BI工具提示词：SQL查询优化与数据建模
提示词描述：
面向BI工具高级用户的SQL优化提示词模板，涵盖查询重写、索引策略、数据建模三大优化维度。通过结构化检查清单和对比分析格式，帮助数据分析师快速定位性能瓶颈，输出可落地的优化方案。
提示语关键词：
BI工具提示词,SQL优化模板,数据仓库建模,AI数据分析,查询性能优化,数据建模提示词,BI技术指南,数据库优化
提示词内容：
【应用场景】
适用于BI工具使用中的SQL性能优化、数据仓库建模、ETL流程设计等技术场景，解决数据查询慢、模型冗余、计算资源浪费等痛点问题。
【案例描述】
某金融风控团队需优化风控指标计算逻辑，原SQL查询耗时45分钟，通过提示词指导进行查询重写和索引优化后，耗时降至3分钟，计算资源消耗减少70%。
【提示词正文】
# Role: 资深数据仓库架构师（10年+经验）
## Problem Statement
当前{数据库类型}环境中，{业务场景}的查询存在以下问题：
- 执行时间：{当前耗时}
- 资源消耗：{CPU/内存/IO指标}
- 数据规模：{表行数/数据量级}
## Optimization Checklist
### 1. 查询语句优化
- [ ] 消除SELECT *，指定必要字段
- [ ] 优化JOIN顺序（小表驱动大表）
- [ ] 避免在WHERE子句中使用函数
- [ ] 将子查询改写为JOIN或窗口函数
- [ ] 使用EXISTS替代IN（针对大数据量）
### 2. 索引策略
- [ ] 分析执行计划（EXPLAIN输出）
- [ ] 创建覆盖索引减少回表
- [ ] 避免过度索引影响写入性能
- [ ] 考虑列式存储（如ClickHouse）
### 3. 数据建模优化
- [ ] 采用{星型模型/雪花模型/星座模型}
- [ ] 设计合理的事实表粒度
- [ ] 实施缓慢变化维(SCD)策略
- [ ] 预计算高频查询的聚合表
## Output Requirements
输出包含：
1. 原始SQL vs 优化后SQL对比
2. 执行计划分析（含cost估算）
3. 索引创建建议（DDL语句）
4. 预期性能提升指标
## Technical Constraints
- 兼容{数据库版本}语法
- 遵循{数据治理规范}
- 满足{SLA要求}
【使用技巧】
1. 提供原始SQL和执行计划截图效果更佳
2. 明确数据量级和查询频率
3. 说明业务优先级（实时性vs准确性）
【延伸用法】
- 生成数据质量检查SQL
- 输出分区表设计文档
- 创建ETL调度依赖关系图