GitHub Copilot 可帮助开发人员优化查询和分析性能瓶颈，而无需在数据库内部方面具备专业知识，尤其是没有深入 Transact-SQL（T-SQL）专业知识的开发人员。 GitHub Copilot 可以分解复杂的 SQL、解释执行计划，以及建议索引策略或重构机会。 开发人员可以保持其应用正常运行和性能，同时专注于功能交付。
开始
确保已连接到数据库，并使用 MSSQL 扩展打开活动编辑器窗口。 通过此连接， @mssql 聊天参与者可以了解数据库环境的上下文，从而提供准确的上下文感知建议。 如果没有数据库连接，聊天参与者将没有架构或数据上下文来提供有意义的响应。
以下示例使用 AdventureWorksLT2022 示例数据库，可以从 Microsoft SQL Server 示例和社区项目 主页下载该数据库。
为了获得最佳结果，请调整表和架构名称以匹配自己的环境。
确保聊天包含 @mssql 前缀。 例如，键入 @mssql 后跟问题或提示。 这可确保聊天参与者了解你请求与 SQL 相关的帮助。
使用 GitHub Copilot 优化性能
GitHub Copilot 提供了多种方法，可帮助开发人员编写高性能、生产就绪的数据库代码，而无需深入了解查询优化或执行计划分析的专业知识。 无论是生成新功能还是调查性能问题，GitHub Copilot 都可以显示见解、建议优化并帮助重构查询，所有这些作都在 Visual Studio Code 中的现有工作流中。
下面是通过聊天参与者可以询问的常见用例和示例。
优化查询
使用 GitHub Copilot 识别 SQL 或对象关系映射 （ORM） 查询中的效率低下，并建议提高性能的方法。 GitHub Copilot 可帮助你应用 T-SQL 和 ORM 最佳做法，从重写慢查询到推荐索引或避免基于当前上下文的笛卡尔联接等反模式。
基本示例
Optimize the following query:
SELECT *
FROM SalesLT.SalesOrderHeader
WHERE OrderDate > '2023-01-01';
索引改进示例
Suggest indexing improvements for this query:
SELECT ProductID
FROM SalesLT.SalesOrderDetail
WHERE Quantity > 100;
结合改进示例
Rewrite this query to avoid a Cartesian join. Make sure the new query follows T-SQL best practices:
SELECT * FROM Customers, Order;
嵌套选择示例
Rewrite this Prisma query to avoid unnecessary nested selects and improve readability:
const orders = await prisma.salesOrderHeader.findMany({
where: {
orderDate: {
gt: new Date('2023-01-01')
}
}
});
执行计划分析
执行计划提供 SQL 引擎如何处理查询的详细细分。 GitHub Copilot 可以帮助你解释执行计划，识别嵌套循环联接等瓶颈，并根据实际查询模式和索引策略建议改进。
可以使用以下查询作为示例，使用 MSSQL 扩展中的“估计/实际计划”选项生成执行计划：
SELECT soh1.SalesOrderID AS OrderA,
soh2.SalesOrderID AS OrderB,
soh1.TotalDue AS TotalA,
soh2.TotalDue AS TotalB
FROM SalesLT.SalesOrderHeader AS soh1
CROSS JOIN SalesLT.SalesOrderHeader AS soh2
WHERE soh1.TotalDue < soh2.TotalDue
ORDER BY soh2.TotalDue DESC;
通过从编辑器中选择查询并在 GitHub Copilot 聊天窗口中包括 sqlplan 文件，包括尽可能多的上下文，如以下屏幕截图所示。
According to the execution plan shared by my database expert, the following query is using a nested loop join which is affecting the performance of my app. Can you explain in simple terms why this might be happening? Additionally, suggest optimization strategies that could improve the query's performance.
可以使用以下查询作为示例，使用 MSSQL 扩展中的“估计/实际计划”选项生成执行计划：
SELECT c1.CustomerID,
c1.LastName,
c2.CustomerID AS MatchingCustomerID,
c2.LastName AS MatchingLastName
FROM SalesLT.Customer AS c1
INNER JOIN SalesLT.Customer AS c2
ON c1.LastName = c2.LastName
AND c1.CustomerID <> c2.CustomerID
OPTION (LOOP JOIN);
使用编辑器中的查询并在 GitHub Copilot 聊天窗口中包含sqlplan文件，以尽可能多地包含上下文，如以下屏幕截图所示。
Explain the execution plan for this query that performs a join with a filter on TotalDue:
SELECT c.CustomerID,
c.FirstName,
c.LastName,
soh.SalesOrderID,
soh.TotalDue
FROM SalesLT.Customer AS c
INNER JOIN SalesLT.SalesOrderHeader AS soh
ON c.CustomerID = soh.CustomerID
WHERE soh.TotalDue > 500;
查询重组
使用常见表表达式（CTE）重组查询可以提高可读性和可维护性，尤其是对于复杂的逻辑或嵌套子查询。 GitHub Copilot 可帮助重写现有查询以使用 CTE，同时保留意向并提高清晰度。
CTE 内部选择示例
Rewrite this query using common table expressions (CTEs) to improve clarity:
SELECT *
FROM (SELECT ProductID,
SUM(Quantity) AS TotalQuantity
FROM Sales
GROUP BY ProductID) AS SubQuery;
CTE 的 HAVING 子句示例
Rewrite the following query using a CTE (common table expression) to improve readability and maintainability:
SELECT soh.CustomerID,
COUNT(*) AS OrderCount
FROM SalesLT.SalesOrderHeader AS soh
WHERE soh.OrderDate > '2022-01-01'
GROUP BY soh.CustomerID
HAVING COUNT(*) > 5;
聚合子句在 CTE 中的示例
Use a CTE to separate the aggregation logic from the filter condition in this query:
SELECT ProductID,
AVG(UnitPrice) AS AvgPrice
FROM SalesLT.SalesOrderDetail
GROUP BY ProductID
HAVING AVG(UnitPrice) > 50;
侧重代码的性能场景
使用实体框架、Prisma 或 Sequelize 等 ORM 时，如果未优化查询，性能可能会降低。 GitHub Copilot 可帮助检测和解决代码优先工作流中缺少索引、低效筛选和 N+1 问题等问题。
Prisma 示例
In a Prisma project, how would you ensure that queries filtering by `OrderDate` in `SalesOrderHeader` are using indexes effectively?
Entity Framework Core 示例
Using Entity Framework Core, how can you analyze and optimize a LINQ query that retrieves the top 10 customers by total order value?
Sequelize 示例
In Sequelize, how do you restructure a query that fetches order history with product details to minimize N+1 query issues?
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