办公：这个 AI大模型把原本要跑 1000 秒的代码，优化到了 7 秒，是写 SQL 的最佳搭档

办公：这个 AI大模型把原本要跑 1000 秒的代码，优化到了 7 秒，是写 SQL 的最佳搭档 办公：这个 AI大模型把原本要跑 1000 秒的代码，优化到了 7 秒，是写 SQL 的最佳搭档 Modified July 18, 2025 Grok3✅：不错，终于有个靠谱的了 轮到马斯克的Grok 3。这次总算看到点希望了！ 它给出的优化代码，跑下来只要 32.5秒 ，而且最重要的是，返回行数是 945行 ！跟原始数据一模一样！ 从1039秒优化到32.5秒，同时保证了数据的正确性，这个效果已经很不错了，对于日常工作来说完全够用。 ChatGPT o3 ✅：卧槽，王者诞生！ 卧槽，直接给干到7秒了 但不对诶，怎么是947行？ 经验告诉我，差距这么小属于是误差，应该是哪里没清洗好。 于是我继续问GPT差距的原因，它给了几个语句，让我去查，优先是这里： 果然，我手动 把原先的表结果和GPT的结果匹配后，得出的结论，跟它给的这个判断是一样的 ——原表有重复值。 也就是说，GPT不仅优化了我的代码，还顺手把我原始数据里的“坑”给找了出来。 它比我自己，更懂我写的“屎山”！这多出来的2行，不是它算错了，而是它更“正确”地处理了我的脏数据。 结论 模型特征差异：为什么 o3 表现这么好？ 1. 推理深度优先 o3 属“推理系列”，回答前会花更多计算在拆解步骤、判断风险；官方就把它定位在复杂、多步骤、答案不直接可见的问题上，并强调比前代在真实复杂任务上重大错误更少。 2. 自查 + 工具链意识 o3 支持在 ChatGPT 里调用代码、文件、等工具，并被设计成可“自我核对 / 自查”式解题。这类模型更容易输出验证 SQL（查行数、查重复键）而不是只给一版改写。 我这案例中“差 2 行→让检查重复”的互动就是典型自查路径。 3. 编程任务基准强 o3 在 SWE bench 等真实软件任务上创 SOTA；这说明它在读长代码、保持语义一致、逐步修改方面有训练优势，迁移到复杂 SQL 时表现更稳。 4. 可调思考强度，面向可靠场景 o3 / o3 pro 提供更高 “思考时间”档位（reasoning effort） ，官方推荐在需要高可靠输出时使用；SQL 优化这类“性能+正确性”双高风险任务特别受益。 那 Claude / Gemini 为啥不行？（结合你测评） Claude Claude 3.5/后续家族强调智能 + 速度（较 Opus 提升 2x），并且在“提供工具时可独立写/改/跑代码”。在缺少你库结构、验证要求时，它倾向快速重写、 aggressively 精简；结果是性能上去了，逻辑被改，行数飘。 也就是说，给 Claude 时要明确“结果必须与原 SQL 一致”“先给验证脚本”，否则它可能优先交付速度。 Gemini Google 的 Gemini 在线路里重点做“ 快速 帮你写 SQL / 解释 SQL / 自动补全”；官方文档也提醒要在运行前验证生成的语句。面向“让更多人写得出 SQL”，而不是保证复杂多表、脏数据场景下 100% 口径一致。 怎么喂模型，才能又好又快？ 其实我提示词是很简单的，但如果可以把这些和 SQL 一起贴给模型，翻车率下降： • 原慢 SQL + 当前耗时 • 目标：性能阈值 & 结果必须一致 • 表结构（主键/索引） • 已知脏数据（重复、NULL） • 是否允许建索引 / 改逻辑 参考提示词： 提示词很长，并不是所有场景都需要，可以酌情去补。例如我今天这个查询优化的，直接让 AI 去优化，如果效果不行，再考虑补充对索引等方式的解释。 亦或是无法用 GPTo3 的，也就是大模型能力差点的，就只能通过补充更完整的提示词去优化结果。 Code block Plain Text SQL Server 性能调优请求（保持结果一致） 我有一段在 SQLServer 上运行的查询，当前完整SQL已贴在下方代码块中。 实际耗时约 1039秒 （取最近平均值/或填最新一次测量值）。 目标： 在不改变结果集（行数、金额、度量指标全部一致）的前提下，将执行时间压到≤100秒 ；如无法达成，请给出分档优化方案（≤300s、≤100s、≤30s）并说明所需额外条件。 已知信息（请用你需要的结构化方式复述并补充问题排查 SQL） 数据库版本 ： （若未知请询问我）。 数据日期范围 ： （与你SQL中筛选一致）。 关键业务口径 ：哪些字段/度量必须保持一致？（如：总行数、SUM(Amount)、SUM(qty)、SUM(retail price)）。 是否允许改写业务逻辑？ 默认 不允许 ；只可在不改变结果的情况下重排、裁剪数据扫描、预聚合等。若需改逻辑请先列出风险点让我确认。 是否允许创建/建议索引？ （默认：可建议，不自动创建）。 是否允许使用临时表( temp)或物化中间结果？ （默认： 不允许 ；若你认为必要，请解释收益与代价）。 数据质量提示 ：可能存在重复主键/多对多/NULL/数据倾斜；若需验证请生成检查SQL。 并行/内存/提示(HINT) 约束：若需使用OPTION(RECOMPILE)、MAXDOP等，请说明原因。 你需要输出的内容 请按以下顺序，逐段输出（每段用清晰标题）： 1. 快速复核 ：复述我提供的业务口径、限制条件、性能目标；指出仍缺失的信息并向我提问。 2. 瓶颈诊断 ：基于查询结构（CTE、子查询、JOIN、CONVERT导致索引失效等）推测主要耗时来源；给出我可执行的 / / 指令清单。 3. 数据正确性守护清单 ：列出必须验证的指标（行数/金额/去重逻辑），并生成“原SQLvs优化SQL”对比验证脚本。 4. 分步优化建议（从低风险到高风险） ： 重排过滤顺序/先裁剪再聚合 消除非SARGable谓词（如对日期列的CONVERT） 预聚合/派生表降基数 必要时的索引/统计信息建议 可选：物化或分阶段执行（若允许） 5. 提供至少一个“安全优化版SQL” ：保证结果一致，可直接替换测试；在代码内用注释标记关键改动。 6. （可选）激进优化版 ：若放宽限制（如允许临时表或索引）能进一步降到<X秒，请给示例。 7. 验证脚本 ：自动生成 原SQL结果快照（行数、聚合指标） 优化SQL结果 差异对比（行差、金额差、NULL差） 执行耗时采样（可用temptable存放测试指标；若不允许请改为表变量或内存统计） 8. 后续排查指引 ：如果实际跑时仍超时，告诉我接下来要收集哪些执行计划信息发你继续调优。 输出格式要求 回答语言： 中文 （保留必要英文关键字）。 每段前加序号标题，便于复制。 所有SQL请包在markdown sql 原始SQLBEGIN <在此粘贴你的原始SQL；保持完整，包括CTE/注释/WHERE条件 原始SQL END 同样适合用 o3 的“强推理 + 高正确性”场景 下面这些工作都信息多、步骤长、结果必须对，用 ChatGPT o3 帮你拆步骤、生成检查脚本、做差异核对，能省很多坑： 大型代码库重构 / 接口迁移 ：跨多语言项目，要保持旧功能不坏，o3 可生成改动计划 + 回归测试清单。 财务 / 运营系统对账 ：订单、付款、发票数据来自不同系统；o3 帮你定义对齐字段、差异报表、预警规则。 实验 / A/B 分析流程复核 ：样本过滤、曝光口径、指标计算要一致；o3 可产出验证查询、统计对照步骤。（不限定用哪种分析工具） 多语言内容本地化一致性审校 ：术语、变量占位符、隐私条款不能错；o3 可批量对照源文 vs 翻译文。 合同 / 政策文档批量条款提取 ：找关键条款、标风险、比较版本差异；o3 生成结构化清单。 营销自动化流程调试 ：触发条件、频控、名单交集复杂；o3 帮你画流程、生成测试用例、模拟触发数据。 机器学习数据清洗 & 标签一致性检查 ：类别映射、缺失、分布漂移；o3 可输出检查脚本与数据质量报告。 自动化报表发布前的数据闸口 ：多源汇总，字段映射、缺失、阈值预警；o3 帮你生成预检任务。 以上， 既然看到这里了，如果觉得不错，随手点个赞、推荐、转发三连吧，你的支持是我持续创作的动力。我们下期见。 为了帮助大家减少AI信息差，饼干哥哥拉了个AI交流群，围绕着 AI数据分析、AI编程、AI工作流、AI Agent 等进行讨论。 感兴趣的可以关注公众号「饼干哥哥AGI」， 后台回复「AI交流群」 AI数据分析相关阅读： 用AI做酷炫的数据看板HTML，并稳定更新数据，落地到实际工作中 AI做可视化图表的终极方案：DeepSeek + Mermaid + Napkin 一文彻底解决AI可视化图表问题：DeepSeek一键生成百种图表，小白也能轻松上手 | 保姆级教程 用DeepSeek做Excel动态交互图表，再也不需要截图了！！！ 5000字教程：用AI实时查询数据库，自动生成可视化图表 | Dify工作流 AI做财报分析、行业分析的5大步骤与11个提示词 2025数据分析野路子: DeepSeek+PandasAI=王炸！一句话抵过去半小时的工作量，数据分析彻底翻天了！！ 9000字落地实操：AI做用户购后评论洞察分析 用Deepseek做了一份用户画像报告，并给出了价值10万的运营策略 | 以普拉提教培行业为例 用AI做酷炫的数据看板HTML，并稳定更新数据，落地到实际工作中 AI做可视化图表的终极方案：DeepSeek + Mermaid + Napkin 一文彻底解决AI可视化图表问题：DeepSeek一键生成百种图表，小白也能轻松上手 | 保姆级教程 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“思考时间”档位（reasoning effort） ，官方推荐在需要高可靠输出时使用；SQL 优化这类“性能+正确性”双高风险任务特别受益。 那 Claude / Gemini 为啥不行？（结合你测评） Claude Claude 3.5/后续家族强调智能 + 速度（较 Opus 提升 2x），并且在“提供工具时可独立写/改/跑代码”。在缺少你库结构、验证要求时，它倾向快速重写、 aggressively 精简；结果是性能上去了，逻辑被改，行数飘。 也就是说，给 Claude 时要明确“结果必须与原 SQL 一致”“先给验证脚本”，否则它可能优先交付速度。 Gemini Google 的 Gemini 在线路里重点做“ 快速 帮你写 SQL / 解释 SQL / 自动补全”；官方文档也提醒要在运行前验证生成的语句。面向“让更多人写得出 SQL”，而不是保证复杂多表、脏数据场景下 100% 口径一致。 怎么喂模型，才能又好又快？ 其实我提示词是很简单的，但如果可以把这些和 SQL 一起贴给模型，翻车率下降： • 原慢 SQL + 当前耗时 • 目标：性能阈值 & 结果必须一致 • 表结构（主键/索引） • 已知脏数据（重复、NULL） • 是否允许建索引 / 改逻辑 参考提示词： 提示词很长，并不是所有场景都需要，可以酌情去补。例如我今天这个查询优化的，直接让 AI 去优化，如果效果不行，再考虑补充对索引等方式的解释。 亦或是无法用 GPTo3 的，也就是大模型能力差点的，就只能通过补充更完整的提示词去优化结果。 sql代码块内。 对于需要我补充的信息，用 注释标识。 不要擅自更改业务逻辑；凡可能影响结果，请先提醒并等待我确认。 原始慢 SQL（请基于此分析） 同样适合用 o3 的“强推理 + 高正确性”场景 下面这些工作都信息多、步骤长、结果必须对，用 ChatGPT o3 帮你拆步骤、生成检查脚本、做差异核对，能省很多坑： 大型代码库重构 / 接口迁移 ：跨多语言项目，要保持旧功能不坏，o3 可生成改动计划 + 回归测试清单。 财务 / 运营系统对账 ：订单、付款、发票数据来自不同系统；o3 帮你定义对齐字段、差异报表、预警规则。 实验 / A/B 分析流程复核 ：样本过滤、曝光口径、指标计算要一致；o3 可产出验证查询、统计对照步骤。（不限定用哪种分析工具） 多语言内容本地化一致性审校 ：术语、变量占位符、隐私条款不能错；o3 可批量对照源文 vs 翻译文。 合同 / 政策文档批量条款提取 ：找关键条款、标风险、比较版本差异；o3 生成结构化清单。 营销自动化流程调试 ：触发条件、频控、名单交集复杂；o3 帮你画流程、生成测试用例、模拟触发数据。 机器学习数据清洗 & 标签一致性检查 ：类别映射、缺失、分布漂移；o3 可输出检查脚本与数据质量报告。 自动化报表发布前的数据闸口 ：多源汇总，字段映射、缺失、阈值预警；o3 帮你生成预检任务。 以上， 既然看到这里了，如果觉得不错，随手点个赞、推荐、转发三连吧，你的支持是我持续创作的动力。我们下期见。 为了帮助大家减少AI信息差，饼干哥哥拉了个AI交流群，围绕着 AI数据分析、AI编程、AI工作流、AI Agent 等进行讨论。 感兴趣的可以关注公众号「饼干哥哥AGI」， 后台回复「AI交流群」 AI数据分析相关阅读： 用AI做酷炫的数据看板HTML，并稳定更新数据，落地到实际工作中 用AI做酷炫的数据看板HTML，并稳定更新数据，落地到实际工作中 AI做可视化图表的终极方案：DeepSeek + Mermaid + Napkin AI做可视化图表的终极方案：DeepSeek + Mermaid + Napkin 一文彻底解决AI可视化图表问题：DeepSeek一键生成百种图表，小白也能轻松上手 | 保姆级教程 一文彻底解决AI可视化图表问题：DeepSeek一键生成百种图表，小白也能轻松上手 | 保姆级教程 用DeepSeek做Excel动态交互图表，再也不需要截图了！！！ 用DeepSeek做Excel动态交互图表，再也不需要截图了！！！ 5000字教程：用AI实时查询数据库，自动生成可视化图表 | Dify工作流 5000字教程：用AI实时查询数据库，自动生成可视化图表 | Dify工作流 AI做财报分析、行业分析的5大步骤与11个提示词 AI做财报分析、行业分析的5大步骤与11个提示词 2025数据分析野路子: DeepSeek+PandasAI=王炸！一句话抵过去半小时的工作量，数据分析彻底翻天了！！ 2025数据分析野路子: DeepSeek+PandasAI=王炸！一句话抵过去半小时的工作量，数据分析彻底翻天了！！ 9000字落地实操：AI做用户购后评论洞察分析 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国产之光DeepSeek，这次有点拉胯，直接就挂了，报错说我的查询有问题。得，连门都没进来。