SQLBlog Nederland Business Intelligence & Datawarehousing
Wie regelmatig SQL schrijft, weet dat er drie soorten queries zijn:
- De snelle één-regel-selects,
- De ‘even knutselen’-rapportqueries,
- En de echte hersenkrakers met 8 joins, subselects en performanceproblemen.
Voor die laatste twee biedt AI tegenwoordig serieus bruikbare hulp. Tools zoals ChatGPT en Claude zijn steeds beter geworden in het begrijpen én optimaliseren van SQL-code. Maar hoe handig zijn ze nou echt? En wat scheelt het in tijd en geld?
Wat kunnen AI-tools doen met SQL?
1. Performanceproblemen blootleggen
Je gooit een trage query erin, en vraagt simpelweg:
“Hoe kan ik deze query sneller maken?”
En dan komen er suggesties als:
- Index hints toevoegen
EXISTSgebruiken in plaats vanINLEFT JOINvervangen doorINNER JOINals je tóch een filter hebt- Subqueries vervangen door CTE’s
SELECT *expliciet maken
Soms weet je dit zelf ook wel, maar een AI denkt er in seconden aan — zonder tunnelvisie.
2. Bugs spotten waar jij overheen kijkt
AI-tools zien patronen. Dus als je per ongeluk een INNER JOIN hebt staan terwijl sommige referenties NULL kunnen zijn, krijg je vaak dit soort opmerkingen:
“Als je ook klanten zonder orders wilt tonen, overweeg dan een LEFT JOIN.”
Of:
“Je filtert op een kolom buiten de aggregatie, dit kan tot verkeerde resultaten leiden.”
Dat zijn net die dingen die je bij grote queries makkelijk over het hoofd ziet.
3. Syntax checks en explain analyse
Je kunt een foutmelding uit je SQL-client gewoon inplakken. Iets als:
sqlCopyEditMsg 4104, Level 16, State 1, Line 3
The multi-part identifier "c.CustomerID" could not be bound.
Claude of ChatGPT legt dan vaak helder uit wáárom het fout gaat — sneller dan Stack Overflow doorspitten.
Of plak je EXPLAIN PLAN of ACTUAL EXECUTION PLAN erin, en je krijgt suggesties als:
- “Deze Nested Loop kun je beter vermijden bij grote datasets.”
- “Deze index wordt niet gebruikt, overweeg een andere kolomvolgorde.”
Wat levert het op in tijd?
Voor een gemiddelde BI-consultant of SQL-developer is dit realistisch:
| Activiteit | Tijdwinst per keer | Frequentie | Totale winst |
|---|---|---|---|
| Query debuggen | 10–20 min | 2x per week | 40 min |
| Performance tuning | 20–60 min | 1x per week | 45 min |
| Syntax check of uitleg | 5 min | 5x per week | 25 min |
Totaal: ~1,5 tot 2 uur per week.
Bij een uurtarief van €75 is dat:
€112,50 tot €150 per week → ± €6.000 per jaar.
En dan hebben we het nog niet over de frustratie die je níet hebt.
Wat kost het?
Veel van deze tools zijn gewoon beschikbaar via een Pro-abonnement:
- ChatGPT Plus (GPT-4o): $20 per maand (~€19)
- Claude Pro: $20 per maand (~€19)
- Gratis versies bestaan ook, maar hebben lagere limieten of tragere toegang.
Voor zo’n 20 euro per maand heb je dus een soort meewerkende junior developer die nooit moe wordt en razendsnel antwoord geeft.
De keerzijde: AI is snel, maar niet altijd goed
Een AI weet niet wat jouw data écht betekent. Het zal bijvoorbeeld nooit weten dat een StatusCode = 9 bij jou “geannuleerd” betekent en dus gefilterd moet worden. Je moet dus:
- Context goed uitleggen
- Output altijd zelf reviewen
- Snappen waarom iets werkt, en niet blind vertrouwen
Denk aan AI als de stagiair met 2000 IQ, maar nul domeinkennis.
Conclusie: het is zonde om het niet te gebruiken
AI-tools zijn op dit moment nog geen vervanging voor een ervaren SQL-developer, maar wel een versneller. Vooral bij het debuggen en optimaliseren van queries besparen ze veel tijd — én frustratie.
Voor de prijs van een lunch of een paar koppen koffie per maand, krijg je een turbo op je SQL-werk.
Gebruik het bewust, blijf kritisch — en je hebt er een waardevolle assistent bij.
