Medidas preventivas para otimização de consultas
Embora a ferramenta gere a sintaxe correta, ela ainda precisa se proteger contra possíveis armadilhas de desempenho:
- Pré-verificação de esquema::
1) Certifique-se de que o arquivo de estrutura carregado contenha informações de índice (por exemplo, KEY `idx_email` (`email`))
2) O MongoDB precisa ser rotulado com caminhos de consulta comuns (por exemplo, {"email":1} significa que o campo é consultado com frequência)
3) Adicione anotações de volume de dados da tabela (# ~ 1 milhão de linhas) para ajudar a IA a escolher o algoritmo correto - Otimização pós-geração::
1) Evite usar SELECT * diretamente e especifique os campos fazendo perguntas ("show only customer_name,order_date")
2) Adicione o prompt LIMIT ("first 100 records of...") para grandes conjuntos de dados
3) Recomenda-se que as consultas de intervalo de tempo incluam o formato de tempo ("AAAA-MM-DD HH:MM:SS") - Verificação pré-execução::
1) Analisar o método de varredura com o EXPLAIN (varredura completa da tabela → considerar a adição de um índice)
2) Verifique se o campo da condição WHERE está indexado ou não
3) Verificar se a ordem de união é razoável ao unir várias tabelas
Dica avançada: para consultas complexas de alta frequência, você pode salvar a instrução gerada como um procedimento armazenado e atualizá-la periodicamente por meio da ferramenta.
Essa resposta foi extraída do artigoText2Query: uma ferramenta para gerar instruções de consulta SQL e MongoDB usando linguagem naturalO
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