Einleitung
Die Arbeit mit PL/SQL gehört für viele Entwicklerinnen und Entwickler zum Alltag. Ob einfache Abfragen, komplexe Prozeduren oder die Optimierung bestehender Skripte – die Anforderungen sind vielfältig. Mit dem Aufkommen von KI-gestützten Tools wie Chat GPT stellt sich die Frage: Kann ein Sprachmodell wirklich bei der Erstellung und Verbesserung von PL/SQL-Skripten unterstützen?
Unterstützung bei Routineaufgaben
Ein klassisches Szenario ist die Erstellung von Standardabfragen oder Prozeduren. Entwickler können ChatGPT eine konkrete Aufgabe beschreiben, etwa:
„Schreibe eine PL/SQL-Prozedur, die Daten aus Tabelle A in Tabelle B kopiert, wenn bestimmte Bedingungen erfüllt sind.“
Das Modell liefert daraufhin einen ersten Skriptvorschlag. Dieser ist nicht immer perfekt, aber bietet eine solide Grundlage, die anschließend an die eigene Systemumgebung angepasst werden kann.
Hilfe bei Fehlermeldungen
Viele kennen die typischen ORA-Fehler, die bei der Entwicklung auftreten. ChatGPT kann nicht nur den Fehlercode erklären, sondern auch mögliche Lösungsansätze aufzeigen. Beispiel: ORA-00933: SQL command not properly ended. Das Modell liefert dazu Erklärungen und oft gleich einen korrigierten Vorschlag.
Dokumentation und Lernhilfe
Neben dem Coden selbst kann ChatGPT auch bei der Dokumentation von PL/SQL-Skripten helfen. Kommentare, Erklärungen zu Parametern oder ein Überblick über die Funktionsweise lassen sich schneller generieren. Für Einsteiger bietet dies eine gute Möglichkeit, Syntax und Best Practices besser zu verstehen.
Grenzen und Verantwortung
Trotz aller Vorteile ist Vorsicht geboten. KI ersetzt nicht das Fachwissen eines Entwicklers. Jeder generierte Code muss überprüft und getestet werden, bevor er produktiv eingesetzt wird. Besonders in sicherheitskritischen Anwendungen ist eine gründliche Validierung unverzichtbar.
Fazit
ChatGPT kann die Arbeit mit PL/SQL-Skripten deutlich erleichtern – sei es bei der Erstellung von Standardaufgaben, beim Umgang mit Fehlermeldungen oder bei der Dokumentation. Es ist ein Werkzeug, das Zeit spart und Lernprozesse unterstützt. Dennoch bleibt die Verantwortung beim Entwickler, den generierten Code kritisch zu prüfen und an die eigene Umgebung anzupassen.