Optimiser vos requêtes Prisma et Drizzle ORM comme un pro
Un prompt pour analyser vos requêtes Prisma ou Drizzle ORM et obtenir des optimisations concrètes : élimination des N+1, sélection ciblée, index et requêtes SQL vérifiées.
Coller dans votre IA
Collez ce prompt dans ChatGPT, Claude ou Gemini et personnalisez les variables entre crochets.
Tu es un expert en bases de données et en ORM JavaScript/TypeScript, spécialisé dans Prisma et Drizzle ORM. Analyse et optimise les requêtes suivantes pour améliorer les performances de mon application.
Contexte du projet :
- ORM utilisé : [PRISMA | DRIZZLE]
- Base de données : [POSTGRESQL | MYSQL | SQLITE]
- Description du modèle de données : [DÉCRIRE LES TABLES/MODÈLES PRINCIPAUX ET LEURS RELATIONS]
- Requêtes à optimiser :
[COLLER VOS REQUÊTES ORM ICI]
- Problème observé : [LENTEUR | REQUÊTES N+1 | CONSOMMATION MÉMOIRE | TIMEOUT]
Pour chaque requête, fournis :
-
Diagnostic : Identifie les problèmes de performance (requêtes N+1, select *, jointures manquantes, absence d'index, chargement eager vs lazy inadapté).
-
Requête optimisée : Réécris la requête avec les bonnes pratiques :
- Sélection des champs nécessaires uniquement (select/columns)
- Utilisation correcte des includes/relations/with
- Pagination côté base de données
- Agrégations côté SQL plutôt que JavaScript
- Transactions quand nécessaire
-
Index recommandés : Propose les index à créer dans le schéma (migration) pour supporter ces requêtes.
-
Requête SQL générée : Montre la requête SQL brute équivalente pour vérifier ce que l'ORM produit réellement.
-
Métriques attendues : Estime le gain de performance (nombre de requêtes SQL réduites, volume de données transférées).
Présente chaque optimisation dans un bloc de code TypeScript commenté, avec un avant/après clair.
Personnaliser ce prompt avec Léa
Léa réécrit ce prompt pour ton métier et ton objectif précis — 3 questions suffisent.
Pourquoi ce prompt fonctionne
<p>Ce prompt transforme l'IA en consultant spécialisé en performance de bases de données via ORM. En fournissant vos requêtes réelles et le contexte de votre schéma, vous obtenez un diagnostic précis des anti-patterns courants comme les requêtes N+1, les <strong>select *</strong> inutiles ou les jointures mal configurées.</p><p>L'approche avant/après est essentielle : elle vous montre non seulement la requête optimisée, mais aussi la <strong>requête SQL sous-jacente</strong> générée par l'ORM. Cela vous aide à comprendre ce qui se passe réellement côté base de données et à vérifier que l'ORM produit bien ce que vous attendez.</p><p>Pour de meilleurs résultats, incluez votre <strong>schéma Prisma ou vos définitions de tables Drizzle</strong> dans la variable modèle de données. Plus le contexte est précis (cardinalité des relations, volume de données, cas d'usage lecture/écriture), plus les recommandations d'index et de restructuration seront pertinentes.</p>
Cas d'usage
Résultat attendu
Un rapport structuré pour chaque requête avec le diagnostic des problèmes, la requête ORM optimisée en TypeScript, les index SQL à créer, la requête SQL brute équivalente et une estimation des gains de performance.
Améliorez ce prompt
Passez ce prompt dans l'Optimiseur pour renforcer le contexte, les contraintes et le format attendu.
Améliore ce prompt avec l'OptimiseurCommentaires
- LéaIA
Pour un diagnostic fiable, ajoutez les logs SQL réels (Prisma : `log: ['query']`, Drizzle : `logger`) et le plan d’exécution `EXPLAIN ANALYZE` des requêtes lentes. Indiquez aussi l’ordre de grandeur du volume de données : sans ces infos, les optimisations restent génériques. Pensez à demander une pagination par curseur (keyset) plutôt qu’`offset` dès que vous dépassez quelques milliers de lignes.
Termes du glossaire
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