企业级SQL审核工具PawSQL介绍（2）- 审核规则体系
目前SQL审核工具普遍存在几个关键痛点：对不同数据库的审核规则支持不一，难以适配多样化的数据库环境；解析能力有限，面对复杂SQL时力不从心；只能机械“报错”，却无法给出真正有效的优化建议。这导致审核过程常常流于形式，开发者疲于应对大量误报与琐碎提示，而真正的性能瓶颈与安全隐患却被忽视。
在上一篇文章中，我们介绍了PawSQL在SQL审核方面的六大核心能力。今天，我们将聚焦于PawSQL的审核规则体系，带大家深入了解它是如何帮助企业构建高效、可靠SQL审核流程的。
🧩完备均衡审核规则集
PawSQL在审核规则的全面性与对各类数据库支持的均衡性方面遥遥领先。其规则集全面覆盖SQL开发规范、安全性、可维护性与性能等维度，并在主流数据库上均保持约200条规则，确保无论您使用何种数据库，都能获得统一、专业的审核体验。
🗂️ 1. 对象设计审核
数据库对象设计是构建高效、安全、可靠数据库系统的关键环节，直接影响数据的完整性、一致性、可维护性与查询性能。
PawSQL的对象设计审核虽以SQL语句为输入，实则关注SQL操作的结果。例如规则“小数建议使用精确浮点数（如decimal/number）”，不仅检查CREATE TABLE语句，也会在ALTER TABLE ADD COLUMN或ALTER TABLE MODIFY COLUMN时生效，确保设计规范的全程贯彻。
🔁 2. 对象操作审核
对表、视图、索引等数据库对象的增、删、改操作，若处理不当，可能引发应用程序兼容性问题，甚至影响高并发环境下的服务可用性。
PawSQL的对象操作审核规则，精准捕捉那些可能对数据库稳定性与性能产生负面影响的DDL操作，及时发出警示，防患于未然。
📊 3. 数据操作审核
数据操作语句（DML/DQL）的不当写法，往往是正确性、安全性与性能问题的根源。PawSQL从这四个关键角度出发，共设计了99条审核规则，系统覆盖INSERT、SELECT、UPDATE、DELETE等高频操作场景，帮助开发者从编码阶段规避常见陷阱。
🌐 4. 分布式数据库特有规则
相比传统单机数据库，分布式数据库引入了“数据分布”这一关键维度，对SQL开发与优化提出了更高要求。
PawSQL为分布式数据库定制了与数据分布相关的专项审核规则，助力开发者在分布式环境下实现更优的查询性能与扩展性。
☁️ 5. 大数据平台特有规则（如Hive）
Hive SQL的审核直接关系大数据作业的查询性能、集群资源消耗与成本控制。PawSQL聚焦于分区与分桶策略优化、数据倾斜预防、执行计划调优等关键场景，确保任务高效运行，保障集群稳定、降低成本。
⚖️ 审核规则的均衡性
PawSQL既为大数据和分布式数据库提供专属的规则集，同时确保同类数据库在审核规则上的均衡性与一致性，确保不同数据库厂商的规则数量与质量保持均衡。譬如，对于传统关系型数据库，无论是MySQL、PostgreSQL、Oracle，还是openGauss，GoldenDB，都提供将近190左右的审核规则；而对于TDSQL-X，PolarDB-X等分布式数据库，提供的审核规则数在200个左右。
📐 审核模板管理：将经验沉淀为规范
审核模板是PawSQL中将最佳实践固化为自动化检查的核心机制。用户可根据不同数据库与业务场景，自定义规则集与阈值，从而统一团队SQL编写风格，主动预防性能瓶颈与安全风险，提升开发效率。
🛠️ 如何创建规则模板？
Step1. 选择数据库类型
部分规则仅适用于特定数据库（如数据分布规则仅用于分布式库），因此创建模板时需首先选定目标数据库类型。
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Step2. 启用规则与定制阈值
根据具体业务场景，灵活启用或禁用相关规则，并可对部分规则设置阈值（如索引数量、字段长度等），实现审核策略的精准适配。
🌐关于PawSQL
PawSQL专注于数据库性能优化自动化和智能化，提供的解决方案覆盖SQL开发、测试、运维的整个流程，广泛支持多种主流商用、国产和开源数据库，为开发者和企业提供一站式的创新SQL优化解决方案。
