Нейросети резко ворвались в нашу жизнь. Для кого-то это возможность смотреть или генерировать прикольные и не очень картинки и видео, которые многим уже надоелиНейросети резко ворвались в нашу жизнь. Для кого-то это возможность смотреть или генерировать прикольные и не очень картинки и видео, которые многим уже надоели

Как ИИ помогает проектировать базы данных

Нейросети резко ворвались в нашу жизнь. Для кого-то это возможность смотреть или генерировать прикольные и не очень картинки и видео, которые многим уже надоели. А для нас, коллеги, это мощный инструмент, позволяющий быстрее решать различные задачи.

ИИ понижает порог входа в многие отрасли ИТ – например умея задавать правильные вопросы, при помощи подсказок ИИ вы можете запросто настроить Nginx-сервер на Ubuntu под нужды ваших проектов, привязав домены, выпустив SSL с автопродлением, даже если вы ни разу не пользовались Ubuntu, не шарите в Nginx и т.д.

Нейросети научились писать код, и все кто шагает в ногу со временем уже используют Cursor и подобные инструменты, восхищаясь насколько шагнули вперёд технологии, и как много возможностей они дают тем, кто уже и так шарит, и умеет использовать их с умом. А кто не использует – даже не представляет насколько много теряет, и насколько быстро его обгоняют остальные, даже менее опытные разработчики, становясь более быстрыми, в том числе в плане приобретения опыта.

Вообще Cursor – тема нынче очень попсовая, и уже есть масса материалов о нём. Если ещё не сталкивались с ним, рекомендую обязательно изучить и попробовать. Может быть я всё равно напишу статью по его эффективному использованию, но в этой статье речь пойдёт о менее заезженной, но не менее актуальной теме – как ИИ уже сейчас помогает проектировать базы данных.

ИИ создаёт схему базы данных по текстовому промпту

Я помню как раньше при проектировании базы данных много времени уходило чтобы продумать какие должны быть сущности, как они должны быть связаны между собой.

Теперь достаточно сформулировать текстовое описание – а ИИ выдаст готовую визуальную схему буквально за минуту. Чем подробнее и точнее будет текстовый промпт, тем лучше будет результат. Готовую схему можно при необходимости доработать, и в последствии экспортировать в SQL, или любой другой формат.

Предложенную ИИ-схему доработать быстрее, чем проектировать с нуля
Предложенную ИИ-схему доработать быстрее, чем проектировать с нуля

ИИ позволяет быстрее вносить изменения в схему

Иногда бывает необходимо добавить определённые атрибуты (столбцы) сразу в несколько сущностей (таблиц). Например мы могли забыть добавить столбцы created_at, updated_at, deleted_at. Схема уже разрослась, и вручную нужно было бы добавлять в каждую таблицу, каждый столбец по отдельности, указывать ему тип данных и так далее.

В наше время достаточно просто написать "добавь во все таблицы столбцы created_at, updated_at, deleted_at с типом данных timestamp" – и ву-а-ля, изменения внесены!

afbeadc0afdd0c228539593b7d31c0c4.png

ИИ позволяет добавлять таблицы из кода

Предположим у нас есть готовая схема, а в процессе разработки мы взяли и сразу написали дополнительную таблицу. Может быть в SQL-формате, или в sequelize, или в любом другом формате. И теперь наша задача актуализировать схему. Благодаря ИИ, мы можем просто попросить добавить таблицу из кода, и вставить кусок кода на любом языке:

На данном примере ИИ добавил таблицу по SQL-описанию. Подойдёт любой формат, не только SQL.
На данном примере ИИ добавил таблицу по SQL-описанию. Подойдёт любой формат, не только SQL.

ИИ может написать код для работы с таблицей/таблицами

На любом языке программирования. Допустим у нас есть схема базы данных, мы можем попросить написать код для работы с одной из таблиц на нужном нам языке программирования, указав только название таблицы.

Я указываю название таблицы, и прошу написать на Node.js код для добавления записи в таблицу
Я указываю название таблицы, и прошу написать на Node.js код для добавления записи в таблицу
ИИ рассуждает, и предоставляет код. Даже написал как подключиться к базе данных!
ИИ рассуждает, и предоставляет код. Даже написал как подключиться к базе данных!
Полностью написан код функции, пример её использования, предоставлены пояснения
Полностью написан код функции, пример её использования, предоставлены пояснения

Так на примерах выше я указал только название таблицы, и попросил написать функцию на Node.js для добавления в неё записи. ИИ проанализировал какие в таблице есть столбцы, и не только выполнил задачу, но и написал код для подключения к БД, предоставил свои рассуждения, и пояснения.

Можно писать более сложные просьбы, здесь главное обратить внимание, что ИИ понимает контекст визуальной схемы, подобно тому, как Cursor понимает контекст файлов с кодом в проекте.

С ИИ можно советоваться не отрываясь от проектирования

Это самый банальный кейс использования ИИ, поэтому я поместил его в самый конец статьи. Если раньше нужно было полагаться только на свой опыт, и на какие-либо материалы из поисковиков или даже книг, сейчас вся мощь искусственного интеллекта, обученная на огромном количестве данных, в вашем распоряжении. ИИ готов ответить на любой вопрос касающийся тонкостей конкретной базы данных, и проектирования БД в целом. И самое главное – что для этого не нужно переключаться в другое окно. Прямо во время проектирования базы данных открываем чат, задаём вопрос, получаем ответ, продолжаем.

Слева вопрос по теории базы данных, справа – советуемся по поводу структуры сущности
Слева вопрос по теории базы данных, справа – советуемся по поводу структуры сущности
Может подсказать по специфическим SQL-запросам, это сильно быстрее, чем искать в поисковиках
Может подсказать по специфическим SQL-запросам, это сильно быстрее, чем искать в поисковиках

Лично я в восторге от возможностей ИИ в наше время!

А вы используете ИИ в разработке и проектировании? Очень рекомендую не недооценивать их пользу, и внедрять в свои процессы современные инструменты.

Если что, скриншоты из инструмента Database Design, кому надо тот найдёт, рекламных ссылок здесь не будет.

Если для вас была бы актуальна статья по продвинутому промптингу в проектировании баз данных, как формулировать запросы чтобы извлечь максимальную пользу и добиться наилучшего результата в этом деле – дайте знать в комментариях, и это сподвигнет меня на написание новой статьи.

Всем спасибо за внимание!

И пусть ИИ помогает вам разгрузить предновогодний аврал, если он у вас есть. А если аврала нет – освободить больше свободного времени для себя. С наступающим новым годом, коллеги!

Источник

Отказ от ответственности: Статьи, размещенные на этом веб-сайте, взяты из общедоступных источников и предоставляются исключительно в информационных целях. Они не обязательно отражают точку зрения MEXC. Все права принадлежат первоисточникам. Если вы считаете, что какой-либо контент нарушает права третьих лиц, пожалуйста, обратитесь по адресу [email protected] для его удаления. MEXC не дает никаких гарантий в отношении точности, полноты или своевременности контента и не несет ответственности за любые действия, предпринятые на основе предоставленной информации. Контент не является финансовой, юридической или иной профессиональной консультацией и не должен рассматриваться как рекомендация или одобрение со стороны MEXC.

Вам также может быть интересно