database
Maîtriser les workflows et opérations de base de données
Également disponible depuis: Azeem-2
Rationalisez le développement de bases de données avec un workflow structuré couvrant la conception, les migrations, l'optimisation et les pipelines de données. Éliminez les approches ad hoc avec des phases éprouvées pour les systèmes SQL et NoSQL.
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Activez et commencez à utiliser
Tester
Utilisation de "database". Concevoir un schéma de base de données d'authentification utilisateur
Résultat attendu:
Un schéma complet avec la table users, la table sessions, les jetons de réinitialisation de mot de passe, un indexation appropriée sur email et session_id, et des scripts de migration pour PostgreSQL avec configuration Prisma ORM.
Utilisation de "database". Optimiser cette SELECT lente avec plusieurs JOIN
Résultat attendu:
Analyse de requête montrant des index manquants sur les clés étrangères, recommandation pour un index composite sur (status, created_at), et requête refactorisée utilisant des CTE pour une meilleure lisibilité et performance.
Audit de sécurité
SûrStatic analysis flagged 69 patterns (53 external_commands, 16 cryptographic) but all are FALSE POSITIVES. The detected 'backtick execution' patterns are Markdown code block delimiters containing skill references, not shell commands. No cryptographic code exists in this documentation-only file. This skill is purely informational content describing database workflows.
Score de qualité
Ce que vous pouvez construire
Projet de conception de schéma de base de données
Suivez le workflow structuré en 7 phases pour concevoir, implémenter et optimiser un nouveau schéma de base de données avec des migrations appropriées et des portes de qualité.
Optimisation des performances des requêtes
Utilisez le workflow d'optimisation de la phase 3 pour analyser les requêtes lentes, examiner les plans d'exécution et implémenter des stratégies d'indexation.
Implémentation de pipeline de données
Exploitez la phase 5 pour concevoir des pipelines ETL avec les DAG Airflow et les transformations dbt pour l'intégration d'entrepôt de données.
Essayez ces prompts
J'ai besoin de concevoir une base de données pour une nouvelle application e-commerce. Parcourez la phase 1 du workflow de base de données et aidez-moi à rassembler les exigences, concevoir le schéma et planifier la évolutivité.
Mes requêtes PostgreSQL s'exécutent lentement. Utilisez le workflow d'optimisation de la phase 3 pour analyser les plans d'exécution, suggérer des améliorations d'index et refactoriser les requêtes inefficaces.
J'ai besoin de migrer de MySQL vers PostgreSQL sans temps d'arrêt. Guidez-moi à travers la phase 4 de planification de la migration, y compris la stratégie de test et la vérification de l'intégrité des données.
Concevez un pipeline de données en temps réel utilisant Airflow et dbt qui ingère à partir de multiples sources, transforme les données et les charge dans notre entrepôt de données. Incluez la surveillance et les contrôles de qualité.
Bonnes pratiques
- Concevez toujours les schémas de base de données en pensant à l'évolutivité future dès la phase 1
- Testez les migrations minutieusement en staging avant le déploiement en production
- Implémentez la surveillance et les alertes dans le cadre des opérations de la phase 7
Éviter
- Skipper les tests de migration de la phase 2 et déployer directement en production
- Optimiser les requêtes sans examiner les plans d'exécution au préalable
- Implémenter des pipelines de données sans portes de validation de qualité des données