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商业智能工具不应该只是让人“玩一下”的玩具，而是能真正决策判断。NLQ 能像 chatBI 一样“好玩易用”，但避免了其“不可靠”的缺陷，让 AI 式数据查询告别“玩具”阶段，进入真正的商业应用场景。

在本系列的前两篇文章（ Text2SQL 破局技术解析之一：规范文本与灵活性 和 Text2SQL 破局技术解析之二：MQL 实现与复杂性 ）中剖析了 Text2SQL 领域面临的 "灵活性、准确性与

NLQ创新采用“规范文本”作中间层，兼顾问题灵活性与查询准确性。通过人类可读的规范文本确认意图，结合规则引擎生成精确SQL，并支持复杂查询，以低成本实现企业级Text2SQL的可靠落地，突破三难困境

在基于 "规范文本" 的 NLQ 架构中，MQL（Metrics Query Language）作为规范文本的确定性编译目标，承担着关键使命。本文作为 "规范文本" 篇的延续，将继续解析 MQL 的设

自然语言转 SQL（Text2SQL）技术旨在降低数据查询的技术门槛，但一直面临 "灵活性"、"准确性" 与 "查询复杂性" 难以兼顾的技术困境。直接由大语言模型生成 SQL 存在语义 "幻觉" 会带

当 ChatBI 的探索大多集中于大模型这一虽然广阔但充满不确性的“主航道”时，润乾 NLQ 以其独特的“规则引擎”别辟蹊径，为我们提供了另一种经过实践验证的可靠选择。它或许没有大模型那般“万能的想象

报表开发离不开 SQL。简单 SQL 更多，但通常只需片刻即可完成；真正耗时的，是那些逻辑繁琐、步骤繁多的 SQL，数量虽相对少，却往往成为报表开发中效率最低的瓶颈，让报表开发人员倍感吃力。

江湖之中，凡我辈数据库修习者，谁不曾拆解过数百存储过程，优化过万行 SQL 脚本？然则，当你面对接连五个 JOIN，而业务方仍在追问“可否再添一维”时，可曾感到一股内力滞涩，呼吸为之一窒？

我们以订单表为例实现 esProc SPL 数据外置，提速常规过滤及分组汇总计算。用事实说话： SQL 需要 11 秒，SPL只需要2秒