使用 AI 進行資料庫設計與最佳化

進階 AI 輔助程式開發

Thalia Barrera

AI Engineering Curriculum Manager, DataCamp

導入真實資料

 

sql-table-error.png

 

  • Atlas 的 /usecase 目錄下新增資料夾
  • sqlite3.OperationalError: no such table: activity_events
  • ❗ 資料表其實存在於「不同名稱」：結構不一致
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用 AI 做結構對映

schema-mismatch.png

🤖 結構對齊提示詞：

請將我的資料庫結構對齊 Atlas 執行所需的結構。使用生產資料庫中的資料表與 Atlas 預期的資料表。安全地重新命名資料表與欄位，並列出原始資料與新結構之間的對應關係。

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ai-table-squema.mp4

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真實世界的資料更新

mermaid: datacamp-purple: data reconciliation pipeline

 

  • Wayfarer 從合作夥伴匯入事件
  • 夥伴會送來重複、更正與調整
  • 陳舊資料 → KPI 不精確
  • 透過 CRUD 作業進行對帳
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AI 協助的重複偵測

 

  • 夥伴會傳送新的訂位事件批次
  • 多個供應商抓取同一個 API → 常見重複
  • 在寫入生產前必須偵測重複

nanobanana: center: duplicate detection in database tables

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設計偵測用查詢

sql-duplication.png

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查詢效能最佳化

SQL 查詢：

sql-innefficient-query2.png

🤖 效能最佳化提示詞：

這是我經常執行的 SQL 查詢與資料表結構。請找出主要效能瓶頸，並在不改變結果的前提下，改寫為更有效率的查詢。

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ai-efficient-query.mp4

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大規模的資料庫設計

 

🤖 資料庫設計提示詞：

在此結構與工作負載下（依日期與城市頻繁讀取 KPI，且每日批次插入），請建議正規化改進、分割策略與擴充選項。

優先採用影響效益相對投入最高的變更。

sql-data-growth.png

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ai-sql-partitioning.mp4

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一起來練習吧！

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