Кастомні ранги користувачів!

👑 В нас тепер є новий інструмент для кастомізації рангів! Спочатку група має декілька базових рангів, таких як Новачок 🐣, Учень 🌱, Адепт 🔧, Ветеран 🛡, Майстер 🏆, і Король 👑.

Додавайте бота в групу і тисніть /settings (Зміни налаштувань дозволені лише адміністраторам чату з правом змінювати інформацію чату).

Кожен із цих рангів має свої емодзі та рівень, який залежить від мінімального рейтингу. Ці ранги контролюють використання ШІ і відображаються в /top, де показується топ користувачів за рейтингом.

🎯 Кожен ранг має свої добові обмеження на використання ШІ-запитів, які підвищуються зі збільшенням рівня. Це означає, що з кожним новим рівнем користувачі отримують більше можливостей для взаємодії з ШІ, таких як генерація зображень, розпізнавання зображень, транскрибація аудіо та інші функції.

🔥 Групові RP збираються з купленого рейтингу користувачів, коли вони використовують команду /donation 1000 (або інші суми). При цьому, користувачі, які донатять зі свого особистого купленого рейтингу, отримують утричі більше рейтингу.

🤩 Тобто ті, хто донатить 1000 RP до групи, отримають 3000 RP і можуть стати Королями одразу!

Щойно баланс вашої групи досягне 1000 RP, ви отримуєте можливість створити набір кастомних рангів!

Ви можете обрати емодзі, власні назви рангів, та налаштувати права для кожного рангу. Наприклад:

- Дозволити змінювати кастомні титули адміністраторів лише Королям
- Зробити зміну титулів доступною взагалі для всіх учасників

✨ Також, якщо Преміум користувачі бустять групу (заряджають), то вони отримують додатково +50 RP до рейтингу групи за кожний заряд!

🔧 Усі ці налаштування сприяють підвищенню активності користувачів, створюючи мотивацію для досягнення нових рівнів і активної участі!

💡 А як б ви назвали ранги в своїй групі?

🚀 Більше оптимізації SQL-запитів. В 10 разів швидше, і чому не варто сліпо довіряти ШІ 😅

💡 Історія почалася з того, що я вирішив оптимізувати деякі SQL-запити в боті @gram_piarbot, приблизно 2 місяці тому, і звернувся за порадою до GPT-4o. Модель впевнено порекомендувала використовувати CTE (Common Table Expressions) замість звичайних підзапитів.

⚡️ Спочатку все здавалося нормальним - запити працювали, швидкість начебто та сама, майже не було різниці, може навтіь трохи швидше. Але коли наша база підросла і навантаження збільшилося... От тоді почалося найцікавіше!

🤖 Ось дуже приблизно, як виглядав запит з CTE:

WITH completed_tasks_cte AS (
    SELECT UserTask.task_id, COUNT(*) AS total_completions_count
    FROM UserTask
    WHERE UserTask.completed_at IS NOT NULL
    GROUP BY UserTask.task_id
)
SELECT Task.task_id, Task.price
FROM Task
LEFT JOIN completed_tasks_cte...

📉 Коли RPS (кількість запитів в секунду) збільшилось, продуктивність почала падати. І тут мені на допомогу прийшла нова модель OpenAI O1 Preview, яка пояснила дещо важливе: CTE дійсно може бути корисним, але тільки в специфічних випадках!

💎 Виявляється, CTE працює як "матеріалізований в'ю" і найкраще підходить, коли:
• Ви використовуєте один і той самий CTE багато разів в запиті
• Вам потрібно робити рекурсивні запити
• Ви працюєте з великим набором даних, який використовується повторно

🔧 В моєму випадку нічого з цього не було потрібно! Тому я переписав запит на корельований підзапит (correlated subquery):

SELECT Task.task_id, Task.price
FROM Task
WHERE Task.status = 'CREATED'
  AND Task.limit > (
      SELECT COUNT(*)
      FROM UserTask
      WHERE UserTask.task_id = Task.task_id
        AND UserTask.completed_at IS NOT NULL
  )
ORDER BY Task.price DESC

🚀 Результат? Швидкість виконання зросла в 10 разів! А все тому, що:
• База даних тепер обробляє тільки потрібні рядки
• Не створюється зайва проміжна таблиця
• Використовується менше пам'яті
• Оптимізатор постгресу може краще планувати виконання запиту (з СТЕ він йому набагато важче)

📚 Головний урок, який я виніс:
1. Розбирайтеся, ЧОМУ щось працює краще або гірше
2. Не бійтеся експериментувати і міряти продуктивність, використовуючи EXPLAIN ANALYZE на продакшн базі.

🤔 А у вас були випадки, коли поради ШІ виявлялися не найкращими? Як ви перевіряєте такі рекомендації? Діліться досвідом в коментарях!

Ставте 👍 якщо хочете більше постів про оптимізацію SQL та роботу з ШІ!