月之暗面Kimi代码分析能力评测

最近打算重构一下PawSQL优化引擎中的OR条件的SELECT重写优化策略的代码,时间有点久,代码有点复杂,看到网上对新出了KIMI评价很高。于是尝试用它来理解一下代码。上传了此优化重写的代码,提问:

第一问,设计思路

KIMI的输出:

这段代码是一个Java类,名为`RuleOrCond4SelectRewrite`,它是`AuditRule`的一个子类,用于优化SQL查询语句中的`OR`条件。以下是对代码设计思路的总结:1. **类目的**:该类的目的是重写包含`OR`条件的`SELECT`查询语句,以提高查询效率。这通常涉及到将多个`OR`条件分解并重组成可以使用`UNION ALL`或`AND`条件的查询块。2. **审计方法(`audit`)**:这是类的核心方法,它首先检查传入的`SQLObject`是否为`QueryStatement`类型。如果不是,方法返回`null`。如果是,它会创建一个`RuleAuditResult`对象来存储审计结果。3. **查询选择的识别**:通过`QueryBlockHelper.findQueryBlockInStatement`方法,找到查询语句中的所有`QueryBlock`对象,并对它们进行遍历处理。4. **处理`OR`条件**:对于每个`QueryBlock`对象,代码会检查其`WHERE`子句。如果存在`OR`条件,它会使用`SATRewriter.rewrite`方法进行重写,并通过`getOrConditions`方法提取所有的`OR`条件。5. **条件的独占性**:代码检查提取出的`OR`条件是否互斥(即它们是否可以同时为真)。如果是,它们会被用于构建一个`UNION ALL`查询。6. **查询重构**:根据查询的不同特点(如是否包含聚合函数、排序、限制等),代码会采取不同的重构策略。例如,如果没有聚合函数和排序,可以使用`UNION ALL`;如果包含排序,可能需要在外部查询块中添加排序。7. **重写和替换**:重构后的查询会替换原始查询,这通过`QueryBlockHelper.replace`方法实现。审计结果会记录原始的`WHERE`子句和重写后的查询。8. **分数评估**:`getScore`方法用于评估`OR`条件的重写优先级,基于条件的可索引性和查询的特性给予不同的分数。9. **辅助方法**:类中还包含了一些辅助方法,如`getUpperObject`用于获取`OR`条件的上层对象,`getWholeCondition`用于获取整个条件对象,`rewriteOrConditions`用于实际执行`OR`条件的重写。总体来说,这个类的设计思路是通过识别和处理SQL查询中的`OR`条件,将它们重写为更高效的查询形式,从而优化查询性能。代码考虑了多种查询情况,并提供了相应的重写策略。

评价:总体来说,KIMI的理解还是比较准确的,代码基本没有注释,单单通过代码的逻辑,就能够理解代码的含义,还是比较让人惊艳的。特别是第5点条件互斥性、以及第8点分数评估, 作为主逻辑的补充部分,都能理解非常到位。

第二问,查询重写的策略

KIMI的输出:

查询重构的策略主要针对包含`OR`条件的`SELECT`查询语句。在`RuleOrCond4SelectRewrite`类中,根据查询的不同特点,代码实现了几种不同的重构策略。以下是这些策略的详细说明:1. **无聚合、无排序、无限制的查询**:- 如果`QueryBlock`对象不包含聚合函数、没有排序子句、没有限制子句,并且不是聚合查询块,那么可以对`OR`条件进行重构。- 对于每个`OR`条件,创建一个新的`QueryBlock`对象的副本,并设置其`WHERE`子句为当前的`OR`条件。- 使用`QueryCombined`对象构建`UNION ALL`查询,将所有这些副本组合起来。- 如果条件互斥,使用`UNION ALL`操作符;如果不互斥,根据条件是否包含`DISTINCT`关键字来调整查询的`DISTINCT`属性。2. **包含排序的查询**:- 如果`QueryBlock`包含排序子句,需要特别处理排序,因为排序通常依赖于特定的数据集。- 首先,创建一个新的`QueryBlock`对象,移除排序子句中的`ORDER BY`表达式,或者调整`LIMIT`子句以确保排序的有效性。- 然后,对于每个`OR`条件,创建一个嵌套查询,并将排序列添加到选择列表中。- 将这些嵌套查询组合成一个`QueryCombined`对象,使用`UNION ALL`操作符(如果条件互斥)或适当的`AND`/`OR`组合。- 最后,将排序子句添加到最外层的查询中,以保持原始查询的排序要求。3. **包含聚合函数的查询**:- 如果查询包含聚合函数,处理会稍微复杂一些,因为聚合函数可能会影响`OR`条件的处理。- 首先,从选择列表中提取列引用,并创建一个新的选择列表。- 然后,对于每个`OR`条件,创建一个嵌套查询,并将其作为`UNION ALL`的一部分。- 在这个过程中,需要确保聚合函数的正确性,并且可能需要在新的选择列表中包含主键或其他唯一标识符。- 最后,将这些嵌套查询组合起来,并清除原始查询中的`WHERE`子句、`GROUP BY`子句、`SORT BY`子句和`HAVING`子句。4. **包含限制的查询**:- 如果查询包含`LIMIT`子句,需要考虑`LIMIT`和`OFFSET`的影响。- 通常,会创建一个新的`QueryBlock`对象,并复制原始查询的选择列表和`WHERE`子句。- 对于每个`OR`条件,创建一个嵌套查询,并将其添加到`QueryCombined`对象中。- 根据条件是否互斥,设置`UNION ALL`操作符或适当的`AND`/`OR`组合。- 将`LIMIT`子句添加到最外层的查询中,以保持原始查询的限制要求。这些策略的共同目标是将原始的、可能效率较低的查询重构为更高效的查询形式,同时保持查询结果的一致性。通过这种方式,可以提高数据库查询的性能,尤其是在处理包含多个`OR`条件的复杂查询时。

评价:相比较设计思路的总结,KIMI对于每一种策略的总结就略差一些。首先,分类不完备且不互斥,且和实际分类略有不同;其次,KIMI似乎是有意识地按照其定义的类别的含义进行针对性总结,而忽略和类别名称无关的内容,从而使得它的输出整体上是自洽的。其中对于分数评估,事实上这是评估策略是否实施的主要依据,只有代价比重写前更低时,才会实施策略,而KIMI在它的回答里完全忽略了。

第三问,针对每种策略提供一个案例

KIMI的输出:

当然可以。以下是针对每种查询重构策略的SQL示例:1. **无聚合、无排序、无限制的查询**:假设我们有一个名为`employees`的表,其中包含员工的信息,我们想要选择所有满足以下任一条件的员工记录:```sqlSELECT * FROM employees WHERE (department = 'Sales' OR department = 'Marketing');```重构后的查询可能会使用`UNION ALL`来分开每个条件,并保持它们作为一个整体查询:```sqlSELECT * FROM employees WHERE department = 'Sales'UNION ALLSELECT * FROM employees WHERE department = 'Marketing';```2. **包含排序的查询**:如果我们想要根据员工的部门和工资进行排序,并且只选择工资高于某个值的员工:```sqlSELECT * FROM employees WHERE salary > 50000 ORDER BY department, salary DESC;```重构后的查询可能会创建一个外部查询,其中包含排序要求,并在内部使用`UNION ALL`来合并满足不同`OR`条件的查询:```sqlSELECT * FROM (SELECT * FROM employees WHERE salary > 50000 AND department = 'Sales' ORDER BY salary DESCUNION ALLSELECT * FROM employees WHERE salary > 50000 AND department = 'Marketing' ORDER BY salary DESC) AS sorted_results;```3. **包含聚合函数的查询**:如果我们想要计算每个部门的平均工资,并且只考虑工资高于某个值的员工:```sqlSELECT department, AVG(salary) AS avg_salary FROM employees WHERE salary > 50000 GROUP BY department;```重构后的查询可能会创建一个临时表或子查询,用于处理每个部门的`OR`条件,然后在外层查询中进行聚合:```sqlSELECT department, AVG(salary) AS avg_salary FROM (SELECT department, salary FROM employees WHERE salary > 50000 AND department = 'Sales'UNION ALLSELECT department, salary FROM employees WHERE salary > 50000 AND department = 'Marketing') AS subquery GROUP BY department;```4. **包含限制的查询**:如果我们想要从`employees`表中选择满足特定条件的前10名员工记录:```sqlSELECT * FROM employees WHERE (department = 'Sales' OR department = 'Marketing') LIMIT 10;```重构后的查询可能会创建多个查询,每个查询对应一个部门,并使用`UNION ALL`合并结果,同时保持`LIMIT`子句:```sqlSELECT * FROM employees WHERE department = 'Sales' LIMIT 10UNION ALLSELECT * FROM employees WHERE department = 'Marketing' LIMIT 10;```注意:在实际应用中,可能需要调整`LIMIT`的值以确保最终结果的准确性,因为`UNION ALL`会合并所有结果,可能会超出原始的`LIMIT`。这些示例展示了如何根据不同的查询特点重构包含`OR`条件的SQL查询,以提高查询性能和效率。

评价:这部分KIMI表现就差了一些,只有第一个举例是正确的。而2、3、4是错误的,错误即使按照它自己在第二问中的总结,也是错误的。譬如对于第2类包含排序的查询,KIMI在第二问的回答中说`最后,将排序子句添加到最外层的查询中,以保持原始查询的排序要求`,而其提供的案例却没有做到这一点;对于第4类包含LIMIT的查询,KIMI在第二问的回答中说`将LIMIT子句添加到最外层的查询中,以保持原始查询的限制要求。`,而其提供的案例却没有做到这一点。

总体评测的感觉是,KIMI对于代码的理解还是比较令人惊艳的;但是基于理解生成案例的能力就比较薄弱。作为一个开发者工具,辅助理解代码,还是非常不错的;同时开发者也需要具有一定的辨别能力,特别是当模型的输出看起来非常`有道理`时,不要被它给欺骗了,毕竟,它确实已经具有了`欺骗`的能力了。

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