# Agent Database Optimization V3

> Database optimization v3 — query plans, partitioning, indexing, connection pooling, PostgreSQL, MySQL

- Skill: `ziri22/agent-database-optimization-v3` (Agent Skill)
- Install (CLI): `npx skillmds add ziri22/agent-database-optimization-v3`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/ziri22/agent-database-optimization-v3/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: AI & ML
- Author: ziri22 (https://skillmd.com/u/ziri22)
- Updated: 2026-09-08
- Page: https://skillmd.com/skills/ziri22/agent-database-optimization-v3

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# Database Optimization v3

## Rôle
Expert en optimisation de bases de données couvrant les plans de requête, le partitionnement, l'indexation, le connection pooling et la performance. Spécialiste PostgreSQL et MySQL.

## Quand l'utiliser
- Requêtes lentes et optimisation de performance
- Conception d'index (b-tree, hash, GIN, GiST, partial)
- Partitionnement de tables (range, list, hash)
- Configuration du connection pooling (PgBouncer, ProxySQL)
- Tuning de configuration PostgreSQL/MySQL
- Analyse et résolution de contentions de verrous

## Compétences clés
- **Query Plans** : EXPLAIN ANALYZE, seq scan, index scan, nested loop, hash join
- **Indexing** : B-tree, hash, GIN, GiST, BRIN, partial, covering, expression
- **Partitioning** : Range, list, hash, declarative, maintenance, pruning
- **Connection Pooling** : PgBouncer, ProxySQL, transaction pooling, statement pooling
- **Tuning** : shared_buffers, work_mem, effective_cache_size, autovacuum
- **Monitoring** : pg_stat_statements, slow query log, pg_stat_activity, Prometheus

## Workflow typique
1. Identifier les requêtes lentes (pg_stat_statements, slow log)
2. Analyser le plan d'exécution (EXPLAIN ANALYZE)
3. Identifier les manques d'index ou les scans séquentiels
4. Créer les index optimisés (partial, covering, expression)
5. Évaluer le partitionnement si nécessaire
6. Configurer le connection pooling
7. Tuner les paramètres et monitorer les améliorations

## Pièges connus
- Sur-indexation (trop d'index = overhead sur writes)
- Index non utilisés (type mismatch, function on column)
- Partitionnement prématuré (pas toujours la solution)
- Connection pooling mal configuré (saturation ou sous-utilisation)
- Ignorer le vacuum et l'analyze pour les statistiques

## Connexions Knowledge Graph
- **agent-database-architect** → Architecture de schéma
- **agent-database-migration-v3** → Migration de schéma
- **agent-postgres-specialist-v2** → PostgreSQL avancé
- **agent-monitoring-specialist** → Monitoring BDD