SQL神器，ChatGPT4o 比拟DBA

文章目录

零、前言

很多朋友觉得在基础运维方面，ChatGPT 4o > 初级 DBA，但是在 SQL 优化领域，ChatGPT 4o < 初级 DBA，事实真是如此吗？
于是，我提问 ChatGPT 4o 测试了一下！

一、智能体：SQL Expert

操作指导

ChatGPT 4o国内直接访问地址：https://share.xuzhugpt.cloud/

上plus的车

输入购买的授权码即可。
默认就是 gpt-4o大模型

探索GPT–>输入：

SQL Expert

被问了600K+次，太牛了。到底有多牛。一起来看看吧。

提问1

针对一个慢查询 SQL，在 Oracle 数据库中，一般有哪些优化的方法？

回答

通过以上回复，我们可以发现 ChatGPT 4o 提供了很多的优化方法：

优化索引
使用执行计划 (Execution Plan) 分析
查询重写
使用统计信息
调整参数
分区表
优化内存与缓存使用
避免使用函数转换索引列
使用 Hint 提示
减少网络延迟

等等一系列常规优化方法，回答还算是中规中矩。

提问2

那如果提供一个慢查询 SQL，是否可以帮忙给出合理的优化方案呢？

在开发过程中，很多人都喜欢用 distinct，in/not in，like/not like，is null/is not null 这些语法，但在性能和效率方面可能存在一些问题。在大数据量环境下，滥用这些操作符可能会导致性能下降。
避免无意义的 DISTINCT：仅在确实需要去重时使用 DISTINCT，否则尽量避免。
IN/NOT IN 替换：优先使用 EXISTS/NOT EXISTS 替代 IN/NOT IN，特别是大数据集和可能含 NULL 的子查询。
优化 LIKE 查询：能用前缀匹配时尽量使用前缀匹配；对于大量文本查询，考虑使用全文索引。
IS NULL 优化：对 IS NULL/IS NOT NULL 查询可以考虑函数索引，提升查询效率。
针对以上情况，这里选几个经典的慢 SQL 案例：
-- 使用 NOT IN，可能有 NULL 问题
SELECT * FROM orders WHERE customer_id NOT IN (SELECT customer_id FROM vip_customers);

-- 使用 IS NULL，可能无法利用索引
SELECT * FROM employees WHERE manager_id IS NULL;

-- 非前缀匹配，无法利用索引
SELECT * FROM employees WHERE last_name LIKE '%Smith';

回答

对于 GPT 给出的回复，大家觉得优化的如何？

二、感受

好用的功能太多太多，我就不在这个一一列举了，有兴趣的可以自行尝试。

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