以下是产品经理使用 ChatGPT 的详细步骤:
1. 旧代码输入:
由于要优化的旧代码有 1900 行,直接粘贴会报错,需做分次输入。
分次输入并联合,让 ChatGPT 理解旧代码实现的效果、熟悉查询表和字段,方便后续生成可直接在数据库中运行的优化代码。原 SQL 主要逻辑是统计近 30 天内每天的业务数据日报,按天和地区分组汇总,需查询多张表几百万条数据。
2. 需求及现状问题输入:
在完成旧代码输入后,将真实的业务需求场景及现存问题输入给 ChatGPT,帮助其更好理解需求,从而给出更具针对性的优化建议。
此过程包含多轮输入输出的讨论,不断强化 ChatGPT 对真实需求的认知。
3. 根据优化结果不断调试:
ChatGPT 给出新代码后,不断调试优化直至生成满足需求的新代码。
按照原 SQL 思路存在更新数据耗时久、资源浪费严重的问题,经与 ChatGPT 反复沟通,得到 3 点重要优化建议:每次更新 1 天而非 30 天的数据;创建中间结果表存储非二次计算数据,二次计算指标通过中间表再查询;利用 CASE WHEN 合并查询约束条件基本相同的指标。
基于这三个核心优化思路,结合自身 SQL 水平,花费半天多时间完成代码优化,并分模块在系统中测试,结果完全一致。整个过程较为繁琐,需耐心处理查资料、报错、纠正 ChatGPT 及补充需求细节等问题。
2024-12-23