Месяц назад я опубликовал пост об инструменте для автоматической оптимизации SQL-запросов. Идея была простая — убрать этап «общения» с ИИ и предоставить простой интерфейс, где не нужно придумывать промпты.
Инструмент работает так: пользователь вставляет запрос, выбирает СУБД и получает результат — рекомендации, оптимизированную версию, а также может добавить контекст (EXPLAIN, схема, статистика) для более точного анализа.
За первый месяц сервис использовали более 1000 человек и продолжают пользоваться.
Поэтому решил опубликовать пост с результатами, проблемами и внести изменения в продукт для улучшения пользовательского опыта.
Результаты
1. Распределение СУБД
MySQL — 40%
PostgreSQL — 38%
SQL Server — 20%
MariaDB — 1%
SQLite — 1%
PostgreSQL почти сравнялся с MySQL, что стало для меня неожиданностью. SQL Server показал значительно большую долю, чем я предполагал.
2. Размеры запросов
Более 10 КБ — 7%
Более 5 КБ — 13%
Более 1 КБ — 35%
Половина запросов — компактные. Но есть и довольно крупные, особенно с аналитикой на основе CTE.
3. Статистика обращений к сервису по странам
Обнаруженные проблемы
1. Поддержка SQL Server
SQL Server начали запрашивать в первый же день. Поддержка была реализована и протестирована на реальных запросах.
2. Ограничения по размеру
Из-за лимитов в токенах некоторые запросы (>10 КБ) не обрабатывались. Теперь лимит увеличен до 80 КБ.
3. Качество рекомендаций
Иногда ИИ давал поверхностные или ошибочные советы, даже при относительно простых запросах. Особенно это проявлялось при отсутствии схемы и EXPLAIN. Доработан стандартный режим работы, чтобы уменьшить количество таких ситуаций.
Что изменилось
1. Добавлена поддержка MS SQL Server
2. Новый режим анализа: Deep Analysis
Многошаговый процесс, доступный для зарегистрированных пользователей, который включает:
Построение гипотез и рекомендаций на основе текста запроса и контекста.
Проверка уместности и отсеивание слабых рекомендаций.
Генерация оптимизированного запроса.
3. Добавлены метки уверенности в рекомендациях.
4. Добавлена история запросов
Пользователи с авторизацией (GitHub, Google) могут видеть и повторно открывать предыдущие запросы и рекомендации.
5. Публичные отчёты
Результатами анализа можно поделиться по ссылке. Это удобно для обсуждения с коллегами, получения внешней оценки или документации изменений.
У анонимных пользователей отчёты автоматически публичные.
У зарегистрированных — есть выбор публиковать или нет.
Попробовать
Инструмент открыт и доступен по адресу:
Буду благодарен за любую обратную связь