느린 데이터베이스 쿼리를 정확히 빠르게 만들기
느린 SQL 쿼리를 실행 계획과 함께 읽고 비용이 가장 큰 단계를 찾아 효과와 위험을 담은 개선안을 제안하는 프롬프트. 원하는 AI 도구에 붙여 넣으면 AI가 쿼리를 빠르게 만드는.
결과는 도구, 모델, 입력한 내용에 따라 달라집니다.
결과 미리보기
예시: 저희 편집팀이 쓴 것으로, 실제 AI 출력이 아닙니다.
이 쿼리는 한 고객의 최근 90일 미처리 주문을 반환합니다. 비용이 가장 큰 단계: orders 전체 스캔(120만 행). (customer_id, status)에 인덱스가 없기 때문입니다. 제안 1: orders (customer_id, status, created_at)에 인덱스 추가. 기대 효과: 약 900ms에서 20ms 미만으로. 부작용: 쓰기가 약간 느려지고 저장 공간이 약 40MB 늘어남. 측정: 전후 EXPLAIN ANALYZE, 일주일 동안 모니터링에서 실행 시간 확인. 가정: status 값의 종류가 적다.
채워 넣기
입력한 내용은 이 브라우저 창 안에만 머뭅니다. 저희는 아무것도 저장하거나 전송하지 않습니다.
- PostgreSQL
- MySQL
- MariaDB
- SQL Server
- SQLite
- 페이지를 열 때마다
- 1분에 여러 번
- 매시간 백그라운드에서
- 매일 밤 한 번
- 보고서용으로만
내 프롬프트
프롬프트를 직접 수정했습니다. 위 입력란을 바꿔도 더 이상 덮어쓰지 않습니다.
이것은 AI에게 주는 지시문이며, 아직 결과물이 아닙니다.
이 프롬프트가 잘 맞는 도구
이 프롬프트에 잘 맞는 AI 도구:
사용 방법
- 항목을 채우거나 추천 문구를 누르세요. 이름, 주소 같은 개인 정보는 넣지 마세요.
- 완성된 프롬프트를 원하는 AI 도구에 붙여 넣으세요.
- 모든 제안은 먼저 현실적인 데이터 양의 복사본에서 시험하고, 적용하기 전에 실행 시간과 결과를 비교하세요.
왜 효과가 있을까요?
실행 계획을 보면 시간이 실제로 어디서 새는지 알 수 있습니다. 쓰기 비용까지 밝히면 다른 곳을 느리게 만드는 인덱스를 피할 수 있습니다.
팁
- EXPLAIN ANALYZE 등으로 실제 실행 시간이 담긴 실행 계획을 쓰면 추정치만 있는 계획보다 훨씬 많은 것을 알 수 있습니다.