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有吧, 之前用百度的api时看到过百度提供的prompt模版
- 现在你是一名[SQL]大师，请理解我的代码并给出对应的优化建议及示例。我给出的代码是：[SELECT dt,
- imei
- FROM
- (SELECT a.dt,
- a.imei,
- FIRST_VALUE(a.timestamp) OVER(PARTITION BY a.imei,a.dt
- ORDER BY TIMESTAMP ASC) first_time ,
- a.timestamp ,
- actiontype
- FROM hdp_lbg_zz_zplisting.ods_wb_tb_app_action a
- WHERE a.dt between `${date1}` and `${date2}`
- AND from_unixtime(cast(TIMESTAMP/1000 AS int),`yyyyMMdd`)=a.dt
- ]
- 这段SQL代码在查询一个名为`hdp_lbg_zz_zplisting.ods_wb_tb_app_action`的表，该表包含字段`dt`，`imei`，`timestamp`和`actiontype`。查询的目标是在特定的日期范围(`${date1}`和`${date2}`之间)内，按照`imei`和`dt`进行分组，并按照时间戳（`timestamp`）的升序进行排序。对于每个分组，它选择第一个时间戳作为`first_time`。
- 一些可能的优化建议：
- 1. **窗口函数的优化**：这个查询使用了窗口函数`FIRST_VALUE()`来获取每个分组（根据imei和dt）的时间戳的第一个值。这是一个相对昂贵的操作，特别是在数据集大的情况下。一个可能的优化是直接使用排序（ORDER BY）来代替窗口函数。这可以通过在外部查询中再次排序并选择第一个时间戳来实现。但是，这种方法的缺点是它需要更多的内存，因为它需要存储整个排序结果。
- 2. **数据类型的一致性**：在这个查询中，我们首先将`timestamp`字段除以1000，然后转换为Unix时间戳（整数形式），然后再转换为`yyyyMMdd`格式的日期。这一系列的转换可能会消耗一些计算资源，并可能导致精度损失。如果`timestamp`字段已经是以毫秒为单位的Unix时间戳，那么我们可以直接使用它，而不是进行这些转换。
- 3. **使用索引**：如果这个查询在生产环境中运行，那么使用索引可能会**提高查询性能。例如，如果查询主要根据`imei`和`dt`进行分组，那么在这两个字段上创建索引会有很大的帮助。
- 以下是一个可能的优化后的SQL代码示例：
- ```sql
- SELECT dt,
- imei,
- first_timestamp
- FROM (
- SELECT a.dt,
- a.imei,
- MIN(a.timestamp) OVER (PARTITION BY a.imei, a.dt) first_timestamp,
- actiontype
- FROM hdp_lbg_zz_zplisting.ods_wb_tb_app_action a
- WHERE a.dt BETWEEN `${date1}` AND `${date2}`
- AND a.timestamp >= UNIX_TIMESTAMP(DATE_FORMAT(`${date1}`, `yyyyMMdd`)) * 1000
- AND a.timestamp <= UNIX_TIMESTAMP(DATE_FORMAT(`${date2}`, `yyyyMMdd`)) * 1000
- ) AS x;
- ```
- 这个查询在原始查询的基础上进行了以下修改：
- * 移除了不必要的转换。现在我们假设`timestamp`是以毫秒为单位的Unix时间戳，所以我们只需要将它除以1000来得到以秒为单位的Unix时间戳。
- * 使用了MIN()函数代替了FIRST_VALUE()函数来找到每个分组的第一个时间戳。这样做的好处是它不需要额外的内存和计算资源。
- * 在外部查询中添加了过滤条件以减少需要处理的数据量。现在我们只处理在指定的日期范围内的数据。
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楼主: 星之卡比
发表于 2024-4-2 17:45
说到Ai编程总是说到前端后端，比较好奇目前有能优化sql的ai不
，正确率够高，不会给用户肉眼无法辨别的错误反馈
但要命的是领导要求我们冲击生成代码率占总代码的百分之30
结果就是我们闲着没事的时候瞎生成一串代码然后删掉，哄领导开心
就是想看看大数据且业务复杂的场景目前AI能处理不，看起来还是不行。
