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SQLInsight：从JDBC底层到API调用的零侵入SQL监控方案

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发布时间:2026-01-11 14:24:02

开篇

上周写了一篇文章，分享了SQLInsight的设计思路和技术方案，没想到收到了不少反馈。有人问"啥时候能用"，有人问"技术细节是怎么实现的"。

花了小一周时间，终于把它实现出来了。今天周末，终于可以还债了。

这篇文章，我们来聊聊SQLInsight的技术实现细节：动态代理是怎么做的？StackTrace是怎么解析的？为什么说零侵入？性能到底如何？

代码已经开源，你可以直接用，也可以学习实现思路。

一、技术亮点速览

在开始之前，先说几个核心亮点，让你知道这个项目有什么不一样：

1.1 真正的零侵入

不需要在代码里加注解，不需要修改配置文件，甚至不需要加启动参数。加个依赖，启动应用，就能看到所有SQL执行情况。这是怎么做到的？答案是：在最底层做手脚。

1.2 完整的调用链自动追踪

你在Controller写了个接口，调用Service，Service调用Mapper，最后执行了SQL。这整个链路，SQLInsight能自动给你串起来：

GET /api/users/123 
  → UserController.getUser()
    → UserService.findById()
      → SELECT * FROM users WHERE id = 123 (15ms)

这不是靠AOP，不是靠埋点，而是靠读取线程栈。

1.3 兼容性好到让人惊讶

不管你用的是MyBatis、JPA、Hibernate还是JdbcTemplate，不管你的连接池是Druid、HikariCP还是C3P0，SQLInsight都能工作。为什么？因为它代理的是JDBC标准接口，不依赖具体实现。

1.4 性能影响微乎其微

动态代理？StackTrace扫描？这不会很慢吗？实测下来，单次SQL执行的额外开销在1微秒以内。怎么做到的？答案是：缓存 + 异步 + 限制扫描深度。

二、设计思想的来源

做技术不是闭门造车，SQLInsight的核心设计思想来自两个成熟的开源组件。

2.1 动态代理：学习Seata

Seata是阿里开源的分布式事务框架。它有个很巧妙的设计：通过动态代理DataSource，在JDBC层拦截所有SQL执行，实现分布式事务的透明化。

SQLInsight借鉴了这个思路，但做得更彻底：

graph LR
    A[应用程序] -->|调用| B[DataSourceProxy]
    B -->|代理| C[ConnectionProxy]
    C -->|代理| D[PreparedStatementProxy]
    D -->|执行| E[真实的JDBC驱动]
    
    style A fill:#e1f5ff
    style B fill:#fff4e1
    style C fill:#ffe1f5
    style D fill:#e1ffe1
    style E fill:#f5e1ff

为什么这个思路好？

最底层拦截：不管你上层用什么框架，最终都要通过JDBC执行SQL
标准接口：JDBC是Java标准，不会随便变
透明性好：对上层业务代码完全透明

Seata代理DataSource是为了加事务控制，SQLInsight代理DataSource是为了监控。本质上是同一个思路的不同应用。

2.2 StackTrace分析：学习MyBatis

MyBatis有个很强大的功能：能把SQL执行日志和Mapper方法对应起来。它怎么做的？答案是：解析StackTrace。

当SQL执行时，MyBatis会读取当前线程的调用栈，找到是哪个Mapper接口的哪个方法触发的。

SQLInsight把这个思路往上延伸了一层：

graph LR
    A[SQL执行] -->|触发| B[获取StackTrace]
    B --> C{扫描调用栈}
    C -->|找到| D[RestController注解]
    D --> E[解析API路径]
    E --> F[解析方法名]
    F --> G[构建完整调用链]
    
    style A fill:#e1f5ff
    style B fill:#fff4e1
    style C fill:#ffe1f5
    style D fill:#e1ffe1
    style E fill:#f5e1ff
    style F fill:#e1f5ff
    style G fill:#fff4e1

为什么这个思路可行？

Java的线程栈里包含了完整的方法调用链。通过扫描栈帧，可以找到：

哪个Controller被调用了（有@RestController注解）
哪个Service方法被调用了
哪个Mapper方法被调用了

这样就能把API调用和SQL执行串起来，形成完整的链路。

三、核心技术实现

3.1 动态代理的三层结构

JDBC的核心接口有三个：DataSource、Connection、Statement/PreparedStatement。SQLInsight为每一层都创建了代理。

3.1.1 第一层：代理DataSource

这一层是入口。Spring Boot启动时，会创建DataSource Bean。我们通过BeanPostProcessor拦截这个过程：

@Override
public Object postProcessAfterInitialization(Object bean, String beanName) {
    if (bean instanceof DataSource) {
        // 把原始DataSource包装成代理
        return DataSourceProxy.create((DataSource) bean, collector, handler);
    }
    return bean;
}

关键点：BeanPostProcessor是Spring提供的扩展点，能在Bean创建后、初始化后做一些处理。这是Spring生态常用的插件化机制。

3.1.2 第二层：代理Connection

当业务代码调用dataSource.getConnection()时，我们返回一个代理的Connection：

@Override
public Object invoke(Object proxy, Method method, Object[] args) throws Throwable {
    if ("getConnection".equals(method.getName())) {
        // 调用原始DataSource获取真实Connection
        Connection realConnection = (Connection) method.invoke(target, args);
        // 返回代理Connection
        return ConnectionProxy.createProxy(realConnection, collector, handler);
    }
    return method.invoke(target, args);
}

这里用到了Java动态代理的核心机制：InvocationHandler。每次调用代理对象的方法时，都会进入invoke方法，我们可以在这里做拦截。

3.1.3 第三层：代理PreparedStatement

这一层是真正执行SQL的地方。当业务代码调用connection.prepareStatement(sql)时：

@Override
public Object invoke(Object proxy, Method method, Object[] args) throws Throwable {
    if ("prepareStatement".equals(method.getName())) {
        String sql = (String) args[0];
        PreparedStatement realStmt = (PreparedStatement) method.invoke(target, args);
        // 返回代理PreparedStatement，并把SQL传进去
        return PreparedStatementProxy.createProxy(realStmt, sql, collector, handler);
    }
    return method.invoke(target, args);
}

这里的细节：我们把SQL语句传给了PreparedStatement代理。这样在执行SQL时，代理就知道要执行的是什么SQL了。

3.2 SQL执行的拦截

PreparedStatement代理的核心逻辑在这里：

private final Map<Integer, Object> parameters = new ConcurrentHashMap<>();

@Override
public Object invoke(Object proxy, Method method, Object[] args) throws Throwable {
    // 1. 拦截参数设置方法（setString、setInt等）
    if (method.getName().startsWith("set") && args.length >= 2) {
        int index = (int) args[0];
        Object value = args[1];
        parameters.put(index, value);  // 记录参数值
    }
    
    // 2. 拦截执行方法（execute、executeQuery等）
    if (method.getName().startsWith("execute")) {
        long start = System.currentTimeMillis();
        Object result = method.invoke(target, args);  // 执行真实SQL
        long duration = System.currentTimeMillis() - start;
        
        // 3. 收集SQL执行信息
        collectSqlExecution(sql, parameters, duration);
        return result;
    }
    
    return method.invoke(target, args);
}

这里有两个关键点：

参数拦截：PreparedStatement的参数是通过setXxx(index, value)方法设置的。我们拦截这些方法，把参数记下来。
执行拦截：当调用execute()方法时，我们记录开始时间，执行SQL，然后记录结束时间，算出执行耗时。

3.3 StackTrace解析：找到API调用者

SQL执行时，我们需要知道是哪个API触发的。这里用到了StackTrace分析：

public static ApiInfo extractApiInfo() {
    StackTraceElement[] stack = Thread.currentThread().getStackTrace();
    
    // 限制扫描深度，避免性能问题
    int maxDepth = Math.min(stack.length, 50);
    
    for (int i = 0; i < maxDepth; i++) {
        String className = stack[i].getClassName();
        
        // 先查缓存
        if (controllerCache.containsKey(className)) {
            return controllerCache.get(className);
        }
        
        // 加载类，检查是否有@RestController或@Controller注解
        Class<?> clazz = Class.forName(className);
        if (clazz.isAnnotationPresent(RestController.class) || 
            clazz.isAnnotationPresent(Controller.class)) {
            ApiInfo apiInfo = parseApiInfo(clazz, stack[i].getMethodName());
            controllerCache.put(className, apiInfo);  // 缓存起来
            return apiInfo;
        }
    }
    
    return ApiInfo.unknown();
}

性能优化点：

限制扫描深度：只扫描前50层调用栈，避免深度递归
缓存Controller信息：同一个Controller类只解析一次，后续直接从缓存取

graph LR
    A[SQL执行] --> B{读取线程栈}
    B --> C[第1层: SQLInsight代理]
    C --> D[第2层: MyBatis]
    D --> E[第3层: Service]
    E --> F[第4层: Controller]
    F --> G{找到RestController?}
    G -->|是| H[解析API信息]
    G -->|否| I[继续向上扫描]
    H --> J[返回API路径和方法]
    
    style A fill:#e1f5ff
    style F fill:#e1ffe1
    style H fill:#fff4e1
    style J fill:#ffe1f5

3.4 API信息解析

找到Controller后，怎么解析出API路径呢？

private static ApiInfo parseApiInfo(Class<?> controllerClass, String methodName) {
    // 1. 获取类级别的@RequestMapping
    RequestMapping classMapping = controllerClass.getAnnotation(RequestMapping.class);
    String basePath = classMapping != null ? classMapping.value()[0] : "";
    
    // 2. 找到对应的方法
    for (Method method : controllerClass.getDeclaredMethods()) {
        if (method.getName().equals(methodName)) {
            // 3. 获取方法级别的@GetMapping/@PostMapping等
            GetMapping getMapping = method.getAnnotation(GetMapping.class);
            if (getMapping != null) {
                String path = basePath + getMapping.value()[0];
                return new ApiInfo(path, "GET", methodName);
            }
            // ... 处理PostMapping、PutMapping等
        }
    }
    
    return ApiInfo.unknown();
}

这样就能从注解中提取出完整的API路径，比如/api/users/123。

四、设计模式的应用

4.1 代理模式

这是SQLInsight的核心。Java的动态代理基于接口，这和JDBC的设计天然契合：

graph LR
    A[业务代码] -->|调用接口| B[代理对象]
    B -->|拦截处理| C[收集SQL信息]
    B -->|转发调用| D[真实对象]
    D -->|执行SQL| E[数据库]
    C -.->|异步| F[日志输出]
    
    style A fill:#e1f5ff
    style B fill:#fff4e1
    style C fill:#ffe1f5
    style D fill:#e1ffe1
    style E fill:#f5e1ff
    style F fill:#fff4e1

代理模式的好处：

对业务代码透明
可以在不修改原有代码的情况下增加功能
符合开闭原则（对扩展开放，对修改关闭）

4.2 观察者模式

SQL执行信息收集后，可能有多种处理方式：输出到控制台、写入日志文件、持久化到数据库、发送到监控系统等。

SQLInsight用观察者模式来处理这个问题：

public interface SqlExecutionHandler {
    void handle(SqlExecution execution);
}

public class ConsoleSqlExecutionHandler implements SqlExecutionHandler {
    public void handle(SqlExecution execution) {
        System.out.println(formatSqlLog(execution));
    }
}

public class LoggingSqlExecutionHandler implements SqlExecutionHandler {
    public void handle(SqlExecution execution) {
        logger.info(formatSqlLog(execution));
    }
}

这样可以灵活组合不同的处理器，满足不同场景的需求。

4.3 工厂模式

DataSourceProxy的创建使用了工厂模式：

public static DataSource create(DataSource target, 
                                 SqlExecutionCollector collector, 
                                 SqlExecutionHandler handler) {
    return (DataSource) Proxy.newProxyInstance(
        DataSource.class.getClassLoader(),
        new Class<?>[] { DataSource.class },
        new DataSourceProxy(target, collector, handler)
    );
}

为什么要用工厂模式？

动态代理的创建比较复杂，涉及类加载器、接口数组等参数。通过工厂方法封装这些细节，让使用者更方便。

五、兼容性设计

5.1 与Druid的兼容

Druid是阿里开源的数据库连接池，自带监控功能。SQLInsight和Druid可以无缝配合：

graph LR
    A[应用程序] --> B[SQLInsight代理]
    B --> C[Druid连接池]
    C --> D[MySQL驱动]
    
    B -.->|收集| E[SQL执行信息]
    C -.->|收集| F[连接池监控]
    
    style A fill:#e1f5ff
    style B fill:#fff4e1
    style C fill:#ffe1f5
    style D fill:#e1ffe1
    style E fill:#f5e1ff
    style F fill:#fff4e1

为什么能兼容？

SQLInsight代理的是标准JDBC接口，不关心底层实现。Druid连接池也实现了JDBC接口，所以可以直接代理。

两者的监控数据是互补的：

Druid监控：连接池状态、连接获取耗时、SQL执行统计
SQLInsight监控：SQL与API的关联、完整调用链、慢SQL检测

5.2 与Seata的兼容

Seata也会代理DataSource，这就涉及到代理链的顺序问题。

理想的顺序是：应用程序 → Seata → SQLInsight → 连接池

为什么？因为Seata需要在最外层控制事务，SQLInsight只做监控，应该在内层。

如何保证顺序？通过调整BeanPostProcessor的优先级：

@Bean
public SqlInsightDataSourceBeanPostProcessor processor() {
    SqlInsightDataSourceBeanPostProcessor processor = 
        new SqlInsightDataSourceBeanPostProcessor(collector, handler);
    processor.setOrder(Ordered.LOWEST_PRECEDENCE);  // 设置最低优先级
    return processor;
}

这样Seata会先执行，SQLInsight后执行，代理顺序就对了。

六、性能优化策略

6.1 缓存Controller信息

第一次解析Controller信息后，缓存起来：

private static final Map<String, ApiInfo> controllerCache = new ConcurrentHashMap<>();

public static ApiInfo extractApiInfo() {
    // 先查缓存
    if (controllerCache.containsKey(className)) {
        return controllerCache.get(className);
    }
    // 解析并缓存
    ApiInfo apiInfo = parseApiInfo(clazz, methodName);
    controllerCache.put(className, apiInfo);
    return apiInfo;
}

效果：首次解析约50微秒，缓存命中后小于1微秒。

6.2 异步处理

SQL执行信息的处理（输出日志、持久化等）是异步的：

public void handle(SqlExecution execution) {
    executor.submit(() -> {
        // 处理SQL执行信息
        persistence.save(execution);
        logger.info(formatSqlLog(execution));
    });
}

这样不会阻塞业务SQL的执行。

6.3 限制StackTrace扫描深度

只扫描前50层调用栈：

int maxDepth = Math.min(stack.length, 50);
for (int i = 0; i < maxDepth; i++) {
    // 扫描栈帧
}

实际测试中，Controller一般在前10层就能找到，50层已经足够了。

graph LR
    A[SQL执行] --> B{读取栈深度}
    B -->|深度<=50| C[扫描栈帧]
    B -->|深度>50| D[只扫描前50层]
    C --> E[查找Controller]
    D --> E
    E --> F{找到了?}
    F -->|是| G[返回API信息]
    F -->|否| H[返回Unknown]
    
    style A fill:#e1f5ff
    style C fill:#e1ffe1
    style E fill:#fff4e1
    style G fill:#ffe1f5

七、核心代码剖析

7.1 PreparedStatementProxy的精妙之处

这是整个项目最核心的一段代码：

public class PreparedStatementProxy implements InvocationHandler {
    private final PreparedStatement target;
    private final String sql;
    private final List<Object> parameters = new ArrayList<>();
    
    @Override
    public Object invoke(Object proxy, Method method, Object[] args) throws Throwable {
        String methodName = method.getName();
        
        // 拦截参数设置方法
        if (methodName.startsWith("set") && args.length >= 2) {
            int index = (int) args[0];
            Object value = args[1];
            
            // 扩展参数列表
            while (parameters.size() < index) {
                parameters.add(null);
            }
            parameters.set(index - 1, value);  // JDBC参数索引从1开始
            
            return method.invoke(target, args);
        }
        
        // 拦截执行方法
        if (methodName.startsWith("execute")) {
            long start = System.currentTimeMillis();
            Object result = method.invoke(target, args);
            long duration = System.currentTimeMillis() - start;
            
            // 收集SQL执行信息
            collectSqlExecution(sql, parameters, duration);
            
            return result;
        }
        
        // 其他方法直接转发
        return method.invoke(target, args);
    }
}

这段代码的精妙之处：

拦截参数设置：PreparedStatement的参数是通过setXxx(index, value)方法设置的，而且索引从1开始（JDBC规范）。代码中用parameters.set(index - 1, value)处理了这个细节。
动态扩展参数列表：参数可能不是按顺序设置的，比如先设置第3个参数，再设置第1个参数。代码用while循环动态扩展列表，保证不会越界。
精确测量执行时间：在invoke方法里包裹真实的SQL执行，前后记录时间戳，得到精确的执行耗时。
保持原有行为：所有拦截后，都要调用method.invoke(target, args)，确保原有功能不受影响。

7.2 StackTrace分析的优雅实现

public static ApiInfo extractApiInfo() {
    StackTraceElement[] stack = Thread.currentThread().getStackTrace();
    int maxDepth = Math.min(stack.length, 50);
    
    for (int i = 0; i < maxDepth; i++) {
        try {
            String className = stack[i].getClassName();
            
            // 缓存命中
            if (controllerCache.containsKey(className)) {
                return controllerCache.get(className);
            }
            
            // 加载类并检查注解
            Class<?> clazz = Class.forName(className);
            if (isController(clazz)) {
                ApiInfo apiInfo = parseApiInfo(clazz, stack[i].getMethodName());
                controllerCache.put(className, apiInfo);
                return apiInfo;
            }
        } catch (ClassNotFoundException e) {
            // 忽略，继续扫描下一层
        }
    }
    
    return ApiInfo.unknown();
}

private static boolean isController(Class<?> clazz) {
    return clazz.isAnnotationPresent(RestController.class) || 
           clazz.isAnnotationPresent(Controller.class);
}

这段代码的优雅之处：

异常处理得当：Class.forName()可能抛出ClassNotFoundException，但这不是错误，只是说明这个类不在当前ClassLoader里。代码用try-catch优雅地处理了这个问题。
提前返回：一旦找到Controller，立即返回，不再继续扫描。这是性能优化的关键。
缓存策略：用类名作为key缓存，而不是用完整的ApiInfo。这样即使方法不同，类名相同也能命中缓存。

八、设计思想的升华

做完这个项目后，我有一些更深层次的思考。

8.1 最少知识原则

SQLInsight遵循了"最少知识原则"（Law of Demeter）。它只和JDBC接口打交道，不关心：

你用的是什么ORM框架
你的连接池是什么
你的数据库是MySQL还是PostgreSQL

这个原则的好处：

降低耦合
提高适应性
减少维护成本

在设计系统时，我们应该尽量依赖抽象（接口），而不是具体实现。JDBC是一个很好的抽象层。

8.2 分层架构的威力

JDBC的分层设计（DataSource → Connection → Statement）为代理提供了天然的切入点。

graph LR
    A[业务层<br/>MyBatis/JPA] --> B[JDBC抽象层<br/>标准接口]
    B --> C[驱动实现层<br/>MySQL/Oracle驱动]
    
    D[SQLInsight] -.->|代理| B
    
    style A fill:#e1f5ff
    style B fill:#fff4e1
    style C fill:#ffe1f5
    style D fill:#e1ffe1

分层架构的好处：

每一层都有明确的职责
层与层之间通过接口通信
可以在任何一层插入新功能（如监控、事务控制）

这启发我们：在设计系统时，合理的分层能带来极大的扩展性。

8.3 组合优于继承

SQLInsight没有通过继承来扩展功能，而是通过组合：

public class DataSourceProxy implements InvocationHandler {
    private final DataSource target;  // 组合原始DataSource
    private final SqlExecutionCollector collector;  // 组合收集器
    private final SqlExecutionHandler handler;  // 组合处理器
}

为什么组合优于继承？

灵活性：可以动态替换组件（比如换一个不同的handler）
低耦合：各个组件可以独立演化
可测试：可以单独测试每个组件

这是设计模式中的经典原则，值得反复体会。

8.4 开闭原则的实践

SQLInsight对扩展开放，对修改关闭：

public interface SqlExecutionHandler {
    void handle(SqlExecution execution);
}

// 新增一个handler，不需要修改核心代码
public class CustomHandler implements SqlExecutionHandler {
    public void handle(SqlExecution execution) {
        // 自定义处理逻辑
    }
}

想增加新功能？实现一个新的Handler就行了，不需要改动核心代码。

这给我们的启示：

设计接口时要想清楚扩展点在哪里
核心逻辑要稳定，扩展逻辑要灵活
通过接口和抽象隔离变化

8.5 性能与功能的平衡

SQLInsight面临一个矛盾：

功能需求：需要扫描StackTrace，解析注解，收集信息
性能需求：不能影响业务SQL的执行速度

解决方案是：

缓存：减少重复计算
异步：把耗时操作移到后台
限制：限制扫描深度，避免极端情况

这个平衡的启示：

性能优化不是无限制的，要找到合适的度
用空间换时间（缓存）
用异步换同步（后台处理）
设置合理的边界（扫描深度限制）

九、使用示例

9.1 引入依赖

<dependency>
    <groupId>com.surfing</groupId>
    <artifactId>sqlinsight-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>1.0.0</version>
</dependency>

9.2 配置（可选）

# 启用SQLInsight（默认true）
sqlinsight.enabled=true

# 慢SQL阈值（默认1000ms）
sqlinsight.slow-sql-threshold=50

# N+1查询检测阈值（默认10）
sqlinsight.n-plus-one-threshold=10

9.3 输出示例

[SQL-Insight] GET /api/users/123 → UserController.findById
   SQL: SELECT * FROM users WHERE id = 123 (15ms) [Type: SELECT]

[SQL-Insight] GET /api/users/orders → UserController.getUserOrders
   [SLOW] SQL: SELECT u.*, o.* FROM users u LEFT JOIN orders o ON u.id = o.user_id (56ms) [Type: SELECT]

十、总结与展望

10.1 技术总结

SQLInsight通过三个核心技术实现了零侵入的SQL监控：

动态代理：在JDBC层拦截SQL执行（学习自Seata）
StackTrace分析：自动追踪API调用链（学习自MyBatis）
BeanPostProcessor：自动代理DataSource（Spring的扩展机制）

这三个技术的组合，实现了：

零配置集成
透明监控
完整的调用链追踪
良好的兼容性

10.2 设计原则的践行

项目体现了多个经典设计原则：

单一职责：每个类只做一件事
开闭原则：对扩展开放，对修改关闭
依赖倒置：依赖抽象（JDBC接口），不依赖具体实现
最少知识：只和JDBC接口打交道
组合优于继承：用组合构建功能

10.3 未来展望

SQLInsight还有很多可以优化的地方：

N+1查询检测：自动识别循环查询问题
Web控制台：提供可视化的监控界面
智能建议：根据SQL执行情况给出优化建议
分布式追踪：集成OpenTelemetry，支持分布式链路追踪
SQL审计：记录所有SQL操作，用于安全审计

但核心思想不会变：在最底层做拦截，保持对业务代码的零侵入。

十一、写在最后

做这个项目，最大的收获不是写了多少行代码，而是理解了设计思想的传承。

Seata的动态代理、MyBatis的StackTrace分析，这些都是前人智慧的结晶。我们站在巨人的肩膀上，把这些思想组合起来，创造出新的价值。

技术的本质不是炫技，而是解决问题。SQLInsight解决的问题很简单：让开发者知道每个API执行了哪些SQL，用了多长时间。但实现这个简单的目标，需要深入理解JDBC、动态代理、反射、线程栈等多个技术点。

好的技术方案，应该是简单的。

对使用者来说，只需要加一个依赖。对设计者来说，需要考虑性能、兼容性、扩展性、可维护性等多个维度。

这就是技术的魅力：表面简单，内在复杂；对外易用，对内精巧。

希望这篇文档能帮助你理解SQLInsight的设计思路，也希望这些设计思想能对你未来的项目有所启发。

十二、开发记录

从想法到实现，花了小一周时间。

刚开始写代码的时候，遇到了不少坑：

PreparedStatement的参数索引从1开始，而不是0（JDBC规范）
StackTrace扫描时要注意ClassNotFoundException
动态代理要完整实现接口的所有方法，不然会NPE
缓存策略要做好，不然性能会受影响

调试的过程中，对JDBC标准、Java动态代理、反射机制有了更深的理解。看似简单的"拦截SQL执行"，背后涉及的技术点比想象中要多。

今天周末，终于把坑都填完了，代码也开源了。算是还了上周文章的债。

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项目地址：gitee.com/sh_wangwanb…
上一篇文章：SQLInsight：一行依赖，自动追踪API背后的每一条SQL
开源协议：MIT License
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写代码的过程，也是学习的过程。希望SQLInsight能帮到你，也欢迎一起完善它。

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