sql-llm-benchmark

sql-llm-benchmark 是一个面向大模型 SQL 能力的测评工具，同时也是一份公开的排行榜。它把模型在 SQL 理解、方言转换、SQL 优化这三块的表现拆开单独测，跑完自动生成报告，再通过前端页面把排名和明细摆出来。想知道某个大模型写 SQL 到底靠不靠谱，翻它的榜单比看厂商宣传语直观得多，适合在选型阶段做横向对比。

测评维度

• SQL 深度理解：给出结构复杂的查询语句，考察模型能否说清语义、执行顺序和结果集逻辑，而不是只会套模板。
• 方言转换：在 MySQL、PostgreSQL 等不同数据库方言之间改写语句，看转换后语义是否保持一致。
• 查询优化改写：针对执行效率偏低的语句给出改写方案，评估索引使用和扫描方式上的改进空间。
• 难度分级：测试案例按不同难度投放，再以科学加权的方式算总分，避免一道题决定整体排名。

测评机制

• 智能裁判增强：裁判模型接入 MCP 网络搜索，能实时检索数据库文档和社区最佳实践，减少凭印象打分带来的偏差。
• 模型可自选：被测对象和裁判模型都能自行配置，支持接入多种大模型接口，方便替换对比。
• 数据集可扩展：内置案例之外，用户能补充自己的题目，把团队真实遇到的场景纳入测评范围。
• 报告自动生成：跑完输出总分、案例详情和完整交互日志，省去手工整理测评记录的过程。

适用场景

• 开发者选型：在做智能问答、Text-to-SQL 之类的功能前，先按榜单挑出 SQL 表现稳定的模型。
• 数据库管理员：把日常遇到的慢查询和迁移需求拿去跑一轮，看看模型给出的改写是否可信。
• 技术决策参考：为企业内部数据库智能化方案的落地提供可复核的依据，而不是只凭试用印象拍板。

这个测评工具的价值在于把主观感受换成了可比较的分项数据，排行榜可以直接看结论，脚本和数据集则能拿来复现过程。如果你正在比较几个大模型处理 SQL 的水平，或者需要一套能持续跑的测评流程，sql-llm-benchmark 值得先了解一轮再决定用哪个。