DBA 与 AI 斗智斗勇的一天，谁是麦当劳，谁是星巴克

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本来还有不少数据库的话题和国外的内容，但周五了，累了，总结一下最近和AI 斗智斗勇的一天，顺便也想看看评论区，大家对于加入AI的工作有什么看法。

使用AI参与工作有一段时间了，提高工作效率是确定的。从知识的获取，分析，解决等等，AI帮助了不少。直接明显的效果就是工作效率提升了。很多以前不敢想的问题，需要求人的问题，自己可以开始解决了。

一句话总结，我变成了领导，AI就是给我干活的。将我以前不大会的，都变成了可以做的。

之前对于程序的写作停留在比较初级的水平，会写shell，会写python。但都是脚本级别的，最多写过几千行的。但AI得加入让写程序解决问题，不在是困难的事情。但写出一个合格的程序，通过AI还是有些难点存在的。

最新要写一个关于清理数据库中，表头是某个特殊字符串的程序，为什么没有手工来做这个事情，因为量太大。

1  几十个MySQL的数据库 

2  上万个逻辑库 

3  上亿要清理的表

如果通过手工来做，不知道要做到何年马月。基于最近经常使用node.js来写程序，这次也是使用node.js来写清理的程序。

写程序和写脚本最大的不同，是思维的方式，脚本就是写流水账，做完这个做那个，思路清晰的情况下，写程序是以功能的方式来思考，把任务分解，将重复的功能简单化，然后将不同的功能集成，通过同步或异步的方式进行连接后的逻辑操作，其中可以进行中断。

公司提供了chatgpt3.5的直连，写程序直接和chatgpt继续需求的表达即可，告知chatgpt需要撰写一个node.js的程序，功能是什么，这里我可以提供的信息，程序设计方式的简单描述，以及输出结果的举例。然后chatgpt就开始进行程序的输出。

这里通过这样的方式进行多次的工作，发现一个非常明显的问题，每次chatgpt都不可能完成你的需求，这里我总结了几个问题。

1  个人默认的信息，但chatgpt不知道的，比如你的node.js的版本，你的访问的模块的安装与否，这里非常重要，程序的不同版本，直接影响程序输出的质量，经常使用的是高版本的node.js而chatgpt给的是低版本的程序代码，根本运行不了，或部分命令因为版本的问题，早就不存在了。

2 表达信息的完整性，这里为什么 chatgpt在一开始给不出，比较好的结果，主要还是叙述有问题，比如你说一句，我希望产生一个对全库扫描表名的前缀，符合前缀的表，加入命令drop table 的命令，这样的描述一般都不会给你号的程序代码。

正确的表达方式是，有条例和顺序的将你”希望”拆解”，我们举例

请做以下事情，根据标定的顺序 

1 数据库是MySQL5.7 

2 每个物理库有多个逻辑库，每个逻辑库中有包含前缀的表

3 通过变量的方式，在程序中提供表的前缀，对这些表进行后续的处理 

4 在每个表前面加入 drop table 的命令，表名加入mysql特有的标志符号 `` 

5 在产生的每个命令后，通过分号;来做结尾，通过拼接的方式 

6 提供的基础信息有，数据库的连接地址，数据库的端口号，数据库的用户名，数据库的密码，数据库的逻辑库的库名和表的前缀信息，通过存储在 txt文件中，txt的数据每行代表一个搜索的条件。 

7 产生结果的存储在文件中，以XXX作为名字。

建议，在mysql.5.7中的information_schema.tables中获取表的信息，来匹配前缀。

只有这样你才能获得一个，看得过去的程序。在首次拿到程序可以通过肉眼来进行结果的检验，比如你发现明显的缺陷。你可以将程序代码粘贴，然后在程序尾部指出问题，让AI进行改造。

错误的方式是，你这个不对，改一下，你应该写成双循环，等等表达方式，你不要说AI，人听到你的这些意见，也是一头雾水。

这里如果不想和AI扯皮，之前我也是经常以人类的语言和他沟通，每次给我的结果都差强人意，后来我学会了，对于程序部分，我们可以让他这样更高

1 将你发现有问题的代码直接拷贝，告知他那里错误，比如DROP TABLE app_db
.tmp_orders
 这里产生的结果没有分号，你可以这样

-- Generated by generate_drop_sql.py at 2025-09-10T17:xx:xx
-- Input: full/path/input.txt
-- Count: 3 statements

把代码粘贴，将出问题的部分代码粘贴即可后面写

请注意，代码有问题 

1  代码中没有进行空格的处理，导致产生的结果打印的没有空格 

2  请在每条打印的结果中，添加 ；作为结尾，注意是英文的符号而不是中文 

3  请检查输出的格式是在LINUX中的以utf-8的方式进行结果的存储 

4  请用use在切换逻辑库时作为分隔，产生 use 库名；作为换库的分隔

写到这里，我并不是要表达AI还并未特别的智能，恰恰相反，我认为免费的AI如果已经可以达到具体指令，做基本正确的工作就足够了，如果我用非常模糊的话，还能驱使AI做正确的工作，那么我存在的意义在哪里？？

从另一个使用的角度，AI目前还停留在助手，工具，帮手的阶段，这里我也做了对比

1 chatgpt 3.5 能力差，属于程序智障类的水平

 2 chatgpt 4.0 能力强，属于描述准确，指哪里打哪里，并且开始有互相沟通引导你的功能 

3 Deepseek 最新版 能力强，给出了更多的建议和提示 

4 Gemini 2.5 能力强，更注意细节的把握，修改代码的出错概率低

同时混合使用不同的AI来撰写代码，可以对一些由于基础数据问题导致的AI的代码撰写的倾向性错误，进行纠正，可以得到一个更优秀的代码。

写到最后，抗拒AI是行不通的，使用AI提高工作效率，是当前工作的重点，否则会越拉越远，越来越落后。提示：不要因为现在的AI还不能达到专家的水平，而得意洋洋，你要知道，AI如果各方面都是80分，他足以替代100分的单项专家。

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