1. 引言

1.1 研究背景与意义

在当今数据驱动的时代，SQL 作为关系型数据库的标准查询语言，被广泛应用于各种数据处理和分析场景。随着数据库应用的不断发展，SQL 代码的规模和复杂度也在不断增加，这给 SQL 代码的编写、维护和优化带来了挑战。

研究表明，低效的 SQL 查询是导致数据库性能问题的主要原因之一。此外，不规范的 SQL 代码也会增加代码维护的难度和成本。因此，开发一个自动化的 SQL 代码分析工具具有重要的实际意义。通过对 SQL 代码的系统性分析，可以帮助开发人员识别潜在的性能问题、发现代码中的不规范之处，并提供优化建议，从而提高 SQL 代码的质量和数据库的性能。

1.2 研究目标

本研究旨在开发一个基于 Python 的自动化 SQL 代码分析系统，该系统应具备以下功能：

1. 自动爬取开源代码仓库中的 SQL 代码片段
2. 解析和提取 SQL 语句的结构和特征