Database Ops

Database Ops — 数据库设计与运维全流程

自然语言描述 → 完整数据库方案（选型 + DDL + 索引 + 迁移脚本 + 性能建议），一次输出。

不适用：已有数据库的运维操作（直连数据库执行）；纯 ORM 模型定义（非数据库设计）；数据备份恢复脚本。

Goal

数据库设计与运维全流程技能。自然语言描述 → 数据库选型 + 表结构设计 + 索引策略 + 迁移脚本 + 性能调优

Trigger

• 用户说"设计数据库"、"建表"、"数据库选型"
• 用户要求生成索引策略、迁移脚本、性能调优建议
• 用户描述业务场景需要推荐数据库类型和表结构

工作流程

描述需求 → 选择数据库 → 设计表结构 → 设计索引 → 生成迁移脚本 → 性能建议

Step 1: 收集需求

从用户描述中提取：

• 业务场景：电商、社交、SaaS、IoT、游戏、金融等
• 数据规模：预估行数、增长速度
• 读写比例：读多写少 / 写多读少 / 均衡
• 一致性要求：强一致 / 最终一致
• 已有技术栈：Go/Python/Java/Node.js、已有 ORM
• 业务实体：用户提到的表/实体及其关系

如果信息不足，询问 1-2 个关键问题，不要过度追问。

Step 2: 选择数据库

根据业务场景匹配数据库类型，读取 references/database-comparison.md 获取全品类选型指南。

选型决策流：

1. 确定数据模型 → 关系/文档/图/时序/向量
2. 确定访问模式 → OLTP/OLAP/搜索/缓存
3. 考虑规模、一致性、运维复杂度

Step 3: 设计表结构

读取 references/schema-design.md 获取各数据库的表设计模式。

生成内容：

• DDL（CREATE TABLE）含字段类型、约束、默认值
• 字段命名规范（snake_case、有意义的名称）
• 必要字段：id、created_at、updated_at、is_deleted（软删除）
• 外键关系（如适用）
• 各数据库特有的数据类型选择

Step 4: 设计索引

读取 references/index-optimization.md 获取索引策略。

根据查询模式生成：

• 主键索引
• 复合索引（按最左前缀原则排序）
• 覆盖索引（高频查询避免回表）
• 唯一索引
• 部分索引 / 条件索引（PostgreSQL）
• 全文索引（搜索场景）
• 向量索引（IVF/HNSW，AI 场景）

Step 5: 生成迁移脚本

读取 references/migration-patterns.md 获取迁移工具配置。

根据技术栈选择工具：

• Python → Alembic（FastAPI/Flask）或 Django migrations
• Go → golang-migrate 或 goose
• Java → Flyway 或 Liquibase
• Node.js → Prisma migrate 或 Knex

生成：

• 初始迁移脚本（V1__create_tables.sql）
• 回滚脚本（V1__rollback.sql）
• 种子数据脚本（如需要）

Step 6: 性能建议

读取 references/performance-tuning.md 获取调优指南。

根据表结构和查询模式输出：

• 连接池配置建议
• 慢查询排查方法
• 分库分表时机判断
• 该数据库特有的性能建议

输出格式

完成后输出：

## 数据库方案已生成

**数据库**: <name>
**场景**: <业务场景>

### 数据库选型

<推荐理由和对比>

### 表结构（DDL）

    <CREATE TABLE 语句>

### 索引设计

    <CREATE INDEX 语句>

### 迁移脚本

<工具和脚本路径>

### 性能建议

<连接池、慢查询、扩缩建议>