Progettazione e ottimizzazione del database con l'AI

Sviluppo avanzato con AI per programmatori

Thalia Barrera

AI Engineering Curriculum Manager, DataCamp

Collegare dati reali

Nuova cartella nella directory /usecase di Atlas
sqlite3.OperationalError: no such table: activity_events
❗ La tabella esiste con un altro nome: schema non allineato

AI per il mapping dello schema

🤖 Prompt per allineare lo schema:

Allinea il mio schema al modello richiesto da Atlas. Usa le tabelle del database di produzione e quelle che Atlas si aspetta. Rinomina tabelle e colonne in sicurezza ed elenca il mapping tra dati originali e nuovo schema.

ai-table-squema.mp4

Aggiornamenti dati reali

mermaid: datacamp-viola: pipeline di riconciliazione dati

Wayfarer acquisisce eventi dai partner
I partner inviano duplicati, correzioni e rettifiche
Dati obsoleti → KPI imprecisi
Riconciliazione con operazioni CRUD

Rilevamento duplicati assistito dall'AI

I partner inviano nuovi lotti di eventi di prenotazione
Più provider usano la stessa API → i duplicati sono comuni
Bisogna rilevare i duplicati prima della produzione

nanobanana: center: rilevamento duplicati nelle tabelle del database

Progettare la query di rilevamento

Ottimizzazione delle prestazioni della query

Query SQL:

🤖 Prompt per ottimizzare le prestazioni:

Ecco una query SQL che eseguo spesso, con lo schema delle tabelle. Identifica i colli di bottiglia principali e riscrivi la query per renderla più efficiente senza cambiare i risultati.

ai-efficient-query.mp4

Progettazione del database su larga scala

🤖 Prompt per progettazione database:

Dato questo schema e carico (letture frequenti di KPI per data e città, e insert batch giornaliere), consigliami migliorie di normalizzazione, strategie di partizionamento e opzioni di scaling.

Dai priorità ai cambiamenti con il miglior rapporto impatto/sforzo.

ai-sql-partitioning.mp4

Passiamo alla pratica !

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