作为程序员，咱平时跟数据库打交道的时候，估计都遇到过这种糟心事儿：想从超大表里查点数据、做个分析，要么得硬着头皮写 SQL（要是表结构复杂，join 个七八张表能把人绕晕），要么碰到数据量太大，SQL 跑半天出不来结果，更别说想做个 PCA 降维、异常检测这种复杂分析了 ——SQL 根本不支持啊！
最近看到 CSIRO Data61 团队搞的一个新框架，直接把自然语言转换成查询计划，不用再死磕 SQL，还能轻松搞定大表和复杂分析，简直是咱们这些不想在 SQL 上耗时间的人的福音。今天就跟大伙儿好好唠唠这个框架，到底牛在哪儿。
（图 1 里左边是 SQL 执行计划，右边是 TSO 的树形计划，对比一下就能看出来，TSO 早过滤早轻松，中间表体积小多了）
当然，想生成这种高效的查询计划，不是拍脑袋就能成的。因为要确定最优的操作顺序，本质上是个 NP-hard 问题 —— 可能的操作组合太多，根本不可能穷举。所以 TSO 用了大模型（LLM）加 ReAct 框架的思路，让模型一步步 “思考”：先看当前有哪些表和中间结果，判断下一步该做什么操作（比如该关联哪两张表，该过滤哪个条件），做完再观察结果对不对，不对还能回溯调整。这种迭代的方式，既不用让模型一次性想出所有步骤（避免上下文爆炸），又能保证每一步都朝着目标走。
（图 2 能清楚看到三级向量检索的流程：从用户查询到表、聚类、列的匹配，再到 ReAct 框架生成查询计划，整个链路很清晰）
光说不练假把式，咱们看看实验结果。团队用了两个数据集测试：一个是经典的 Spider 数据集（测传统表查询），一个是农业数据集（26 万行、8000 多列，测大表和复杂分析）。
先看 Spider 数据集的结果，对比了 TSO 和目前排名靠前的 DIN-SQL。表格里能看到，用 GPT-4o 的 TSO，在 Easy 难度下准确率 93.02%，比 DIN-SQL 还高；Extra Hard 难度 47.69%，虽然比 DIN-SQL（43.40%）稍高一点，但要知道，TSO 没用到 Spider 的训练数据，完全靠模型的通用能力 —— 这已经很能打了。而且要是不给模型看表结构（TSO⁻），准确率直接掉一大截，比如 GPT-4o 从 70.34% 掉到 45.75%，这也说明，让模型知道表结构有多重要。
表 1：Spider 数据集上的实验结果，加粗是最优，下划线是次优，TSO 在 Easy 和 Extra Hard 上表现很亮眼
再看农业数据集，这个更能体现 TSO 的优势。团队设计了 20 个查询，从简单的 “计算平均谷物产量” 到复杂的 “用卫星数据做 PCA 降维” 都有。结果 16 个查对了，4 个错了，错的原因也挺有意思，能帮咱们避坑：
比如有个问题是 “列出种植前 1 年记录的不同作物轮作情况”，本来该找 “METADom_Crop_rotation_minus_1_sub_cropWheat” 这列，但模型给这列的描述写成了 “种植前 1 天”—— 差了个 “年” 和 “天”，直接找错列了。这说明列描述的准确性太重要了，以后做类似系统，得加个校验步骤，避免这种低级错误。
还有个问题是 “种植后前 80 天的累积蒸散量和谷物产量有什么关系”，用户没说清楚要关联哪几个产量列，模型只找了一个，漏了两个 —— 这就是自然语言的歧义问题，要是能让模型主动问用户 “你指的是哪几个产量指标？”，准确率肯定能再提一提。
最难的两个问题，比如 “评估高涝害试验中土壤特性的影响”，模型想用 Python 代码解决，但卡在调试上了，没在最大迭代次数内出结果。这说明复杂分析场景下，代码生成的稳定性还得加强，可能需要加个代码模板或者错误重试机制。
不过总的来说，能在 8000 多列的大表上搞定 PCA、异常检测这些操作，还能保持这么高的准确率，TSO 已经甩传统方法几条街了。
最后再唠两句，这个框架给咱们的启发其实挺多的：以后做数据查询系统，不一定非得盯着 SQL 不放，查询计划这种更灵活的方式，既能兼容传统数据库，又能扩展复杂分析；而且大模型的迭代思考能力，比让它一次性出结果靠谱多了，尤其是处理复杂问题的时候。对咱们程序员来说，以后不管是自己做工具，还是给业务同事搭查询平台，这个思路都能用得上 —— 毕竟谁不想少写点 SQL，多省点时间摸鱼呢？