Промпт для DeepSeek и выполнения задач по ТЗ с результатом

1. Цель и ограничения

Цель: Оптимизировать SQL-запрос для получения топ-10 клиентов по сумме покупок за 2023 год. Ограничения: Исходная таблица orders содержит 10 млн строк, нет индексов по датам. Сжатый ответ.

2. Ответ модели

Для ускорения выборки из таблицы на 10 млн строк необходимо использовать индексацию и фильтрацию по диапазону дат.

Оптимизированный SQL:

CREATE INDEX idx_orders_date_amount ON orders (order_date, total_amount);

SELECT customer_id, SUM(total_amount) AS total_spent
FROM orders
WHERE order_date >= '2023-01-01' AND order_date <= '2023-12-31'
GROUP BY customer_id
ORDER BY total_spent DESC
LIMIT 10;

3. Ключевые решения

1. Составной индекс: Создание индекса (order_date, total_amount) позволяет БД выполнить Index Only Scan, не обращаясь к основной таблице.

2. SARGable-фильтр: Использование операторов >= и <= вместо функции YEAR(order_date), что позволяет индексу работать эффективно.

3. Агрегация: Группировка происходит только по отфильтрованному набору данных, что снижает нагрузку на RAM.

4. Риски и проверка

• Риск: Замедление операций вставки (INSERT) из-за нового тяжелого индекса.

• Риск: Недостаток места на диске под индекс.

• Проверка: Выполните EXPLAIN ANALYZE до и после изменений. Убедитесь, что в поле type указано range или index, а не ALL (Full Table Scan).

5. Следующий шаг

Оцените размер таблицы и частоту обновлений. Если данные за 2023 год архивные, рассмотрите создание материализованного представления (Materialized View) для мгновенного получения отчета.

...