Подключаться к базе вообще не обязательно. Можно просто вставить SQL и получить диагностику.
Поддерживаются сразу 5 диалектов:
- PostgreSQL
- MySQL
- Oracle
- SQL Server
- SQLite
Внутри два уровня анализа.
1. Детерминированный heuristic engine
Он мгновенно ищет типичные anti-patterns:
-
SELECT *- функции внутри
WHERE- leading wildcard в
LIKE- потенциально отсутствующие индексы
-
ORDER BY без ограничения результата- другие проблемы производительности
Сейчас заявлено 12 правил, и для них не нужны ни LLM, ни внешний API.
2. Опциональный AI-слой
Можно подключить Qwen через Hugging Face или OpenAI. Тогда QueryTuner умеет:
- объяснять проблему человеческим языком;
- переписывать запрос;
- предлагать
CREATE INDEX;- объяснять, зачем конкретный индекс нужен.
Особенно интересно, что можно передать ещё и
CREATE TABLE DDL. Тогда рекомендации становятся schema-aware: инструмент видит реальные таблицы, колонки и существующие индексы. Например, для такого запроса:
SELECT *
FROM orders
WHERE YEAR(created_at) = 2026;
Хороший проект для тех случаев, когда SQL уже работает, но хочется понять, почему через полгода он начнёт работать плохо.
#SQL #PostgreSQL #Database #OpenSource #DataEngineering
https://github.com/AutoShiftOps/querytuner