SQLyzr: A Comprehensive Benchmark and Evaluation Platform for Text-to-SQL

📄 arXiv: 2604.21214v1 📥 PDF

作者: Sepideh Abedini, M. Tamer Özsu

分类: cs.DB, cs.AI

发布日期: 2026-04-23

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

SQLyzr：一个全面的Text-to-SQL基准测试与评估平台

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: Text-to-SQL 基准测试 评估平台 大型语言模型 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有Text-to-SQL基准测试依赖单一指标，缺乏真实场景评估，对模型行为洞察不足。
  2. SQLyzr通过多样化指标、真实工作负载对齐和数据库扩展，实现更全面的评估。
  3. SQLyzr支持细粒度查询分类、错误分析和工作负载增强，辅助模型诊断与改进。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型（LLMs）的采用，Text-to-SQL模型得到了显著改进，并在实际应用中日益普及。尽管现有的Text-to-SQL模型评估基准很多，但它们通常依赖于单一的聚合分数，缺乏在真实场景下的评估，并且对不同查询类型下的模型行为提供的洞察力有限。本文提出了SQLyzr，一个全面的Text-to-SQL模型基准测试与评估平台。SQLyzr包含了一组多样化的评估指标，可以捕捉生成查询的多个方面，同时通过与真实SQL使用模式和数据库扩展对齐的工作负载，实现更真实的评估。此外，它还支持细粒度的查询分类、错误分析和工作负载增强，使用户能够更好地诊断和改进Text-to-SQL模型。本文通过交互式体验展示了这些功能。通过SQLyzr的图形界面，用户可以自定义评估设置，分析细粒度的报告，并探索平台的其他功能。我们设想SQLyzr通过解决现有基准测试的关键局限性，促进Text-to-SQL模型的评估和迭代改进。SQLyzr的源代码可在https://github.com/sepideh-abedini/SQLyzr 获取。

🔬 方法详解

问题定义：Text-to-SQL模型的评估面临挑战，现有基准测试通常依赖于单一的聚合分数，无法全面反映模型的性能。此外，这些基准测试缺乏在真实场景下的评估，难以反映模型在实际应用中的表现。对不同查询类型下的模型行为的洞察力也有限，阻碍了模型的诊断和改进。

核心思路：SQLyzr的核心思路是提供一个全面的Text-to-SQL模型评估平台，通过引入多样化的评估指标、与真实SQL使用模式对齐的工作负载以及数据库扩展，实现更真实的评估。同时，SQLyzr还支持细粒度的查询分类、错误分析和工作负载增强，帮助用户更好地理解和改进Text-to-SQL模型。

技术框架：SQLyzr平台包含以下主要模块：1) 数据集管理模块，用于管理和组织不同的Text-to-SQL数据集；2) 评估指标模块，包含多样化的评估指标，用于评估生成SQL查询的多个方面；3) 工作负载生成模块，用于生成与真实SQL使用模式对齐的工作负载；4) 数据库管理模块，用于管理和扩展数据库；5) 结果分析模块，用于分析评估结果，并提供细粒度的查询分类和错误分析。用户可以通过图形界面自定义评估设置，分析评估报告，并探索平台的其他功能。

关键创新：SQLyzr的关键创新在于其全面的评估方法，它不仅考虑了生成SQL查询的正确性，还考虑了查询的效率、可读性以及与真实SQL使用模式的对齐程度。此外，SQLyzr还提供了细粒度的查询分类和错误分析功能，帮助用户深入了解模型的优缺点。

关键设计：SQLyzr的关键设计包括：1) 多样化的评估指标，例如精确匹配率、执行准确率、查询复杂度等；2) 基于真实SQL使用模式的工作负载生成方法，例如基于查询日志的采样；3) 可扩展的数据库管理，支持不同规模的数据库；4) 交互式的图形界面，方便用户自定义评估设置和分析评估结果。

📊 实验亮点

SQLyzr平台通过提供多样化的评估指标、真实的工作负载和细粒度的分析，能够更全面地评估Text-to-SQL模型的性能。与现有基准测试相比，SQLyzr能够更准确地反映模型在实际应用中的表现，并为模型的改进提供更有价值的指导。

🎯 应用场景

SQLyzr可应用于Text-to-SQL模型的开发、评估和改进。研究人员和开发人员可以使用SQLyzr来评估不同Text-to-SQL模型的性能，诊断模型的优缺点，并进行迭代改进。该平台还可用于构建更可靠、更高效的Text-to-SQL应用，例如智能助手、数据分析工具等，提升用户体验。

📄 摘要（原文）

Text-to-SQL models have significantly improved with the adoption of Large Language Models (LLMs), leading to their increasing use in real-world applications. Although many benchmarks exist for evaluating the performance of text-to-SQL models, they often rely on a single aggregate score, lack evaluation under realistic settings, and provide limited insight into model behaviour across different query types. In this work, we present SQLyzr, a comprehensive benchmark and evaluation platform for text-to-SQL models. SQLyzr incorporates a diverse set of evaluation metrics that capture multiple aspects of generated queries, while enabling more realistic evaluation through workload alignment with real-world SQL usage patterns and database scaling. It further supports fine-grained query classification, error analysis, and workload augmentation, allowing users to better diagnose and improve text-to-SQL models. This demonstration showcases these capabilities through an interactive experience. Through SQLyzr's graphical interface, users can customize evaluation settings, analyze fine-grained reports, and explore additional features of the platform. We envision that SQLyzr facilitates the evaluation and iterative improvement of text-to-SQL models by addressing key limitations of existing benchmarks. The source code of SQLyzr is available at https://github.com/sepideh-abedini/SQLyzr.