ChatGPT如何助力产品经理优化SQL代码？1900行代码4200秒缩短至8秒的秘密

ChatGPT与客服 2年前 (2023) lida

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文章主题：ChatGPT, 提高效率, 代码优化

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当产品经理开始用 ChatGPT 写代码了，会发生什么？

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我将这个案例分享到社区后，还得到了一位清华大学计算机系数据库组成员的邀请，将本次的优化过程分享给了他们，作为他们研究实际场景的应用 case。

令人惊奇的是，GPT 的优化不仅仅局限于原代码结构，而且还能根据真实的业务需求提出与原代码不同的解决思路。下面详细介绍一下我的整个优化过程：

背景前提：

我不是专业的 BI 工程师，所以对数据治理、SQL 优化思路等不太了解，只能跟着 GPT 的提示以及查询资料来一步步进行。我相信如果是专业的 BI 工程师，这些问题可能都只是小儿科，GPT 提出的优化思路在专业人士看来可能也比较初级。但本次分享的主题是打工人如何利用强大的 GPT，来帮助自己解决不擅长领域的问题以及快速学习成长。

由于充值的问题没有解决，所以本次只用到了免费的 ChatGPT-3.5 版本，但也足够了。而且写文章写到一半的时候账号登录不上了，提示访问被拒，所以暂时无法截图还原完整的对话过程…

以下是完整的使用过程：

在开始前，我对 GPT 的认知是：它是一个知识储备无比丰富的助理，但需要一个清晰、准确的 prompt，它才会给出一个符合需求的输出。所以我先整理了我要和 GPT 交互的基本思路以及步骤：

旧代码输入>需求及现状问题输入>调试优化>结果输出验证

接下来开始实操：

Step1：旧代码输入

首先，将需要优化的旧代码输入到 ChatGPT 模型中，旧代码有 1900 行，GPT 直接提示 too long，所以我做了分次输入。

直接粘贴提示报错。分段输入，再进行联合。

这一步的作用是让 GPT 理解旧代码实现的效果以及熟悉查询表和字段，方便后续 GPT 生成优化代码时可以直接复制粘贴到数据库中运行。

原 SQL 的主要逻辑就是统计近 30 天内每一天的业务数据日报，把近 30 个结果指标，按照天和地区进行分组汇总，需要查询多张表几百万条数据。这里 GPT 的理解基本正确，甚至在我没有提需求的情况下，就提出了一些优化建议。

Step2：需求及现状问题输入

在完成第一步的原 SQL 输入后，GPT 已经对需求有了初步的理解，这里我再将真实的业务需求场景以及现在的问题输入给 GPT：

这一步的作用是帮助 GPT 更好的理解旧代码背后的真实业务需求，同时结合旧代码运行的问题，让 GPT 能进一步给出针对性的优化建议，输出更符合需求的代码。

这里其实有好几轮的输入输出（可以理解为讨论），不断的强化 GPT 对真实需求的认知。

注：SQL 查询代码本身不包含涉密信息，可以放心在 ChatGPT 中使用。

Step3：根据优化结果不断调试

在输入完旧代码、需求和问题之后，GPT 模型给出了一些新的代码。我需要不断地根据 GPT 的结果进行调试和优化，直到生成满足需求的新代码，这一步比较繁琐，但惊喜也是在这一步发现的。

按照原 SQL 的思路，是每天更新近 30 天的数据，并存储到一个结果表，由于指标很多且数据量大，所以耗时很长，但其实大部分的语句都是反复的读同一个表，资源浪费比较严重。

所以在跟 GPT 反复沟通多次后，GPT 提出了 3 点比较重要的优化建议：

每次更新 1 天而不是 30 天的数据；

不直接统计全量指标数据，而是创建一个中间结果表，将所有非二次计算的数据存储到该表，需要二次计算的指标直接通过该表再查询（例如：中间结果表统计了昨日总数和今日总数，变化值、环比等则通过中间表再进行二次查询统计）；

利用 CASE WHEN 合并查询约束条件基本相同的指标，这个方式大大减少了重复读表的次数，也极大的精简了 SQL 代码内容。

前两点是 GPT 直接提出的，第三点是我从 GPT 给出的优化代码中发现的，基于这三个核心优化思路，结合我的半吊子 SQL 水平，花费了半天多的时间将完整的代码优化完成，并分模块在系统中测试了一下，结果完全一致。

当然整个过程还是比较繁琐的，包括查资料、报错、纠正 GPT、不断补充需求细节等等，需要有一定的耐心。

Step4：实测新代码的正确性和效果

完成前面的分模块测试后，我把所有的代码整合到一起，发现整个 SQL 语句由原先的 1900 行精简到了 300 行；接着拖到系统中进行运行，原先需要运行 4200 秒的项目，现在 8 秒钟就完成了，而且结果一致。

整整 520 倍的效率提升，一个对 SQL 代码一知半解的产品经理，仅用一个下午就完成了。

整个过程就好像我在和一个专业的数据开发工程师在沟通需求，我不断的提出、明确、细化我的需求和问题，它不断的更新解决方案，直到令人满意，没有 battle、不用排期、没有 delay。

而这还是只 ChatGPT-3.5。

GPT 优化代码的意义和价值在于提高代码的效率和质量。在传统的编码过程中，研发人员往往需要耗费大量的时间和精力来编写、测试和维护代码。而 GPT 可以帮助自动生成代码和测试用例，从而减少这些繁琐的工作，提高工作效率。此外，GPT 还可以自动化文档生成和代码注释，帮助开发人员更好地理解和维护代码，提高代码的质量。

所以在个人看来，ChatGPT 在编程中的应用前景非常广泛。无论是根据需求自动生成新的代码，还是用来用来改进代码的可读性和可维护性，甚至是自动化测试等，甚至是根据线框图直接创建应用、网页等，这对传统的 IT 工程师特别是入门级，将是一次巨大的挑战。

除了编程应用，ChatGPT 还有很多其他的应用场景，后续我也会继续分享零基础使用 AI 的经历，包括 Midjourney、StableDiffusion 等。

作为产品经理，我们应该保持对新技术的敏感度和开放性，尝试利用人工智能技术来提高自己的技能和能力。复合型人才的需求越来越大，而 GPT 能够帮助我们快速学习和成长，提高自己的竞争力，毕竟未来连产品经理可能都不存在了。

最后，ChatGPT，或者说所有的 AI 产品，将会对基础的文字、设计、研发从业者产生颠覆性的影响。我们每个人能做的事情，就是在这股洪流中，迅速的转变自己的航向，站在风口上，努力让自己飞起来。

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题图来自 Unsplash，基于 CC0 协议。