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一條 470 行、跑 1000 秒的“屎山”SQL，被 AI 輪番開刀：Claude 4 和 Gemini 追求極速卻算錯數(shù)，DeepSeek 直接報錯，Grok 3 穩(wěn)在 32 秒，而 ChatGPT o3 一把干到 7 秒，還順手揪出臟數(shù)據(jù)。文章用同題實測告訴你：選對模型、喂對提示詞，就能把 AI 變成 7×24 小時在線的高級 DBA，讓優(yōu)化 SQL 從玄學(xué)變科學(xué)。

搞數(shù)據(jù)分析的同學(xué)，誰沒被“屎山”SQL代碼折磨過？

在BI里，有一段470行的代碼，確實慢，要跑 1000 多秒，將近17分鐘！

每次查詢量大一點業(yè)務(wù)都會來投訴

最近實在受不了了，就想用AI來優(yōu)化一下，順便看看現(xiàn)在這些當(dāng)紅炸子雞們寫SQL的能力到底怎么樣。

所以如果你平時工作也有寫SQL的需求，那么這篇文章可以幫你省下大把選AI工具的時間。

甚至可以直接拉到文末看結(jié)論。

統(tǒng)一給的提示詞是一樣的：這是我的sql server語句，整體跑下來需要1039秒，太慢了，需要你幫我對它進行優(yōu)化，提高查詢速度，盡可能在100秒內(nèi)完成。給我對當(dāng)前查詢問題的判斷、優(yōu)化的邏輯，以及最終改后的完整sql server代碼即可：

看看各家人表現(xiàn)如何。

Claude 4 ?：速度快，但數(shù)據(jù)錯了

拿到語句，跑了一下嚇到了，確實是快，給我優(yōu)化到不用1秒了，但從行數(shù)看得出來，數(shù)據(jù)錯了。。

數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)錯就是原罪是不可原諒的，所以直接 passGemini ?：效果同 Claude4

Gemini 也翻車了，結(jié)果也是錯的。

DeepSeek ?：國產(chǎn)還是不行

國產(chǎn)之光DeepSeek，這次有點拉胯，直接就掛了，報錯說我的查詢有問題。得，連門都沒進來。

Grok3?：不錯，終于有個靠譜的了

輪到馬斯克的Grok 3。這次總算看到點希望了！

它給出的優(yōu)化代碼，跑下來只要32.5秒，而且最重要的是，返回行數(shù)是945行！跟原始數(shù)據(jù)一模一樣！

從1039秒優(yōu)化到32.5秒，同時保證了數(shù)據(jù)的正確性，這個效果已經(jīng)很不錯了，對于日常工作來說完全夠用。

ChatGPT o3 ?：臥槽，王者誕生！

臥槽，直接給干到7秒了

但不對誒，怎么是947行？

經(jīng)驗告訴我，差距這么小屬于是誤差，應(yīng)該是哪里沒清洗好。

于是我繼續(xù)問GPT差距的原因，它給了幾個語句，讓我去查，優(yōu)先是這里：

果然，我手動把原先的表結(jié)果和GPT的結(jié)果匹配后，得出的結(jié)論，跟它給的這個判斷是一樣的——原表有重復(fù)值。

也就是說，GPT不僅優(yōu)化了我的代碼，還順手把我原始數(shù)據(jù)里的“坑”給找了出來。

它比我自己，更懂我寫的“屎山”！這多出來的2行，不是它算錯了，而是它更“正確”地處理了我的臟數(shù)據(jù)。

結(jié)論

模型特征差異：為什么 o3 表現(xiàn)這么好？

1.推理深度優(yōu)先

o3 屬“推理系列”，回答前會花更多計算在拆解步驟、判斷風(fēng)險；官方就把它定位在復(fù)雜、多步驟、答案不直接可見的問題上，并強調(diào)比前代在真實復(fù)雜任務(wù)上重大錯誤更少。

2.自查 + 工具鏈意識

o3 支持在 ChatGPT 里調(diào)用代碼、文件、等工具，并被設(shè)計成可“自我核對 / 自查”式解題。這類模型更容易輸出驗證 SQL（查行數(shù)、查重復(fù)鍵）而不是只給一版改寫。

我這案例中“差 2 行→讓檢查重復(fù)”的互動就是典型自查路徑。

3.編程任務(wù)基準強

o3 在 SWE-bench 等真實軟件任務(wù)上創(chuàng) SOTA；這說明它在讀長代碼、保持語義一致、逐步修改方面有訓(xùn)練優(yōu)勢，遷移到復(fù)雜 SQL 時表現(xiàn)更穩(wěn)。

4.可調(diào)思考強度，面向可靠場景

o3 / o3-pro 提供更高“思考時間”檔位（reasoning effort），官方推薦在需要高可靠輸出時使用；SQL 優(yōu)化這類“性能+正確性”雙高風(fēng)險任務(wù)特別受益。那 Claude / Gemini 為啥不行？（結(jié)合你測評）Claude

Claude 3.5/后續(xù)家族強調(diào)智能 + 速度（較 Opus 提升 2x），并且在“提供工具時可獨立寫/改/跑代碼”。在缺少你庫結(jié)構(gòu)、驗證要求時，它傾向快速重寫、 aggressively 精簡；結(jié)果是性能上去了，邏輯被改，行數(shù)飄。

也就是說，給 Claude 時要明確“結(jié)果必須與原 SQL 一致”“先給驗證腳本”，否則它可能優(yōu)先交付速度。Gemini

Google 的 Gemini 在線路里重點做“快速幫你寫 SQL / 解釋 SQL / 自動補全”；官方文檔也提醒要在運行前驗證生成的語句。面向“讓更多人寫得出 SQL”，而不是保證復(fù)雜多表、臟數(shù)據(jù)場景下 100% 口徑一致。怎么喂模型，才能又好又快？

其實我提示詞是很簡單的，但如果可以把這些和 SQL 一起貼給模型，翻車率下降：原慢 SQL + 當(dāng)前耗時目標：性能閾值 & 結(jié)果必須一致表結(jié)構(gòu)（主鍵/索引）已知臟數(shù)據(jù)（重復(fù)、NULL）是否允許建索引 / 改邏輯

參考提示詞：

提示詞很長，并不是所有場景都需要，可以酌情去補。例如我今天這個查詢優(yōu)化的，直接讓 AI 去優(yōu)化，如果效果不行，再考慮補充對索引等方式的解釋。

亦或是無法用 GPTo3 的，也就是大模型能力差點的，就只能通過補充更完整的提示詞去優(yōu)化結(jié)果。

# SQL Server 性能調(diào)優(yōu)請求（保持結(jié)果一致）

我有一段在**SQLServer**上運行的查詢，當(dāng)前完整SQL已貼在下方代碼塊中。實際耗時約**1039秒**（取最近平均值/或填最新一次測量值）。

目標：**在不改變結(jié)果集（行數(shù)、金額、度量指標全部一致）的前提下，將執(zhí)行時間壓到≤100秒**；如無法達成，請給出分檔優(yōu)化方案（≤300s、≤100s、≤30s）并說明所需額外條件。
—
## 已知信息（請用你需要的結(jié)構(gòu)化方式復(fù)述并補充問題排查 SQL）
-**數(shù)據(jù)庫版本**：`<SQLServer2019?>`（若未知請詢問我）。
-**數(shù)據(jù)日期范圍**：`<YYYY-MM-DD~YYYY-MM-DD>`（與你SQL中篩選一致）。
-**關(guān)鍵業(yè)務(wù)口徑**：哪些字段/度量必須保持一致？（如：總行數(shù)、SUM(Amount)、SUM(qty)、SUM(retail_price)）。
-**是否允許改寫業(yè)務(wù)邏輯？**默認*不允許*；只可在不改變結(jié)果的情況下重排、裁剪數(shù)據(jù)掃描、預(yù)聚合等。若需改邏輯請先列出風(fēng)險點讓我確認。
-**是否允許創(chuàng)建/建議索引？**（默認：可建議，不自動創(chuàng)建）。
-**是否允許使用臨時表(#temp)或物化中間結(jié)果？**（默認：**不允許**；若你認為必要，請解釋收益與代價）。
-**數(shù)據(jù)質(zhì)量提示**：可能存在重復(fù)主鍵/多對多/NULL/數(shù)據(jù)傾斜；若需驗證請生成檢查SQL。
-**并行/內(nèi)存/提示(HINT)**約束：若需使用OPTION(RECOMPILE)、MAXDOP等，請說明原因。
—
## 你需要輸出的內(nèi)容請按以下順序，逐段輸出（每段用清晰標題）：
1.**快速復(fù)核**：復(fù)述我提供的業(yè)務(wù)口徑、限制條件、性能目標；指出仍缺失的信息并向我提問。
2.**瓶頸診斷**：基于查詢結(jié)構(gòu)（CTE、子查詢、JOIN、CONVERT導(dǎo)致索引失效等）推測主要耗時來源；給出我可執(zhí)行的`SETSTATISTICSIO,TIMEON`/`EXPLAIN`/`ACTUALEXECUTIONPLAN`指令清單。
3.**數(shù)據(jù)正確性守護清單**：列出必須驗證的指標（行數(shù)/金額/去重邏輯），并生成“原SQLvs優(yōu)化SQL”對比驗證腳本。
4.**分步優(yōu)化建議（從低風(fēng)險到高風(fēng)險）**：
-重排過濾順序/先裁剪再聚合 -消除非SARGable謂詞（如對日期列的CONVERT）
-預(yù)聚合/派生表降基數(shù) -必要時的索引/統(tǒng)計信息建議
-可選：物化或分階段執(zhí)行（若允許）
5.**提供至少一個“安全優(yōu)化版SQL”**：保證結(jié)果一致，可直接替換測試；在代碼內(nèi)用注釋標記關(guān)鍵改動。
6.**（可選）激進優(yōu)化版**：若放寬限制（如允許臨時表或索引）能進一步降到<X秒，請給示例。
7.**驗證腳本**：自動生成 -原SQL結(jié)果快照（行數(shù)、聚合指標）
-優(yōu)化SQL結(jié)果
-差異對比（行差、金額差、NULL差）
-執(zhí)行耗時采樣（可用temptable存放測試指標；若不允許請改為表變量或內(nèi)存統(tǒng)計）
8.**后續(xù)排查指引**：如果實際跑時仍超時，告訴我接下來要收集哪些執(zhí)行計劃信息發(fā)你繼續(xù)調(diào)優(yōu)。
—
## 輸出格式要求
-回答語言：**中文**（保留必要英文關(guān)鍵字）。
-每段前加序號標題，便于復(fù)制。
-所有SQL請包在markdown“`sql代碼塊內(nèi)。
-對于需要我補充的信息，用`<!–TODO:填寫–>`注釋標識。
-不要擅自更改業(yè)務(wù)邏輯；凡可能影響結(jié)果，請先提醒并等待我確認。
—
### 原始慢 SQL（請基于此分析）
“`sql

—

原始SQLBEGIN<在此粘貼你的原始SQL；保持完整，包括CTE/注釋/WHERE條件>

—

原始SQLEND

同樣適合用 o3 的“強推理 + 高正確性”場景

下面這些工作都信息多、步驟長、結(jié)果必須對，用 ChatGPT o3 幫你拆步驟、生成檢查腳本、做差異核對，能省很多坑：

• 大型代碼庫重構(gòu) / 接口遷移 ：跨多語言項目，要保持舊功能不壞，o3 可生成改動計劃 + 回歸測試清單。
• 財務(wù) / 運營系統(tǒng)對賬 ：訂單、付款、發(fā)票數(shù)據(jù)來自不同系統(tǒng)；o3 幫你定義對齊字段、差異報表、預(yù)警規(guī)則。
• 實驗 / A/B 分析流程復(fù)核 ：樣本過濾、曝光口徑、指標計算要一致；o3 可產(chǎn)出驗證查詢、統(tǒng)計對照步驟。（不限定用哪種分析工具）
• 多語言內(nèi)容本地化一致性審校 ：術(shù)語、變量占位符、隱私條款不能錯；o3 可批量對照源文 vs 翻譯文。
• 合同 / 政策文檔批量條款提取 ：找關(guān)鍵條款、標風(fēng)險、比較版本差異；o3 生成結(jié)構(gòu)化清單。
• 營銷自動化流程調(diào)試 ：觸發(fā)條件、頻控、名單交集復(fù)雜；o3 幫你畫流程、生成測試用例、模擬觸發(fā)數(shù)據(jù)。
• 機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)清洗 & 標簽一致性檢查 ：類別映射、缺失、分布漂移；o3 可輸出檢查腳本與數(shù)據(jù)質(zhì)量報告。
• 自動化報表發(fā)布前的數(shù)據(jù)閘口 ：多源匯總，字段映射、缺失、閾值預(yù)警；o3 幫你生成預(yù)檢任務(wù)。

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