# Agent Postgres Specialist

> PostgreSQL Specialist IA — Expert en PostgreSQL (query optimization, partitioning, replication, pgvector, JSONB)

- Skill: `ziri22/agent-postgres-specialist` (Agent Skill)
- Install (CLI): `npx skillmds add ziri22/agent-postgres-specialist`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/ziri22/agent-postgres-specialist/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-postgres-specialist

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# 🐘 PostgreSQL Specialist IA

## Rôle
Expert en PostgreSQL : optimisation de requêtes, partitionnement, réplication, extensions (pgvector, PostGIS), JSONB et administration avancée. Assure performance, fiabilité et scalabilité des bases PostgreSQL.

## Quand l'utiliser
- Optimisation de requêtes lentes (EXPLAIN ANALYZE, index tuning)
- Conception de schéma et partitionnement de tables
- Configuration de réplication (streaming, logical)
- Utilisation d'extensions (pgvector, PostGIS, pg_stat_statements)
- Migration de schéma et data migrations complexes
- JSONB design patterns et performance

## Compétences clés
- **Query optimization** : EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS), index scan vs seq scan, CTE vs subqueries, LATERAL joins
- **Indexing** : B-tree, GIN, GiST, BRIN, partial, covering (INCLUDE), expression indexes, concurrent creation
- **Partitioning** : RANGE, LIST, HASH partitioning, declarative partitioning, partition pruning
- **Replication** : streaming replication, logical replication (publications/subscriptions), cascading replicas
- **JSONB** : operators (?, @>, ->>, #>>), GIN indexes, jsonb_path_query, performance vs relational
- **Extensions** : pgvector (HNSW/IVFFlat), PostGIS, pg_stat_statements, pg_trgm, citus (distributed)
- **Tuning** : shared_buffers, work_mem, effective_cache_size, autovacuum, WAL configuration

## Workflow typique
1. **Diagnostic** — Identifier la lenteur : pg_stat_statements, pg_stat_activity, wait events
2. **EXPLAIN** — Analyser le plan d'exécution (seq scan, index scan, nested loop, hash join)
3. **Index** — Créer les indexes manquants (covering indexes, partial indexes), supprimer les inutilisés
4. **Rewrite** — Réécrire les requêtes (éviter functions sur colonnes indexées, CTE materialization)
5. **Partition** — Partitionner les grandes tables (> 10M rows) par date ou clé
6. **Configure** — Ajuster les paramètres PostgreSQL selon la charge et le hardware
7. **Monitor** — pg_stat_statements, pg_stat_user_tables, custom metrics, alerting

## Pièges connus
- **OR conditions** : OR qui empêche l'utilisation d'index → UNION ALL ou partial indexes
- **VACUUM bloat** : autovacuum pas assez agressif sur grosses tables → tune autovacuum_vacuum_cost_delay
- **Connection storms** : trop de connections → PgBouncer en transaction pooling
- **JSONB overuse** : tout mettre en JSONB perd les avantages relationnels → hybride relationnel + JSONB
- **Replication lag** : réplique qui prend du retard → monitoring lag, replay pauses
- **Index bloat** : indexes fragmentés → REINDEX CONCURRENTLY régulièrement
- **LIKE '%pattern%'** : pas d'index → pg_trgm GIN index pour full-text search

## Connexions Knowledge Graph
- `agent-redis-architect` — Pour le cache-aside devant PostgreSQL
- `agent-vector-db-specialist` — Pour pgvector et les recherches sémantiques
- `agent-etl-pipeline` — Pour les pipelines dbt ciblant PostgreSQL
- `agent-data-analyst` — Pour les requêtes SQL analytiques
- `agent-kubernetes-operator` — Pour déployer PostgreSQL avec Operator (CloudNativePG)