目次
皆さんこんにちは。AI 分野のプロブロガー、Daxia です。
序文
AI ヒーローがアップデートされ、2 か月をかけてついに SQL インテリジェント最適化ツールがリリースされました。
多くの小規模パートナーが仕事で SQL を作成するときに遭遇する最も一般的な問題は、SQL の最適化の問題です。特に数千万のデータに直面した場合、パフォーマンスを向上させ、複雑な SQL クエリを簡素化するには、多大な労力と時間とエネルギーが必要です。
現在、Daxia はすべての人のためのSQL 最適化プラットフォームを開発しました( https://aidaxia.net )
早速、直接ドライブしてみましょう〜
SQL最適化プラットフォームのデモ
複雑なサブクエリ
要件: 「Sales」に類似した部門名を持つすべての従業員を取得します。
SELECT *
FROM employee
WHERE department_id IN (
SELECT id
FROM department
WHERE name LIKE '%Sales%'
);AIの最適化結果
AI モデルは、サブクエリのパフォーマンスの問題を回避するために、サブクエリの代わりに INNER JOIN を使用します。
複雑な集計クエリ
要件: 各部門の平均給与と従業員数をテーブルから取得し、平均給与が 50000 を超え、従業員数が 5 人を超える部門のみを返します。
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最適化後
AI モデルは、集計後のフィルター処理を回避するために、HAVING 句の代わりに WHERE 句を使用します。
複雑なユニオンクエリ
要件: 部門 ID 1 と 2 を持つ従業員をテーブルから取得し、名前で並べ替えます。
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の最適化
AI モデルは、結果セット内の重複行の削除を避けるために、UNION 演算子の代わりに UNION ALL を使用します。
複雑なグループクエリ
要件: テーブルから部門および性別ごとの従業員数と平均給与を取得し、従業員数が 5 人を超える部門および性別のみを返します。
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の最適化結果
AI モデルは、集計後のフィルタリングを回避するために、HAVING 句の代わりに WHERE 句を使用します。
複雑なネストされたクエリ
要件: 会社名「ABC Company」を持つすべての従業員を取得します。
SELECT *
FROM employee
WHERE department_id IN (
SELECT id
FROM department
WHERE company_id IN (
SELECT id
FROM company
WHERE name = 'ABC Company'
)
);AIの最適化結果
AI モデルは、サブクエリのパフォーマンスの問題を回避するために、サブクエリの代わりに INNER JOIN を使用します。
複雑な条件付きロジッククエリ
要件：テーブルから部門IDが1で性別が女性、または部門IDが2で性別が男性の社員を取得し、名前順にソートする
SELECT *
FROM employee
WHERE (department_id = 1 AND gender = 'Female') OR (department_id = 2 AND gender = 'Male')
ORDER BY name;AIの最適化結果
AI モデルは、WHERE 句内の複雑な条件ロジックを回避するために、OR 演算子の代わりに IN 演算子を使用します。
SQL 最適化の原則
これがどのようにして実現されるのか、興味津々な友人も多いのではないでしょうか? 主人公が簡単に実現原理を説明します
原則的な流れ
モデルトレーニング
トレーニングされたモデルを使用して、新しい SQL クエリの予測を最適化し、最適化された実行プランを出力します。
予測の最適化
ニューラル ネットワークなどの深層学習モデルを使用して収集されたデータをトレーニングし、モデルが SQL クエリと実行プランの間の相関関係を自動的に学習できるようにします。
特徴抽出
SQL ステートメントと実行計画をベクトルなどの数値形式に変換して、後続の深層学習モデルの処理を容易にします。
データ収集
関連する SQL クエリと実行プラン、および関連するデータ統計を収集します。
コードセグメント
Daxia の AI ウェブサイト
Daxia の AI Web サイトには、SQL 最適化プラットフォームだけでなく、AI スマート チャットも統合されています。フォローアップ ミーティングでは、小規模パートナーが日常の開発で遭遇する問題を解決するのに役立つ、興味深い開発者ツールが多数用意されています。体験することができます ( https :/ /aidaxia.net )、サポートしてください
AIヒーローフォロー機能プラン
Daxia は将来的にバグ修正ツールを開発する予定ですが、AI にバグ修正を手伝ってもらうのはどのような体験ですか? 開発完了後はDaxiaのAIウェブサイト（https://aidaxia.net）にて発表いたします。
共同建設計画
学生が AI ツールに関するニーズや提案がある場合は、お気軽に Daxia にフィードバックをお寄せください。Daxia はすぐにそれを議題に加えます。
最後まで書く
Daxia のこれらの AI ツールは完全に無料で、安全で信頼性が高く、料金やセキュリティの問題を心配することなく、安心して使用できます。
他のウェブサイトとは異なり、Daxia が提供するすべての AI ツールは永久に無料であり、ユーザーに料金は請求されません。
求めることは愛の発電だ〜
AIはチャンスと課題に満ちた分野ですが、
AIの時代が到来しました。本当にAIは私たちに取って代わるのでしょうか？
あなたはまだ AI を理解することに積極的に取り組んでいませんか?
あなたはまだ同僚と AI についての会話に参加することができませんか?
それでは、AI 業界の最初のダイナミクスを理解するための Daxia に注目してください。
