文本到SQL解析（Text-to-SQL）旨在将自然语言指令转换为可执行的SQL语句，近年来受到广泛关注。特别是Codex和ChatGPT在该任务中展现出令人瞩目的性能。然而，当前主流基准测试（如Spider和WikiSQL）主要聚焦于包含少量数据行的数据库模式，导致学术研究与真实应用场景之间存在显著差距。为缓解这一问题，我们提出了BIRD——一个面向大规模数据库的文本到SQL任务大型基准数据集，包含12,751对文本到SQL的数据样本，涵盖95个数据库，总数据量达33.4 GB，覆盖37个专业领域。BIRD强调数据库实际值（database values）的重要性，揭示了在大规模数据库背景下所面临的新挑战，包括脏数据（dirty database contents）、自然语言问题与数据库内容之间的外部知识关联，以及SQL语句的执行效率问题。为应对这些挑战，文本到SQL模型不仅需要具备语义解析能力，还必须具备对数据库具体值的理解能力。实验结果表明，数据库值在生成适用于大型数据库的准确SQL语句中具有关键作用。此外，即便是在当前表现最优的文本到SQL模型（如ChatGPT）中，其执行准确率也仅为40.08%，远低于人类水平的92.96%，充分说明该领域仍面临严峻挑战。与此同时，我们还进行了效率分析，旨在为生成高效SQL语句提供实践洞见，助力工业界应用落地。我们相信，BIRD将有力推动文本到SQL研究在真实世界中的应用发展。相关排行榜与源代码已公开：https://bird-bench.github.io/。