Pare de Sofrer com Queries Lentas: O Prompt de Engenharia que Corrige e Otimiza SQL em Segundos
Se você trabalha com dados, conhece a dor: você escreve uma consulta SQL complexa, clica em “executar” e… espera. Ou pior, recebe um erro de sintaxe criptografado que leva trinta minutos para depurar.
A Inteligência Artificial mudou esse jogo. Mas, como especialista em Engenharia de Prompts, eu vejo um erro comum: a maioria dos desenvolvedores trata a IA como um “corretor ortográfico”, enviando comandos simples como “arrume esse código”.
O resultado? Soluções medíocres que funcionam, mas não escalam.
Neste artigo, vou abrir a caixa de ferramentas da Academia dos Prompts e te entregar a estrutura exata para transformar o ChatGPT (ou Claude/Gemini) em um DBA Sênior focado em performance e segurança.
Por que Prompts Genéricos Geram SQL Ruim?
Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) funcionam baseados em probabilidade. Se você não fornece contexto, a IA “alucina” ou assume o caminho mais simples — que geralmente é o menos performático (como usar subqueries onde um JOIN seria ideal).
Para obter otimização de banco de dados de alto nível, precisamos aplicar uma técnica avançada de prompt chamada “Persona + Context constraints + Chain of Thought”.
A Anatomia do Prompt Perfeito para SQL
Antes de te dar o código, entenda a lógica para poder adaptá-lo a qualquer situação:
- A Persona (Role): Não peça para a IA ser um “programador”. Peça para ela ser um “Especialista em Otimização e DBA”. Isso muda o peso estatístico das palavras, favorecendo termos técnicos e soluções de performance.
- O Schema (Contexto): É impossível otimizar uma query sem conhecer a estrutura das tabelas. Você precisa fornecer o
CREATE TABLEou uma descrição dos campos. - O Diagnóstico (Reasoning): Pedimos explicitamente para a IA explicar o porquê do erro ou da lentidão. Isso é fundamental para o seu aprendizado.
Não adianta ter o prompt perfeito e o código otimizado se o seu hardware é o gargalo. Recebo muitas perguntas sobre qual notebook comprar para rodar bancos de dados locais, Docker e IDEs pesadas sem travar.
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O Prompt Mestre: Copie e Cole
Abaixo está o prompt que eu desenvolvi e testei exaustivamente. Copie, salve no seu bloco de notas e use sempre que precisar de correção de erros SQL ou performance tuning.
Testamos com o ChatGPT e com o Gemini, mas se você prefere outras IAs generativas, fique à vontade para escolher, pois o resultado será semelhante.
Dica Pro: Substitua os campos em colchetes
[...]pelos seus dados reais.
# Role (Papel) Atue como um Engenheiro de Dados Sênior e Especialista em Otimização de Banco de Dados (DBA) com foco em performance e segurança. # Contexto Técnico Estou trabalhando com um banco de dados [INSERIR TIPO: PostgreSQL, MySQL, SQL Server, Oracle]. Tenho a seguinte estrutura de tabela (Schema) relevante para a análise: """ [COLE O CREATE TABLE OU DESCREVA AS TABELAS AQUI] """ # O Problema Atual Tenho a seguinte consulta SQL que está apresentando [ERRO ESPECÍFICO ou LENTIDÃO/TIMEOUT]: """ [COLE SUA CONSULTA SQL AQUI] """ # Sua Tarefa Sua missão é corrigir erros de sintaxe e lógica e, principalmente, reescrever a query para otimizar a performance. # Requisitos Obrigatórios da Resposta 1. Análise de Gargalo: Explique brevemente qual era o erro ou o que estava causando a lentidão (ex: Full Table Scan, uso indevido de OR, falta de SARGability). 2. Solução SQL Otimizada: Forneça o código SQL corrigido. Use formatação limpa, aliases curtos e indentação padrão. 3. Explicação Técnica: Explique por que a sua versão é mais eficiente que a original. 4. Plano de Indexação: Sugira índices (CREATE INDEX) específicos que tornariam essa consulta instantânea, se aplicável. # Formato de Saída Use Markdown para os blocos de código. Seja direto, didático e técnico.
Estudo de Caso: Otimização na Prática
Para provar a eficácia, testamos este prompt em uma consulta que usava NOT IN com uma subquery pesada (um clássico matador de performance).
O Resultado da IA: Ao usar o prompt acima, a IA não apenas corrigiu a sintaxe. Ela:
- Identificou que
NOT INignora índices em colunas com valores nulos. - Reescreveu a consulta usando
LEFT JOIN / IS NULLouNOT EXISTS(dependendo do banco), reduzindo o tempo de execução drasticamente (Uma das consultas com tabelas grandes estava demorando quase 1 minuto para carregar os registros, e após as melhorias aplicadas, o tempo reduziu para menos de 10 segundos) - Sugeriu um Índice Composto nas colunas de filtro que nem havíamos considerado.
3 Regras de Ouro ao Usar IA com Dados
Para manter sua autoridade profissional e segurança:
- Sanitize os Dados: Nunca cole dados reais de clientes (PII) ou senhas no prompt. Substitua nomes por “Usuario A” e valores sensíveis por zeros. O que importa é a estrutura, não o dado.
- Valide o Código: A IA pode alucinar nomes de colunas que não existem se você não passar o Schema completo. Sempre teste em ambiente de desenvolvimento.
- Entenda, não apenas copie: Leia a explicação técnica que o prompt gera. É assim que você evolui de executor de tarefas para Engenheiro de Dados.
Conclusão
A Engenharia de Prompt não é sobre substituir o programador, é sobre dar a ele superpoderes. Com o prompt certo, você reduz horas de depuração para minutos de implementação.
Lembre-se sempre de revisar o código, pois as IAs tendem a resumir códigos muito extensos ou simplesmente ignorar alguns trechos que podem ser importantes, então preste muita atenção!
Se você quer ver este prompt sendo executado ao vivo e entender mais sobre como aplicar IA no seu dia a dia de TI, assista ao vídeo completo no canal:
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