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执行时长2分钟的SQL,AI帮我优化到10毫秒。AI优化神器,你值得拥有

2024-08-24 32

目录

前言

sql优化平台演示

复杂的子查询

复杂的聚合查询

复杂的联合查询

复杂的分组查询

复杂的嵌套查询

复杂的条件逻辑查询

SQL优化原理

原理流程

模型训练

优化预测

特征提取

数据收集

代码片段

大侠的AI网站

AI大侠后续功能计划

共建计划

写到最后


大家好,我是大侠,AI领域的专业博主

前言

AI大侠更新啦,耗时两个月终于上线SQL智能优化工具!!!

许多小伙伴在工作中写SQL 的时候最常遇到的问题就是SQL优化问题,特别是在面对数以千万计的数据,如何提高性能和简化复杂的SQL查询,更是需要耗费大量的时间和精力。

现在大侠给大家开发了一个SQL优化平台https://aidaxia.net

话不多说,直接开车~

执行时长2分钟的SQL,AI帮我优化到10毫秒。AI优化神器,你值得拥有插图


sql优化平台演示

复杂的子查询

需求:检索所有部门名称类似于"Sales"的员工。

SELECT * FROM employee WHERE department_id IN ( SELECT id FROM department WHERE name LIKE '%Sales%' );

AI优化结果

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AI模型使用INNER JOIN而非子查询,以避免使用子查询的性能问题。

复杂的聚合查询

需求:从表中检索每个部门的平均工资和员工数,并仅返回平均工资大于50000且员工数大于5的部门。

SELECT department_id, AVG(salary) AS avg_salary, COUNT(*) AS employee_count FROM employee GROUP BY department_id HAVING AVG(salary) > 50000 AND COUNT(*) > 5 ORDER BY department_id;

AI优化后

执行时长2分钟的SQL,AI帮我优化到10毫秒。AI优化神器,你值得拥有插图2

AI模型使用WHERE子句代替HAVING子句,以避免在聚合之后进行过滤。

复杂的联合查询

需求:从表中检索部门ID为1和2的员工,并按照姓名排序

SELECT id, name, salary FROM employee WHERE department_id = 1 UNION ALL SELECT id, name, salary FROM employee WHERE department_id = 2 ORDER BY name;

AI优化

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AI模型使用UNION ALL而非UNION操作符,以避免在结果集中去除重复的行

复杂的分组查询

需求:从表中检索每个部门和性别的员工数量和平均工资,并仅返回员工数量大于5的部门和性别

 SELECT department_id, gender, COUNT(*) AS employee_count, AVG(salary) AS avg_salary FROM employee GROUP BY department_id, gender HAVING COUNT(*) > 5 ORDER BY department_id, gender;

AI优化结果

执行时长2分钟的SQL,AI帮我优化到10毫秒。AI优化神器,你值得拥有插图4

AI模型使用WHERE子句代替HAVING子句,以避免在聚合之后进行过滤

复杂的嵌套查询

需求:检索了公司名称为“ABC Company”的所有员工

SELECT * FROM employee WHERE department_id IN ( SELECT id FROM department WHERE company_id IN ( SELECT id FROM company WHERE name = 'ABC Company' ) );

AI优化结果

执行时长2分钟的SQL,AI帮我优化到10毫秒。AI优化神器,你值得拥有插图5

AI模型使用用INNER JOIN而非子查询,以避免使用子查询的性能问题

复杂的条件逻辑查询

需求:从表中检索部门ID为1且性别为女性、或部门ID为2且性别为男性的员工,并按照姓名排序

SELECT * FROM employee WHERE (department_id = 1 AND gender = 'Female') OR (department_id = 2 AND gender = 'Male') ORDER BY name;

AI优化结果

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AI模型使用IN操作符而非OR操作符,以避免在WHERE子句中使用复杂的条件逻辑


SQL优化原理

许多小伙伴肯定好奇这个是怎么实现的,大侠给大家简单说一下实现原理

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原理流程

模型训练

利用训练好的模型,对新的SQL查询进行优化预测,输出优化后的执行计划。

优化预测

使用深度学习模型,如神经网络等,对收集到的数据进行训练,使得模型能够自动学习SQL查询和执行计划之间的相关性。

特征提取

将SQL语句和执行计划转化为向量等数值化的形式,以便于后续的深度学习模型处理。

数据收集

收集相关的SQL查询和执行计划,以及相关的数据统计信息。

代码片段

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大侠的AI网站

大侠的AI网站上不仅仅有SQL优化平台,还集成了AI智能聊天,后续会上很多有趣的开发者工具,帮助小伙伴解决日常开发中遇到的问题 大家可以前往体验一下(https://aidaxia.net),请大家多多支持

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AI大侠后续功能计划

大侠后续准备开发一款bug修改工具,让AI帮你改bug是一种什么样的体验?开发完成之后会在大侠的AI网站(https://aidaxia.net)上公布。


共建计划

同学们如果有任何关于AI工具的需求或建议,欢迎随时向大侠反馈,大侠会马上提上日程


写到最后

大侠的这些AI工具完全免费且安全可靠,可以放心地使用它们,而无需担心任何费用或安全问题。

与其他网站不同的是,大侠提供的所有的AI工具都将永久免费,并且不会向用户收取任何费用。

问就是 为爱发电~

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AI是一个充满机遇和挑战的领域,

AI时代已经到来,AI真的会取代我们吗?

你还不主动了解AI?

你还在为跟同事聊AI插不上话吗?

那请关注大侠,带你了解AI行业第一动态。

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原文链接:https://blog.csdn.net/qq_38150538/article/details/131055293?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522171851551916800180656479%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fblog.%2522%257D&request_id=171851551916800180656479&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~blog~first_rank_ecpm_v1~times_rank-9-131055293-null-null.nonecase&utm_term=AI%E5%B7%A5%E5%85%B7

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