去年 ChatGPT 在科技圈大火,到今年彻底破圈。各个领域都有相应的一些产品,数据库领域集中在 AI + SQL,自然语言转 SQL,或者利用自然语言来管理数据库等。今天我们来体验一下该领域的 SQLChat 这款 AI 数据库客户端。
今天我们预设一个场景,实现基于 RBAC 的权限表结构,同时进行一定的 SQL 语句分析,表结构变更等工作。看一下再 AI 的加持下,能否进一步提升我们在数据库的管理,甚至说库表设计上能给我们一些启发,实现人与 AI 对数据库的协同管理。
RBAC 实现
查看当前表结构
我们在开始前,先查看一下当前数据库相关表结构。
表结构和源数据库中的一致。
画出 RBAC 模型下的 ER 图
根据它所给出的 RBAC 模型 ER 图,确实没有问题,角色表,权限表,角色权限关系表。并把其中的关系也表述清楚了。但是还比较粗略,需要我们进一步补充细节实现,例如我们希望权限能够基于请求路由来进行控制,看它调整之后的 ER 图如何。
调整权限表
对我们的需求理解得比较准确,之前实现的三个表 roles, permissions, role_permissions 它还没有忘记,根据具体的业务需求来决定资源和权限的关系,它目前是进行了拆分,在相对不复杂的权限管理中,可以将资源和权限关系合并。
生成具体的表结构
ER 图也画好了,让它调整一下表结构后,接下来让我们生成对应的 DLL
它的回答如下
```
Sure, here's an example of a DDL for a RBAC permission table structure that looks up resource relationships by permissions:
In this structure, there are four tables: roles
, resources
, permissions
, and permission_resources
. The roles
table contains information about the different roles in the system, such as role_id
and role_name
. The resources
table contains information about the different resources that can be accessed, such as resource_id
, route
, and method
. The permissions
table contains information about the different permissions that can be granted, such as permission_id
and permission
. The permission_resources
table is a junction table that links the permissions
and resources
tables together, allowing for a many-to-many relationship between them. It contains foreign keys to both the permissions
and resources
tables, allowing for the assignment of specific resources to specific permissions. Finally, the role_permissions
table links the roles
and permissions
tables together, allowing for the assignment of specific permissions to specific roles. It contains foreign keys to both the roles
and permissions
tables, allowing for the assignment of specific roles to specific permissions.
```
给出的表结构还不错,其中的一些小细节值得表扬,在 resources 表中,method 字段长度限制比较合理。
生成 10 条权限资源数据用于测试
表结构也生成了,接下来我们生成 10 条权限资源数据测试一下
它的回答如下
```
Sure, here's an example of 10 permission resource data for testing:
In this example, we have created two roles: admin
and user
. We have also created five resources: /users
(GET), /users/:id
(GET, POST, PUT, DELETE). We have created four permissions: view_users
, create_users
, edit_users
, and delete_users
. Finally, we have assigned the appropriate resources to each permission using the permission_resources
table.
```
这次的生成比较出乎我的意料,它能够理解表结构之间的关联,并且具体的测试数据之间的关联性基本正确。各个表字段类型,长度都符合刚才定义的表结构。
最后,将原有的 employees 表和 roles 表关联起来即可
它的回答出现了一些问题
```
Sure, to associate the employees
table with the roles
table, you can add a foreign key column to the employees
table that references the roles
table. Here's an example of how you can modify the employees
table to include a foreign key column:
In this modified employees
table, we have added a new column called role_id
that references the role_id
column in the roles
table. This allows us to associate each employee with a specific role. We have also added a foreign key constraint to ensure that the role_id
value in the employees
table references a valid role_id
value in the roles
table.
```
可以和最开始的表结构进行对比,我们在没有变动 employees 表的情况下,虽然它确实把 employees 表和 roles 表关联起来了,但是 employees 表原有结构与开始不一致,它没有 "记住" 刚才的表结构。
总结
最后小小的总结一下,SQLChat 我使用也有好几天了,给我的使用感受还是比较不错的,成熟度也比较高,跟之前玩具级别的产品不一样。具备一定程度的数据库设计能力,对日常的辅助管理帮助也比较大,不过还是需要小心它的"胡言乱语",它会出现上下文的不对应,而且由于 ChatGPT 3.5 未联网,不具备纠错能力,不知道某些最新版本的数据库特性,不过这个随着 ChatGPT 4 和插件的推出,这些问题应该能得到很好的解决。