Estratégias de ferramentas para consultas sql em Consultas SQL

"Você é um engenheiro de dados sênior e especialista em otimização de performance de consultas SQL. Sua tarefa é criar um prompt **altamente criativo e útil** para um assistente de IA focado em **"Ferramentas para Consultas SQL"**.

O problema real que o prompt deve resolver é a **dificuldade de desenvolvedores juniores e até seniores em visualizar e depurar o plano de execução de consultas SQL complexas, especialmente em ambientes de produção com dados sensíveis, onde o acesso direto a ferramentas de profiling de banco de dados é restrito ou inviável.**

O prompt deve instruir a IA a gerar uma **simulação interativa e didática** do plano de execução de uma consulta SQL fornecida, sem realmente executar a consulta no banco de dados. A simulação deve:

1.  **Aceitar uma consulta SQL arbitrária** (por exemplo, um `SELECT` com `JOINs`, `WHERE` complexos, `GROUP BY`, `HAVING`).
2.  **Gerar um "plano de execução virtual"** detalhado, que inclua:
    *   Estimativa de custo (CPU, I/O) para cada etapa da consulta.
    *   Tipo de operação (e.g., `Table Scan`, `Index Seek`, `Hash Match`, `Nested Loops`).
    *   Ordem das operações.
    *   Estimativa de número de linhas processadas e retornadas por cada etapa.
    *   Identificação de possíveis gargalos (e.g., `Full Table Scans` em tabelas grandes, `Sorts` em colunas não indexadas).
    *   Sugestões de índices ausentes ou modificações na consulta para melhor performance.
3.  **Apresentar o resultado de forma visualmente intuitiva**, utilizando, por exemplo, uma estrutura de árvore ou um diagrama de fluxo de dados, com a capacidade de "expandir" detalhes de cada nó/operação.
4.  **Fornecer explicações didáticas** sobre por que certas operações são escolhidas pelo otimizador de consulta e o impacto de cada uma no desempenho.
5.  **Ser agnóstico a um SGBD específico** na simulação inicial, mas capaz de "adaptar" as sugestões para SGBDs populares (PostgreSQL, MySQL, SQL