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一個只會務正業的工程師
更新於 發佈於 閱讀時間約 2 分鐘
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前幾天聽朋友聊到一件有趣的事——他們團隊非常依賴 ORM,如果是用 pure SQL 寫的 query,他主管反而會懶得 review,好像有種「看到 SQL 就想逃避」的心態。

這讓我開始反思自己的習慣。我其實 很少用 ORM 來寫 DB query,或許是因為 JS 生態系裡的 ORM( 像Sequelize、TypeORM)確實偏難用,不僅 沒有統一規格,很多語法糖還得硬背,乾脆直接寫 pure SQL 更直覺。

接著我又想到——我最近到底是怎麼寫 SQL 的?
其實過去半年,我的流程幾乎是這樣:

1. 先把 schema 丟給 ChatGPT,請它寫出一個「半成品」SQL(可能語法有點錯、或效率不完美);

2. 再請 ChatGPT 幫我改進、優化;

3. 把改好的 SQL 丟到 local DB 測試,或用 sandbox DB 跑 EXPLAIN 看效能。

結果發現,這樣的工作流讓我寫 SQL 的效率 快非常多!或許也是因為 JS 的 ORM 生態不夠成熟,讓我更傾向直接用 SQL,然後搭配 AI 工具,反而比 ORM 還更快、更靈活。

不知道大家怎麼去寫 SQL query 的呢?

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怎麼寫 SQL query
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前幾天聽朋友聊到一件有趣的事——他們團隊非常依賴 ORM,如果是用 pure SQL 寫的 query,他主管反而會懶得 review,好像有種「看到 SQL 就想逃避」的心態。

這讓我開始反思自己的習慣。我其實 很少用 ORM 來寫 DB query,或許是因為 JS 生態系裡的 ORM( 像Sequelize、TypeORM)確實偏難用,不僅 沒有統一規格,很多語法糖還得硬背,乾脆直接寫 pure SQL 更直覺。

接著我又想到——我最近到底是怎麼寫 SQL 的?
其實過去半年,我的流程幾乎是這樣:

1. 先把 schema 丟給 ChatGPT,請它寫出一個「半成品」SQL(可能語法有點錯、或效率不完美);

2. 再請 ChatGPT 幫我改進、優化;

3. 把改好的 SQL 丟到 local DB 測試,或用 sandbox DB 跑 EXPLAIN 看效能。

結果發現,這樣的工作流讓我寫 SQL 的效率 快非常多!或許也是因為 JS 的 ORM 生態不夠成熟,讓我更傾向直接用 SQL,然後搭配 AI 工具,反而比 ORM 還更快、更靈活。

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