遅いデータベースクエリを狙いを定めて速くする
遅いSQLクエリを実行計画と一緒に読み、最もコストの高い処理を見つけ、効果とリスク付きで改善を提案するプロンプト。お好きなAIツールに貼り付けると、AIがクエリを速くする。
結果はツール、モデル、入力内容によって変わります。
結果のプレビュー
例:当サイトの編集部が書いたもので、実際のAIの出力ではありません。
このクエリは、ある顧客の過去90日間の未処理注文を返します。 最もコストの高い処理:orders の全件走査(120万行)。(customer_id, status) にインデックスがないためです。 提案1:orders (customer_id, status, created_at) にインデックスを追加。 期待効果:約900 msから20 ms未満へ。 副作用:書き込みがやや遅くなり、容量が約40 MB増える。 測り方:前後でEXPLAIN ANALYZE、1週間モニタリングで処理時間を確認。 前提:status の値の種類は少ない。
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- PostgreSQL
- MySQL
- MariaDB
- SQL Server
- SQLite
- ページを開くたび
- 1分間に数回
- 1時間ごとにバックグラウンドで
- 毎晩1回
- レポート作成時のみ
あなたのプロンプト
プロンプトを編集しました。上の入力欄を変えても、もう上書きされません。
これはAIへの指示文で、まだ完成品ではありません。
このプロンプトが使えるツール
このプロンプトに向いているAIツール:
使い方
- 項目を入力するか、候補をタップします。氏名、住所などの個人情報は入れません。
- 完成したプロンプトをお好きなAIツールに貼り付けます。
- どの提案もまず現実的なデータ量のコピーで試し、反映する前に処理時間と結果を比べてください。
なぜうまくいくのか
実行計画を見れば、時間が本当にどこで失われているかが分かります。書き込みへのコストも示すことで、別の場所を遅くするインデックスを避けられます。
ヒント
- EXPLAIN ANALYZE などで実際の処理時間を含む実行計画を使うと、見積もりだけの計画よりはるかに多くのことが分かります。