复杂SQL查询逻辑结构 ├── 主查询结构 │ ├── 左连接两个子结果集 │ │ ├── planres（计划数据） │ │ │ ├── 来源表：tt_wo_month_plan │ │ │ ├── 过滤条件 │ │ │ │ ├── PRODUCT_NAME='动力电池包总成' │ │ │ │ ├── DEL_FLAG='0' │ │ │ │ ├── DAILY_PLAN_QTY≠0 │ │ │ │ └── 动态日期判断 │ │ │ │ ├── 8点前取前一天 │ │ │ │ └── 8点后取当天 │ │ │ └── 输出字段 │ │ │ ├── 设备编号(line_name) │ │ │ ├── 产品相关ID/CODE │ │ │ └── 日计划量等 │ │ └── viewres（视图结果集） │ │ ├── UNION ALL结构 │ │ │ ├── 第一部分：original（实际生产数据） │ │ │ └── 第二部分：补充未完成数据 ├── 核心子查询 │ ├── plant（计划累计计算） │ │ ├── 使用自连接计算累计计划量 │ │ │ ├── t1为基准数据 │ │ │ └── t2为历史累计 │ │ └── 动态日期范围 │ │ ├── 月初至当前/前一天 │ │ └── 产品ID过滤 │ ├── realt（实际生产统计） │ │ ├── 制造数据聚合 │ │ │ ├── 开始数量(beginqty) │ │ │ └── 结束数量(endqty) │ │ └── 产线过滤 │ │ ├── LINE_ID固定值 │ │ └── 制造类型ZP01 ├── 关键连接逻辑 │ ├── 班次时间判断 │ │ ├── 8-19点为白班 │ │ └── 其他时间为夜班 │ └── 区间匹配条件 │ ├── 白班匹配前半日计划 │ └── 夜班匹配后半日计划 ├── 特殊处理 │ ├── UNION ALL补充逻辑 │ │ ├── 使用用户变量@rank标记 │ │ └── 补充未覆盖计划量的空记录 │ └── 动态排序控制 │ ├── 原数据正序 │ └── 补充数据倒序 └── 最终输出 ├── 设备信息 ├── 计划与实际对比数据 └── 生产节奏(beat)信息 根据这个生成业务可以理解的思维导图

<think>好的，我现在需要帮助用户理解如何根据复杂的SQL查询逻辑生成业务可理解的思维导图。首先，我得理清楚用户的真实需求。用户提到复杂SQL查询的结构，包括主查询、子查询、连接逻辑和特殊处理，想生成思维导图让业务人员更容易理解。这可能是因为业务人员需要了解数据处理的流程，但缺乏技术背景，所以需要将复杂的SQL结构可视化。 接下来，我应该考虑复杂SQL查询的组成部分。主查询是核心，子查询可能用于过滤或聚合数据，连接逻辑涉及多表关联，而特殊处理可能包括条件判断、临时表或窗口函数。这些部分都需要分解出来，以便在思维导图中清晰展示。 然后，我需要思考如何将这些技术性的元素转化为业务术语。例如，将表名映射为业务模块，字段名转化为业务指标，连接条件转化为业务关系。这一步是关键，因为业务人员可能不熟悉技术术语，需要用他们熟悉的语言来描述。 生成步骤方面，首先需要解析SQL结构。可能需要使用工具或正则表达式来分解SQL语句，识别出主查询、子查询、JOIN部分等。接着，进行语义转换，将技术元素转化为业务概念。然后，使用思维导图工具构建层级结构，比如主节点是业务目标，分支包括数据来源、核心逻辑、关键条件等。同时，标注技术细节作为补充，帮助技术人员验证准确性。 工具方面，用户可能需要推荐一些可视化工具，比如XMind、MindManager，或者集成AI的自动生成工具。引用中的项目架构提到前端用Vue.js，后端用SpringBoot，数据库可能是MySQL或MongoDB，AI服务用于自动生成和优化思维导图。这可能意味着用户有技术基础，可以考虑自动化方案，比如开发一个解析SQL并生成导图的工具，结合AI解释查询逻辑。 还需要考虑用户的实际应用场景。比如，业务人员可能需要参与数据流程的讨论，但不懂SQL，思维导图能帮助他们理解数据如何被处理和关联。同时，维护和更新思维导图的机制也很重要，确保随着SQL查询的变化，导图也能同步更新。 可能遇到的问题包括SQL的复杂度高，嵌套子查询和多重连接难以分解，或者业务术语与技术字段的映射不明确。这时，建议逐步拆解，与业务部门沟通确认术语，使用颜色或注释区分技术细节，保持导图的简洁性。 最后，总结关键点：解析结构、语义转换、分层构建、工具选择。同时，提供相关问题，帮助用户深入思考性能优化、错误处理、自动化方法等，满足他们进一步的需求。</think>### 分步解决方案：生成基于复杂SQL逻辑的思维导图 #### 1. **解析SQL查询结构** - **主查询**：识别`SELECT`字段列表、`FROM`表集合及`WHERE`核心条件。 例如：`SELECT order_id, SUM(amount) FROM orders WHERE status='paid' GROUP BY order_id` 对应业务目标：统计已支付订单的总金额。 - **核心子查询**：提取嵌套查询中的逻辑，如`EXISTS`或`IN`子句。 例如：`WHERE customer_id IN (SELECT id FROM customers WHERE vip=1)` 业务映射：筛选VIP客户数据。 - **关键连接逻辑**：分析`JOIN`类型（INNER/LEFT）及关联条件。 例如：`orders JOIN customers ON orders.customer_id = customers.id` 业务意义：关联订单与客户信息以获取完整视图。 - **特殊处理**：标注`CASE WHEN`、`WITH CTE`或窗口函数（如`ROW_NUMBER()`）。 例如：`RANK() OVER (PARTITION BY category ORDER BY sales DESC)` 业务解释：按商品类别计算销售额排名。 #### 2. **语义转换与分层映射** - **技术→业务术语**： - 表名 → 业务实体（如`orders`→“销售订单表”） - 字段 → 业务指标（如`amount`→“交易金额”） - 连接条件 → 业务关系（如`customer_id`匹配→“客户与订单归属”） - **分层结构示例**： ``` 核心目标：统计VIP客户季度销售额 ├─ 数据来源 │ ├─ 主表：销售订单表（业务实体） │ └─ 关联表：客户信息表（VIP标识） ├─ 核心逻辑 │ ├─ 过滤条件：仅处理已支付订单 │ └─ 聚合规则：按订单ID汇总金额 └─ 特殊处理 └─ 排名计算：按地区划分销售额排名 ``` #### 3. **工具实现与标注规范** - **手动工具**：使用XMind/MindManager时，按层级添加节点，通过颜色区分模块（如蓝色=数据源，红色=逻辑）。 - **自动化方案**（引用[1]架构）： - **前端**：通过Vue.js构建交互界面，允许用户上传SQL并预览导图。 - **后端**：SpringBoot解析SQL语法树，提取关键元素（如ANTLR解析器）。 - **AI服务**：集成NLP模型，将技术字段自动映射为业务术语[^1]。 - **数据库**：存储历史SQL与导图版本，支持MySQL（结构化数据）和MongoDB（文档存储）[^1][^2]。 - **标注规范**：技术细节以灰色小字备注在节点下方，例如：`（技术实现：LEFT JOIN customers ON id匹配）`。 #### 4. **验证与迭代** - **业务确认**：与业务方核对导图中的逻辑是否与实际需求一致（如“VIP客户”定义是否准确）。 - **技术回溯**：通过导图反向生成简化SQL片段，验证逻辑等价性。 --- ### 示例思维导图结构 $$ \begin{array}{|l|l|} \hline \textbf{业务视角节点} & \textbf{技术对应逻辑} \\ \hline \text{核心目标：统计用户活跃度} & \text{SELECT user_id, COUNT(log_id)} \\ \hline \text{数据来源：用户行为日志表} & \text{FROM user_logs JOIN users ON uid} \\ \hline \text{过滤条件：最近30天数据} & \text{WHERE log_date >= NOW()-30d} \\ \hline \text{特殊处理：排除测试账号} & \text{AND user_type != 'test'} \\ \hline \end{array} $$ ---