把问题交给数据。这张工单，
这张工单，
响应超时了吗？
FROM tickets AS t
JOIN sla_policies AS s
ON s.severity = t.severitytickets → sla_policies → answer
SAAS SQL · 卢晨昊的数据库作品
从一张工单，
读懂一门业务。
把混乱的报障，变成可查询的证据。
132 条合成工单，一套可以真正筛选、查询和追溯的支持数据库。
SERVICE REQUESTP1
读取工单中
让每一个问题，
都有迹可循。
- 影响范围
- 正在读取合成案例
- 当前阶段
- —
合成案例 · SQL 数据
查询结果
读取结果中将首次响应时间与 SLA 目标比较。
点击任意卡片，展开工单、查询或计算明细。
关联业务表9外键 · 约束 · 索引
合成 SQL 工单…读取 D1 / SQLite
只读 SQL 查询…6 类服务端白名单
双运行环境SQLite + D1本地事务 · 线上只读
数据库总览
九张业务表围绕工单建立关系，让支持过程可以被筛选、聚合、复盘与审计。
从业务对象到可查询关系
输入维度
customers客户sla_policiesSLA 策略incident_groups父事件
核心事实表
客户、事件与严重度外键在这里汇合
过程与产出
ticket_notes结构化笔记evidence_items证据ticket_events事件knowledge_articles知识audit_logs审计metadata 只记录种子版本，不计入九张业务表。关系、约束与索引都可以在 database/schema.sql 中复核。
案例数据
在 132 条合成记录中组合筛选，再沿外键查看客户、父事件、证据、沟通、知识与审计。
SQL 查询
36 组查询按 6 类组织；每一组都展示真实 SQL 与当前结果，只运行服务端预审的只读 SELECT。
问数据库
先检索本站工单、知识条目、SQL 诊断和项目文档，再由 DeepSeek 在这组资料边界内回答。
DATABASE LIBRARIAN
只问本站数据库
系统实现
每一项都可在仓库文件或运行接口中复核，不用虚构技术成果。
浏览器 → REST API → SQLite / D1 / DeepSeek
浏览器只负责交互；本地由 Python + SQLite 运行，公开站由 Cloudflare Worker + D1 运行同一组参数化查询。网站管家先检索当前数据与项目文档，再把有限上下文交给 DeepSeek；API Key 不进入浏览器。
01Responsive UIHTML · CSS · JS
→
02REST APIPython / Worker
→
03Grounded sourcesSQLite / D1 · Docs · DeepSeek
9 张关联表
客户、父事件、SLA、工单、结构化笔记、证据、事件、知识条目与审计日志分别建模。
database/schema.sql参数化 API
严重度、状态与关键词筛选都通过绑定参数执行，避免把搜索值拼进 SQL。
GET /api/tickets事务与审计
推进工单阶段时，同一事务更新状态、写入事件，并留下 before / after 审计记录。
POST /api/tickets/:id/advance36 组只读诊断
六类诊断场景由服务端白名单选择，本地 SQLite 与云端 D1 都只接受预审的 SELECT。
SERVER-SIDE SELECT ALLOWLIST迁移边界
附 MySQL 8 表结构草案，但本地未安装 MySQL，因此明确标记为未运行验证。
database/mysql/schema.sql隐私边界
48 个租户名、132 条工单、日志和数值均为合成数据；仓库有独立隐私扫描与来源说明。
docs/synthetic-data-provenance.md有依据的 AI
模型只接收当前问题、有限历史和服务端检索片段；回复附结构化来源，资料不足时不允许自由补写。
POST /api/librarian/chat