
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 SQL ຍັງຄົງເປັນສູນກາງຂອງລະບົບທີ່ທັນສະໄໝ, ແຕ່ການເຮັດວຽກຫຼາຍຢ່າງທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບມັນແມ່ນຊ້ຳໆ. ນັກພັດທະນາໃຊ້ເວລາຫຼາຍຊົ່ວໂມງໃນການແກ້ໄຂຂໍ້ຜິດພາດ, ຈັດຮູບແບບຄຳຖາມຄືນໃໝ່, ແລະຂຽນຮູບແບບທີ່ເຂົາເຈົ້າຮູ້ຈັກດີຢູ່ແລ້ວ. ໃຫ້ເວົ້າສະເພາະເຈาะຈົງ, ເກືອບ   ຂອງເວລາ SQL ໄດ້ໃຊ້ໄປກັບວຽກທີ່ເປັນປະຈຳເຫຼົ່ານີ້ທຸກອາທິດ. 40% ນັ້ນແມ່ນເຫດຜົນໃຫຍ່ທີ່ເຄື່ອງມື AI ກໍາລັງແຜ່ລາມໄປຢ່າງໄວວາ. ມື້ນີ້, ນັກພັດທະນາປະມານ   ໃຊ້, ຫລື ວາງແຜນທີ່ຈະໃຊ້ AI ເພື່ອຈັດການກັບວຽກປະເພດນີ້. ແທນທີ່ຈະຕໍ່ສູ້ກັບ boilerplate, ນີ້ຊ່ວຍໃຫ້ນັກວິສະວະກອນສຸມໃສ່ການອອກແບບ, ປະສິດທິພາບ, ແລະບັນຫາທີ່ຍາກກວ່າ. 84% ບົດຄວາມນີ້ສຶກສາວ່າເຄື່ອງມື AI ຫຼຸດຜ່ອນວຽກງານປະຈໍາໃນການພັດທະນາ SQL ແນວໃດ, ບ່ອນທີ່ພວກເຂົາໃຫ້ຜົນປະໂຫຍດທີ່ປະຕິບັດໄດ້ຫຼາຍທີ່ສຸດ, ແລະທີມຄວນຄໍານຶງເຖິງຂໍ້ຈໍາກັດຫຍັງແດ່. ບ່ອນທີ່ນັກພັດທະນາເສຍເວລາໃນການເຮັດວຽກ SQL ແບບດັ້ງເດີມ ເວລາສ່ວນໃຫຍ່ທີ່ເສຍໄປໃນວຽກ SQL ມາຈາກການຂັດຈັງຫວະນ້ອຍໆທີ່ເຮັດໃຫ້ການສຸມຂອງທ່ານຂາດຫາຍໄປ. ທ່ານເລີ່ມຂຽນຄໍາຖາມ, ຫຼັງຈາກນັ້ນຢຸດຊົ່ວຄາວເພື່ອcheck ໂຄງສ້າງຕາຕະລາງ, ປ່ຽນໄປໃຊ້ເຄື່ອງມືອື່ນເພື່ອທົດສອບ syntax, ດໍາເນີນການຄໍາຖາມ, ພົບຂໍ້ຜິດພາດ, ແກ້ໄຂ typo, ແລະດໍາເນີນການອີກຄັ້ງ. ການກັບຄືນມາສູ່ການສຸມໃສ່ເຕັມທີ່ຫຼັງຈາກການຂັດຈັງຫວະແຕ່ລະຄັ້ງສາມາດໃຊ້ເວລາຫຼາຍກວ່າ 20 ນາທີ. ໃນວຽກ SQL, ບ່ອນທີ່ທ່ານຕ້ອງຄິດເຖິງ schemas ແລະ logic ຂອງຄໍາຖາມໃນຫົວຂອງທ່ານ, ການຂັດຈັງຫວະດັ່ງກ່າວເຮັດໃຫ້ຄວາມຄືບໜ້າຊ້າລົງຢ່າງໄວວາ. ການສະຫຼັບบริบทເລື້ອຍໆສາມາດຫຼຸດຜ່ອນຜົນຜະລິດໄດ້ເຖິງ 20% ຫລື ຫລາຍກວ່ານັ້ນ, ໂດຍສະເພາະໃນລະຫວ່າງການເຮັດວຽກທີ່ສັບສົນ. ຜົນກະທົບຍິ່ງຮ້າຍແຮງກວ່າເກົ່າໃນລະບົບຂະຫນາດໃຫຍ່. ການແກ້ໄຂບັນຫາປະສິດທິພາບຫລືເຫດການຕ້ອງການຮູບພາບໃນຈິດໃຈທີ່ຊັດເຈນກ່ຽວກັບວິທີທຸກຢ່າງເຂົ້າກັນ. ການຂັດຈັງຫວະແຕ່ລະຄັ້ງເຮັດໃຫ້ຮູບພາບນັ້ນມົວ, ບັງຄັບໃຫ້ທ່ານສ້າງມັນຄືນໃໝ່ກ່ອນທີ່ຈະດໍາເນີນການຕໍ່ໄປ. ນັ້ນເຮັດໃຫ້ການແກ້ໄຂຊັກຊ້າແລະເຮັດໃຫ້ຂໍ້ຜິດພາດມີແນວໂນ້ມທີ່ຈະເກີດຂຶ້ນ. AI ປັບປຸງການພັດທະນາ SQL ປະຈໍາວັນແນວໃດ ເຄື່ອງມື AI ບໍ່ໄດ້ປ່ຽນວິທີທີ່ທ່ານຂຽນ SQL. ພວກເຂົາພຽງແຕ່ລຶບຄວາມຫຍຸ້ງຍາກນ້ອຍໆອອກໄປ. ນີ້ແມ່ນວິທີທີ່ພວກເຂົາເຮັດໃຫ້ເກີດຄວາມແຕກຕ່າງໃນການເຮັດວຽກປະຈໍາວັນ. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 ຄວາມສາມາດ 
 ສິ່ງທີ່ປ່ຽນແປງແທ້ໆ 
 ຜົນກະທົບທີ່ປະຕິບັດໄດ້ 
 
 
 
 
 ການຕື່ມຂໍ້ມູນອັດຕະໂນມັດທີ່ຮູ້บริบท 
 ແນະນຳຕາຕະລາງ ແລະຄໍລໍາທີ່ກ່ຽວຂ້ອງໂດຍອີງຕາມ schema ໃນຂະນະທີ່ທ່ານພິມ 
 ເວລາໜ້ອຍລົງໃນການຄົ້ນຫາ schema ຫລືການຄາດເດົາຊື່ objects 
 
 
 
 
 ຄໍາຕິຊົມ syntax ແບບ real-time 
 ເນັ້ນບັນຫາທີ່ເປັນໄປໄດ້ກ່ອນທີ່ທ່ານຈະດໍາເນີນການຄໍາຖາມ 
 ການ run–fail–fix cycles ນ້ອຍລົງ 
 
 
 
 
 ການຮ່າງຄຳຖາມຈາກຈຸດປະສົງ 
 ສ້າງຄໍາຖາມເລີ່ມຕົ້ນຈາກຄໍາອະທິບາຍທີ່ບໍ່ຄົບຖ້ວນ ຫລື SQL ບາງສ່ວນ 
 ໄວກວ່າການສ້າງຄໍາຖາມທົ່ວໄປຈາກ scratch 
 
 
 
 
 ການຈັດຮູບແບບອັດຕະໂນມັດ 
 ເຮັດຄວາມສະອາດ scripts ທີ່ບໍ່ເປັນລະບຽບທັນທີ 
 ປັບປຸງການອ່ານໄດ້ໂດຍບໍ່ມີການເຮັດຄວາມສະອາດດ້ວຍຕົນເອງ ແຕ່ລະຄຸນສົມບັດໃນຕາຕະລາງແມ່ນນ້ອຍໆໃນຕົວມັນເອງ, ແຕ່ເມື່ອລວມກັນແລ້ວພວກມັນຊ່ວຍປະຢັດເວລາໂດຍການຫຼຸດຜ່ອນຂໍ້ຜິດພາດແລະວຽກຄໍາຖາມທີ່ຊ້ຳໆ. ຫຼຸດຜ່ອນຂໍ້ຜິດພາດກ່ອນທີ່ພວກມັນຈະເຮັດໃຫ້ທ່ານຊ້າລົງ SQL ບໍ່ມີຄວາມອ່ອນໂຍນ. ເຄື່ອງໝາຍຈຸດທີ່ຂາດຫາຍໄປ ຫລື ຊື່ຄໍລໍາທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງສາມາດຢຸດຄໍາຖາມທັງໝົດ, ຫລື ທີ່ຮ້າຍແຮງກວ່າ, ໃຫ້ຜົນລັບທີ່ເບິ່ງຄືວ່າຖືກຕ້ອງແຕ່ບໍ່ແມ່ນ. ໂດຍການອ້າງອີງເຖິງ metadata ຂອງ schema, AI ສາມາດລະບຸຊື່ຕາຕະລາງ ຫລື ຄໍລໍາທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງໃນຂະນະທີ່ທ່ານພິມ, ແນະນໍາການແກ້ໄຂໃນທັນທີ. ຕາມຄວາມຈິງ, Microsoft ພົບວ່າ   ຂອງນັກພັດທະນາທີ່ໃຊ້ AI ຮູ້ສຶກວ່າມີຜົນຜະລິດຫຼາຍຂຶ້ນ, ສ່ວນໜຶ່ງແມ່ນຍ້ອນຂໍ້ຜິດພາດໜ້ອຍລົງທີ່ຂັດຂວາງການໄຫລ. 90% AI ຍັງກວດພົບຄວາມສ່ຽງດ້ານໂຄງສ້າງໃນຄໍາຖາມທີ່ສັບສົນ, ເຊັ່ນ joins ຫລື logic ທີ່ຊ້ອນກັນ, ກ່ອນທີ່ພວກມັນຈະເຮັດໃຫ້ເກີດບັນຫາ. ເມື່ອຂໍ້ຜິດພາດທີ່ຊັດເຈນຖືກກວດພົບໃນຕອນຕົ້ນ, ນັກພັດທະນາໃຊ້ເວລານ້ອຍລົງໃນການແກ້ໄຂແບບປ້ອງກັນ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ນີ້ບໍ່ໄດ້ໝາຍຄວາມວ່າ AI ບໍ່ມີຄວາມຜິດພາດ. ໃນຂະນະທີ່   ຂອງນັກພັດທະນາເວົ້າວ່າ AI ເພີ່ມປະສິດທິພາບ, ພວກເຂົາຍັງຕ້ອງກວດສອບຜົນລັບຂອງມັນແລະທົບທວນ code ທີ່ສ້າງຂຶ້ນກ່ອນການ deploy. 82% ອັດຕະໂນມັດວຽກງານຊ້ຳໆເພື່ອສຸມໃສ່ສິ່ງທີ່ສຳຄັນ ວຽກ SQL ປະຈໍາວັນຫຼາຍຢ່າງບໍ່ແມ່ນການແກ້ໄຂບັນຫາໃໝ່. ມັນຄືການຂຽນຄໍາຖາມທີ່ແຕກຕ່າງກັນໜ້ອຍໜຶ່ງ ທີ່ທ່ານເຄີຍຂຽນມາກ່ອນ: ດຶງຂໍ້ມູນ subsets, join ຕາຕະລາງຫຼັກດຽວກັນ, ສ້າງ aggregates ສໍາລັບລາຍງານ, ຫລື ເຮັດຄວາມສະອາດ scripts ເພື່ອໃຫ້ຄົນອື່ນສາມາດອ່ານໄດ້ພາຍຫຼັງ. ແຕ່ລະວຽກເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນງ່າຍດາຍ, ແຕ່ບັນຫາແມ່ນປະລິມານ. ຕະຫຼອດ sprint, ພວກເຂົາຄ່ອຍໆກິນເວລາຫຼາຍຊົ່ວໂມງທີ່ສາມາດນໍາໃຊ້ເພື່ອການປັບປຸງປະສິດທິພາບ, ການອອກແບບ schema, ຫລື ການສືບສວນ edge cases. ການຊ່ວຍເຫຼືອ AI ຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນພາລະນີ້. ໃນເຄື່ອງມືເຊັ່ນ dbForge ດ້ວຍ AI Assistant, ຫລື environment ທີ່ໄດ້ຮັບການປັບປຸງດ້ວຍການລວມ Copilot-style, ນັກພັດທະນາສາມາດອະທິບາຍສິ່ງທີ່ເຂົາເຈົ້າຕ້ອງການເປັນພາສາທໍາມະດາ ແລະ ໄດ້ຮັບ draft SQL query ສໍາລັບການປັບປຸງຕື່ມ. ຂໍ້ມູນພາຍໃນສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າສິ່ງນີ້ສາມາດເພີ່ມຄວາມໄວໃນວຽກງານປະຈໍາໄດ້ຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ, ໂດຍການຂຽນຄໍາຖາມໄວຂຶ້ນເຖິງ 30–50%, ການແກ້ໄຂບັນຫາໄວຂຶ້ນ 40–60%, ແລະວຽກ scripting ທີ່ຊ້ຳໆ ຫຼຸດລົງເຖິງ 60–70%. ການກວດສອບ AI ຍັງສາມາດກວດພົບຮູບແບບທີ່ໜ້າສົງໄສໄດ້ໃນຕອນຕົ້ນ, ຊ່ວຍປ້ອງກັນຂໍ້ຜິດພາດບໍ່ໃຫ້ໄປຮອດການທົດສອບ ຫລື production. ຜົນໄດ້ຮັບບໍ່ແມ່ນວ່າວິສະວະກອນເຮັດວຽກໜ້ອຍລົງ; ມັນຄືການປ່ຽນແປງຄວາມພະຍາຍາມຂອງເຂົາເຈົ້າ. ເວລານ້ອຍລົງໄດ້ໃຊ້ໄປກັບການປະກອບ SQL ປະຈໍາ, ແລະຫຼາຍຂຶ້ນແມ່ນໃຊ້ກັບການຕັດສິນໃຈທີ່ສົ່ງຜົນກະທົບຕໍ່ການເຮັດວຽກຂອງລະບົບ. ສິ່ງທີ່ທີມຄວນເອົາໄປພິຈາລະນາ ສໍາລັບທີມ, ຜົນປະໂຫຍດທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດຂອງ AI ຄືການຫຼຸດຜ່ອນຄວາມຊັກຊ້າທີ່ສາມາດຫຼີກລ້ຽງໄດ້. ເມື່ອຂໍ້ຜິດພາດງ່າຍໆຖືກກວດພົບໃນຕອນຕົ້ນ, ແລະຄໍາຖາມປະຈໍາສາມາດຮ່າງໄດ້ຢ່າງໄວວາ, ວຽກບໍ່ໄດ້ bounce ໄປມາຫຼາຍເທົ່າໃນລະຫວ່າງການທົບທວນ. ການປ່ຽນແປງດໍາເນີນໄປຂ້າງໜ້າແທນທີ່ຈະຕິດຢູ່ກັບການແກ້ໄຂນ້ອຍໆ. AI ຍັງຫຼຸດຜ່ອນການເພິ່ງພາອາໄສຜູ້ຊ່ຽວຊານ SQL ທີ່ມີປະສົບການຫຼາຍຄົນສໍາລັບວຽກປະຈໍາ. ນັກພັດທະນາສາມາດຈັດການກັບວຽກປະຈໍາດ້ວຍຕົນເອງ, ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ຫຼາຍພາກສ່ວນຂອງໂຄງການດໍາເນີນໄປພ້ອມກັນແທນທີ່ຈະລໍຖ້າ. ແນວໃດກໍຕາມ, ທີມຍັງຕ້ອງການຄົນທີ່ເຂົ້າໃຈຂໍ້ມູນ ແລະ ກົດລະບຽບທຸລະກິດ. AI ສາມາດສ້າງຄໍາຖາມທີ່ດໍາເນີນການໄດ້ແຕ່ໃຫ້ຜົນລັບທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ. ຕ້ອງມີຄົນກວດສອບວ່າ logic ຖືກຕ້ອງ ແລະ ປະສິດທິພາບແມ່ນເປັນທີ່ຍອມຮັບ. ໃນການປະຕິບັດ, AI ຊ່ວຍໃຫ້ທີມເຮັດວຽກໄດ້ລຽນ, ບໍ່ແມ່ນໄວຂຶ້ນແບບມະຫັດສະຈັນ. ມັນລຶບອຸປະສັກນ້ອຍໆອອກໄປເພື່ອໃຫ້ຄວາມພະຍາຍາມໄດ້ໃຊ້ໃນການຕັດສິນໃຈທີ່ສໍາຄັນແທນການແກ້ໄຂປະຈໍາ. ເຖິງຕາເຈົ້າ ເຄື່ອງມື AI ກໍາລັງປ່ຽນແປງວຽກ SQL ໃນທາງທີ່ປະຕິບັດໄດ້. ພວກເຂົາຈັດການວຽກທີ່ຊ້ຳໆ, ກວດພົບຂໍ້ຜິດພາດງ່າຍໆໃນຕອນຕົ້ນ, ແລະຫຼຸດຜ່ອນຄວາມຕ້ອງການໃນການໂດດລະຫວ່າງເຄື່ອງມື. ດ້ວຍເຫດນີ້, ນັກພັດທະນາໃຊ້ເວລານ້ອຍລົງໃນວຽກປະຈໍາ ແລະຫຼາຍຂຶ້ນໃນສິ່ງທີ່ສໍາຄັນ, ເຊັ່ນການປັບປຸງປະສິດທິພາບ ແລະ ການອອກແບບລະບົບ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ຄວາມຊໍານານຂອງມະນຸດຍັງເປັນສິ່ງຈໍາເປັນ. ນັກວິສະວະກອນຕ້ອງທົບທວນຜົນລັບ, ປັບປຸງຄໍາຖາມ, ແລະຕັດສິນໃຈທີ່ສົ່ງຜົນກະທົບຕໍ່ຄວາມໜ້າເຊື່ອຖື ແລະ ຄວາມຖືກຕ້ອງ, ເພາະວ່າ, ໃນຂະນະທີ່ AI ເພີ່ມຄວາມໄວໃນການເຮັດວຽກ, ມັນບໍ່ໄດ້ແທນທີ່ການຕັດສິນ. ນີ້ແມ່ນເຫດຜົນ, ໃນຫຼາຍເຄື່ອງມືທີ່ທັນສະໄໝເຊັ່ນ dbForge, ການຊ່ວຍເຫຼືອ AI ຖືກສ້າງຂຶ້ນໂດຍກົງໃນ query editor: ສະຫນັບສະຫນູນນັກພັດທະນາໃນຂະນະທີ່ເຂົາເຈົ້າຂຽນ, ແຕ່ບໍ່ເຄີຍຄວບຄຸມ logic ຫລື outcomes. ໃນທີ່ສຸດ, ຜົນປະໂຫຍດບໍ່ແມ່ນ automation ທີ່ແທນທີ່ຄວາມຊໍານານ. ມັນຄື AI ຫຼຸດຜ່ອນພາລະທາງຈິດໃຈຂອງວຽກນ້ອຍໆ, ດັ່ງນັ້ນນັກພັດທະນາສາມາດສຸມໃສ່ການຕັດສິນໃຈທີ່ກໍານົດຮູບແບບຂອງລະບົບ.

This story contains new, firsthand information uncovered by the writer.

The is an opinion piece based on the author’s POV and does not necessarily reflect the views of HackerNoon.

This story contains AI-generated text. The author has used AI either for research, to generate outlines, or write the text itself. 

Read My Stories

ສຽງນີ້ຖືກຜະລິດເປັນພາສາຕົ້ນສະບັບຂອງເລື່ອງ!

Oso SQL Sehlopha Sa Hao Se Lahleheloa Ke 40% ea Nako ea Hae Bakeng sa Mesebetsi eo AI E Ka E Etsang Hona Joale

About Author

ຄຳເຫັນ

ວາງປ້າຍ

ບົດຄວາມນີ້ໄດ້ຖືກນໍາສະເຫນີໃນ

Related Stories

Meet Surfshark: HackerNoon Company of the Week

How to Mint Your Name.HackerNoon Web3 Identity Namespace

New Year, New Exciting Features: Mint Your Name, Watch Web 2.5 and Meet The Top Startups of The Year

Microsoft's AI Bet Fails to Dent Google's Search Dominance

Meet Surfshark: HackerNoon Company of the Week

How to Mint Your Name.HackerNoon Web3 Identity Namespace

New Year, New Exciting Features: Mint Your Name, Watch Web 2.5 and Meet The Top Startups of The Year

Microsoft's AI Bet Fails to Dent Google's Search Dominance

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps

Oso SQL Sehlopha Sa Hao Se Lahleheloa Ke 40% ea Nako ea Hae Bakeng sa Mesebetsi eo AI E Ka E Etsang Hona Joale

About Author

ຄຳເຫັນ

ວາງປ້າຍ

ບົດ​ຄວາມ​ນີ້​ໄດ້​ຖືກ​ນໍາ​ສະ​ເຫນີ​ໃນ

Related Stories

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps

ບົດຄວາມນີ້ໄດ້ຖືກນໍາສະເຫນີໃນ