上一篇我们搭建了基础框架，AI已经能"看到"数据库中有哪些表了。但这还远远不够，今天咱们要让AI变得更聪明，实现3个核心功能：
第1周我们已经能获取所有表名了，但当数据库有几十个表的时候，你得能快速找到相关的表。这就像在图书馆里找书，你不可能一本本翻，得按分类找。
数据库管理器中的搜索逻辑：
这个功能在大型项目中特别有用，想象一下在一个有100个表的电商系统中快速找到所有支付相关的表！
知道表名还不够，得知道表里有什么字段、什么类型、什么关系。
数据库管理器中的解析逻辑：
最后这个功能是核心中的核心！让AI能执行SQL查询，但必须确保安全性。我们只允许SELECT查询，并且有完整的防护措施。
数据库管理器中也要有验证：
为了确保所有功能都正常工作，我们创建一个简单的验证脚本。这不是复杂的单元测试，而是帮助读者快速验证功能的工具。
现在让我们看看这些功能在实际使用中的效果：
试试问AI："找找用户相关的表"
或者问："有哪些订单相关的表？"
问AI："users表的结构是什么样的？"
简单查询： "查询users表中的所有数据" AI执行：SELECT * FROM users
SELECT * FROM users
条件查询： "查询价格大于1000的产品" AI执行：SELECT * FROM products WHERE price > 1000
SELECT * FROM products WHERE price > 1000
复杂查询： "查询每个用户的订单数量" AI可以执行JOIN查询
第2篇我们成功实现了3个核心功能：表搜索、结构分析、安全SQL执行，让AI能够理解数据库结构并执行复杂查询。第3篇将实现PostgreSQL、MySQL等主流数据库支持，加上基础连接池配置和Docker部署，让这个工具真正走向生产环境。
为什么要实现这3个核心功能？
上一篇我们搭建了基础框架，AI已经能"看到"数据库中有哪些表了。但这还远远不够，今天咱们要让AI变得更聪明，实现3个核心功能：
第一步：filter_table_names() - 智能搜索表名
第1周我们已经能获取所有表名了，但当数据库有几十个表的时候，你得能快速找到相关的表。这就像在图书馆里找书，你不可能一本本翻，得按分类找。
数据库管理器中的搜索逻辑：
这个功能在大型项目中特别有用，想象一下在一个有100个表的电商系统中快速找到所有支付相关的表！
第二步：schema_definitions() - 深度解析表结构
知道表名还不够，得知道表里有什么字段、什么类型、什么关系。
数据库管理器中的解析逻辑：
第三步：execute_query() - 安全执行SQL查询
最后这个功能是核心中的核心！让AI能执行SQL查询，但必须确保安全性。我们只允许SELECT查询，并且有完整的防护措施。
数据库管理器中也要有验证：
第四步：功能验证测试
为了确保所有功能都正常工作，我们创建一个简单的验证脚本。这不是复杂的单元测试，而是帮助读者快速验证功能的工具。
创建验证脚本
运行验证
验证结果示例
第五步：功能演示效果
现在让我们看看这些功能在实际使用中的效果：
1. 智能搜索表名
试试问AI："找找用户相关的表"
或者问："有哪些订单相关的表？"
2. 深度解析表结构
问AI："users表的结构是什么样的？"
3. 安全执行SQL查询
简单查询： "查询users表中的所有数据" AI执行：
SELECT * FROM users条件查询： "查询价格大于1000的产品" AI执行：
SELECT * FROM products WHERE price > 1000复杂查询： "查询每个用户的订单数量" AI可以执行JOIN查询
总结与预告
第2篇我们成功实现了3个核心功能：表搜索、结构分析、安全SQL执行，让AI能够理解数据库结构并执行复杂查询。第3篇将实现PostgreSQL、MySQL等主流数据库支持，加上基础连接池配置和Docker部署，让这个工具真正走向生产环境。