Conception et optimisation de bases de données avec l'IA

Programmation avancée assistée par l'IA pour les développeurs

Thalia Barrera

AI Engineering Curriculum Manager, DataCamp

Brancher des données réelles

 

sql-table-error.png

 

  • Nouveau dossier sous le répertoire /usecase d'Atlas
  • sqlite3.OperationalError: no such table: activity_events
  • ❗ La table existe sous un autre nom : schéma non concordant
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IA pour la cartographie de schéma

schema-mismatch.png

🤖 Invite d'alignement de schéma :

Alignez mon schéma de base de données sur celui requis par Atlas. Utilisez les tables de la base de production et celles attendues par Atlas. Renommez les tables et colonnes en toute sécurité et dressez la correspondance entre les données d'origine et le nouveau schéma.

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ai-table-squema.mp4

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Mises à jour réelles des données

mermaid: datacamp-purple: pipeline de rapprochement des données

 

  • Wayfarer ingère des événements de partenaires
  • Les partenaires envoient des doublons, corrections et ajustements
  • Données périmées → KPI inexacts
  • Rapprochement via des opérations CRUD
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Détection de doublons assistée par IA

 

  • Les partenaires envoient de nouveaux lots d'événements de réservation
  • Plusieurs fournisseurs exploitent la même API → doublons fréquents
  • Il faut détecter les doublons avant l'insertion en production

nanobanana: centre : détection de doublons dans des tables de base de données

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Concevoir la requête de détection

sql-duplication.png

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Optimisation des performances de la requête

Requête SQL :

sql-innefficient-query2.png

🤖 Invite d'optimisation des performances :

Voici une requête SQL que j'exécute souvent, avec le schéma de table. Identifiez les principaux goulots d'étranglement et réécrivez la requête pour la rendre plus efficace sans changer le résultat.

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ai-efficient-query.mp4

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Conception à l'échelle de la base de données

 

🤖 Invite de conception de base de données :

Étant donné ce schéma et cette charge (lectures fréquentes des KPI par date et ville, et insertions quotidiennes par lot), recommandez des améliorations de normalisation, stratégies de partitionnement et options d'évolutivité.

Priorisez les changements au meilleur ratio impact/effort.

sql-data-growth.png

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ai-sql-partitioning.mp4

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Passons à la pratique !

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