OpenAI ChatGPT 3.5版本的测试结果
- 自然语言转SQL
--- BEGIN ---
查询创建ID为20190239104的模块对应的所有任务，并传入关联数据表fn_export_module，fn_export_data.
并且按照数据量大小倒排，数据量是total字段。返回两个表的所有字段。
--- 自然语言转换 ---
SELECT *
FROM fn_export_module m
JOIN fn_export_data d ON m.module_code = d.module_code
WHERE m.create_id = '20190239104'
ORDER BY d.total DESC
--- END ---
- SQL解释
--- BEGIN ---
SELECT *
FROM fn_export_module m
JOIN fn_export_data d ON m.module_code = d.module_code
WHERE m.create_id = '20190239104'
ORDER BY d.total DESC
--- 解释SQL ---
这个SQL查询从fn_export_module表和fn_export_data表中选择所有列，并将它们连接起来，连接条件是fn_export_module表的module_code列等于fn_export_data表的module_code列。然后，它筛选出create_id等于'20190239104'的fn_export_module行。最后，结果按照fn_export_data表的total列降序排序。
对于这个SQL查询，如果fn_export_module表和fn_export_data表的module_code列上都有索引，那么这个查询将会走索引。但是，如果没有索引，那么这个查询将会进行全表扫描。
--- END ---
- SQL优化
--- BEGIN ---
SELECT *
FROM fn_export_module m
JOIN fn_export_data d ON m.module_code = d.module_code
WHERE m.create_id = '20190239104'
ORDER BY d.total DESC
--- SQL优化 ---
针对以上SQL input，以下是索引优化建议：
1. 对于fn_export_module表，可以在module_code和create_id两个字段上创建联合索引，以加快WHERE子句的查询速度。
2. 对于fn_export_data表，可以在module_code和total两个字段上创建联合索引，以加快ORDER BY子句的排序速度。
3. 如果两个表的数据量非常大，可以考虑对module_code字段创建哈希索引，以进一步提高查询速度。
综上所述，可以在fn_export_module表的module_code和create_id字段上创建联合索引，在fn_export_data表的module_code和total字段上创建联合索引，并在module_code字段上创建哈希索引，以优化以上SQL input的性能。
--- END ---
- SQL转换
--- BEGIN ---
SELECT *
FROM fn_export_module m
JOIN fn_export_data d ON m.module_code = d.module_code
WHERE m.create_id = '20190239104'
ORDER BY d.total DESC
--- SQL转换 ---
SELECT *
FROM fn_export_module m
JOIN fn_export_data d ON m.module_code = d.module_code
WHERE m.create_id = '20190239104'
ORDER BY d.total DESC;
--- END ---
