Supabase数据库操作

技能简介

该技能通过命令行脚本连接Supabase平台，支持执行SQL查询、数据增删改查、向量相似度搜索及表结构管理。适用于需要操作云端PostgreSQL数据库、构建语义检索系统的场景。

业务背景

该技能让企业无需编写复杂后端代码，即可直连云端PostgreSQL数据库完成数据运营。业务人员可快速执行报表查询、客户数据维护，并通过向量搜索搭建智能推荐或语义检索系统，大幅降低数据分析门槛，加速业务决策与AI应用落地。

落地案例：某电商运营团队需要分析季度销售趋势并优化商品推荐。通过该技能，分析师直接运行SQL聚合统计各品类成交额；同时利用向量相似度搜索，根据用户浏览商品的向量特征匹配相似款式，实现个性化推荐。全程无需开发介入，半天内完成从数据提取到推荐逻辑上线的闭环。

能做什么

• 执行原始SQL语句，包括查询、建表、聚合统计
• 对数据表进行插入、更新、删除、批量操作
• 基于pgvector扩展实现向量相似度搜索
• 列出所有表并查看表结构定义
• 调用数据库存储过程（RPC）

使用说明

1. 环境配置

安装前需设置以下环境变量：

# 必需
export SUPABASE_URL="https://yourproject.supabase.co"
export SUPABASE_SERVICE_KEY="eyJhbGciOiJIUzI1NiIs..."

# 可选：管理API访问令牌
export SUPABASE_ACCESS_TOKEN="sbp_xxxxx"

2. 基础查询

{baseDir}/scripts/supabase.sh query "SELECT * FROM users LIMIT 5"

3. 数据操作

# 插入单条记录
{baseDir}/scripts/supabase.sh insert users '{"name": "John", "email": "john@example.com"}'

# 条件查询
{baseDir}/scripts/supabase.sh select users --eq "status:active" --limit 10

# 更新记录
{baseDir}/scripts/supabase.sh update users '{"status": "inactive"}' --eq "id:123"

# 删除记录
{baseDir}/scripts/supabase.sh delete users --eq "id:123"

4. 向量搜索

需先启用pgvector扩展并创建匹配函数：

{baseDir}/scripts/supabase.sh vector-search documents "search query" --match-fn match_documents --limit 5

5. 表管理

# 列出所有表
{baseDir}/scripts/supabase.sh tables

# 查看表结构
{baseDir}/scripts/supabase.sh describe users

输入与输出

见下方输入与输出表格。

风险提示

• SERVICE_KEY拥有完整数据库权限，泄露将导致数据完全暴露
• delete/update操作不可逆，建议先select确认影响范围
• 向量搜索依赖预置的匹配函数，未配置时直接调用会报错
• 大批量操作可能触发Supabase速率限制
• 生产环境避免在日志中打印敏感查询参数

来源信息

原始链接：https://github.com/openclaw/skills/tree/main/skills/stopmoclay/supabase/SKILL.md
来源类型：GitHub仓库