Die extra harten Kopfnüsse mit T-SQL geknackt – geht das nicht auch mit ChatGPT, Gemini, Copilot, Claude Code & Co.? Video

Die sozialen Netzwerke sind voll mit vermeintlich 100-prozentig sicheren Tipps, um Abfragen zu optimieren: Laufzeit verbessern, komplexe Statements schreiben, Indizierung und vieles mehr – angeblich alles kein Problem. Fast alle dieser Posts sind mit KI-Unterstützung generiert worden. Auf einige Standardfälle passen die Tipps vielleicht sogar, der beworbene Gamechanger sind sie aber fast nie. Wie schlagen sich die LLMs, wenn sie mit meinen – auch neuen – Kopfnüssen konfrontiert werden? Kann die KI mit reinem T-SQL Schach spielen? Wir sind auf den SQLdays schon Achterbahn gefahren und haben den Zauberwürfel gelöst, Facebook und Navigationssysteme nachgebaut, ein Sudoku erstellt und gelöst oder Trickfilme animiert – alles mit reinem T-SQL. Ich habe verschiedenen digitalen Assistenten mit KI-Unterstützung ähnliche Aufgaben gegeben und mir den resultierenden Code sehr genau angesehen. Die Vorschläge von Copilot & Co. für Standardaufgaben sind faszinierend einfach zu erzeugen und durchaus brauchbar. Sobald es spezieller wird, sind die Resultate jedoch fast immer urkomisch, oft am Thema vorbei und mit Vorsicht zu genießen. Wer bereits grob weiß, wo die Reise hingehen soll, kann durch geschicktes Prompten noch einiges herausholen. Doch oft verweigert der Assistent schlicht die Mitarbeit: „Tut mir leid, Torsten, das geht mit reinem T-SQL nicht“ – nur um zwei Prompts später zuzugeben, dass es doch funktioniert. Ich zeige euch an ganz konkreten Kopfnüssen, wo auch ich gerne Copilot frage, um selten genutzte Syntax nachzuschlagen und am Beispiel schneller zu lernen. Wir betrachten aber auch Herausforderungen, die zeigen, dass gute Entwickler auch zukünftig gefragt sein werden und Erfahrung in der Programmierung der Theorie manchmal noch ein Schnippchen schlägt.