在数据库性能优化这个赛道上，SQL解析能力可以说是"基本功"中的基本功。然而，当我们拿最基础的TPC-H测试集去检验市面上的两大云厂商的SQL优化工具DBbrain和DAS时，却发现它们超过一半的SQL语句都无法正确解析，令人意外。
🚨腾讯云DBbrain的SQL解析问题
根据我们12月11日的评测，DBbrain在解析TPC-H测试集的SQL语句时出现了非常严重的问题，超过一半的查询无法正确解析。根据后续dbbrain开发团队确认，这些问题主要集中在对SQL语句中日期常量的解析上。
![]()
阿里云DAS的意外"同病相怜"
有趣的是，当我们将同样的测试应用到阿里云DAS上时，竟然遇到了几乎相同的问题，而官方回复的原因也是DATE关键字的解析异常导致SQL解析失败。两个大厂在同一个不太复杂SQL语法结构上都栽了跟头，让人意外，还多了些揣测...
🤔 深度思考：基础能力与产品打磨
基础能力之殇
TPC-H测试集中的SQL语句都是很基础的查询场景，如果连这样的基础场景都无法很好支持，在面对真实环境中更复杂的SQL时会如何？这是否只是冰山一角，是否还有更多的SQL语法无法支持？
产品打磨之惑
腾讯云阿里云这样的大厂对于产品质量控制如此之差，这让人难以想象。特别的是，阿里云的DAS从2020.4发布到现在已接近5年，为什么这么基础的问题一直没有得到解决？这是否反映了当下技术圈过于追求快速迭代，而忽视了基础能力的打磨？
- 用户体验差异
DBbrain在遇到SQL解析失败时会明确告知用户，而DAS则选择静默处理，这导致用户误认为是慢查询采集的问题。在透明度和用户体验方面，DBbrain显得更为诚恳。
💡启示与建议
对企业用户
在选型时应进行全面的测试评估，避免被功能宣传所误导，确保产品的基础能力扎实可靠。
当我们把问题向两大云厂商反馈之后，二者都对问题进行了快速的修复；这说明这不是技术能力的问题，而是对产品缺乏完善的测试。
上一篇文章似乎在发布的第二天中午就受到了在流量推荐上的刻意限制，持续2周，希望这一篇不会有类似的遭遇。
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MySQL、PostgreSQL、OpenGauss、Oracle等主流商用和开源数据库，以及openGauss，金仓、达梦等国产数据库，为开发者和企业提供一站式的创新SQL优化解决方案。
更多关于PawSQL的信息，点击关注PawSQL公众号👇👇👇
