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问题描述 有一张库存计划表记录了某些日期的计划入库量 QTY 和入库后库存 CUSTQTY。现在给定一个目标日期（2024-02-26），需要从该日期向前倒推，每天减去当天的入库量，计算出每一 ..
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问题描述 订单明细表记录了每笔订单的 ORDER_NUMBER、SKU 和 WEBSITE。现在需要按整单判断：如果同一订单中存在 SKU 为 10000 或 20000 的行，或者网站不是 ..
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DuckDB 和 esProc SPL 都能嵌入到应用作为计算引擎，这里比较一下哪个更轻量一些。“轻量”不仅指体积大小，也体现在开发维护的简洁性上。 DuckDB 用起来确实方便，Python ..
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DuckDB 可以直接读取 CSV、Parquet、JSON 等常见文件，只用一句 SQL 就能完成文件加载和查询，例如SELECT * FROM 'data.csv' WHERE price ..
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问题描述 某库表的 ProductionLine_Number 是分组字段，组内按 date_Time 排序。需要在每组中搜索 Cardboard_Number 等于指定字符串的所有记录，取出 ..
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对于桌面数据分析用户，如果说 DuckDB 是轻巧灵活的 'SQL 瑞士军刀'，那 esProc SPL 简直就是自带 Python 技能的 '全能工具箱'，既保留 SQL 的便捷，又突破 S ..
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问题描述 表 tb 可以看成一个交叉表：ID 与 PartNum 两个字段的组合是行头，EnteredOn、PickedTime、DeliveredTime 三个字段名是列头，格子里放的是时间 ..
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esProc SPL 处理多层 JSON 数据要比 DuckDB 方便很多，尤其需要保留 JSON 层次以及进行复杂计算时。 DuckDB 的 JSON 处理能力还是不错的，read_json ..
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[图片] 写时一时爽，维护火葬场——这句玩笑话正在变成日常：AI 写出来的 SQL，就算对了也很难审，十几个 CTE 层层嵌套，看都看不完；下次需求稍微改一点，AI 很可能把整段 SQL 重写 ..
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DuckDB 和 esProc SPL 都支持多样数据源处理，这里比较一下两者的差异。 支持的数据源种类 DuckDB 支持的数据源类型覆盖了常见的文件格式（如 CSV、Parquet、JSO ..
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DuckDB 风头正劲，这不是没道理的。作为桌面分析工具的当红明星，它把 SQL 玩得贼溜，CTE 递归查询、窗口函数套三层、复杂 JOIN，样样拿得出手。甚至跑个亿级数据的聚合统计，甩个SE ..
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数据存储本质上是在灵活性、性能、易用性之间找平衡。DuckDB 和 esProc SPL 都提供自有的二进制存储形式，但在数据组织上有很大不同。 DuckDB 仍然是常规数据库机制，数据组织在 ..
