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Agent Skill · AI 工具

database-design(数据库设计)

用于辅助数据库表结构、查询语句、迁移脚本和数据维护任务。它适合让 Agent 分析 schema、编写 SQL、排查查询问题、整理索引或生成迁移建议。使用时需要明确数据库类型、连接环境和目标表,区分只读分析与写入变更;涉及删除、更新、迁移和批量导入时,应优先 dry-run、备份或事务保护,避免误操作。

database-design 是AI 工具类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为只读;许可证为 MIT,第三方扫描已通过,按安装量在AI 工具类的 2,536 个 Skill 里排第 1,782。

总安装 470周安装 19GitHub Stars 218下载 147核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:database-design(数据库设计)
来源仓库:https://github.com/leavesfly/jimi
仓库路径:skills/database-design
安装命令:
npx skills add https://github.com/leavesfly/jimi --skill database-design
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。不同来源提供的安装方式可能略有差异;本站展示可直接复制的安装命令,安装前请核对来源页面。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/leavesfly/jimi --skill database-design

这个 Skill 是做什么的

AI 工具类 Skill 用来扩展助手本身的能力,例如接模型、接检索、接外部服务。

database-design 用于辅助数据库表结构、查询语句、迁移脚本和数据维护任务,适合分析 schema、编写 SQL 或排查查询问题。它能帮助 Agent 整理索引建议、生成迁移方案,并支持 dry-run 和事务保护以避免误操作。使用时需明确数据库类型、连接环境和目标表,区分只读分析与写入变更操作。

安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写操作。适用宿主包括 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。

来源仓库内路径:skills/database-design

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add https://github.com/leavesfly/jimi --skill database-design;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它标注为只读,先用只读任务试一次,确认行为符合预期再扩大使用范围。

常见问题

6 条

database-design 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/leavesfly/jimi --skill database-design。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

database-design 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

database-design 需要什么权限?

权限级别是只读。该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

database-design 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

database-design 用的人多吗?

公开数据是累计安装 470 次,近一周安装 19 次,下载 147 次,GitHub 218 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

database-design 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。
  • 3 个目录同时收录,说明这个 Skill 流传比较广。
  • 许可证明确为 MIT,商用和分发边界好判断。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理AI 工具类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

AI 工具类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
executing-plans

执行计划 · Codex、Claude

1,515,336173,110只读MIT通过
verification-before-completion

完成前的验证 · Codex、Claude

1,319,472173,121权限未标注MIT通过
subagent-driven-development

子 Agent 驱动开发 · Codex、Claude

1,312,416173,138只读MIT通过
copy-editing

复制编辑 · Codex、Claude

1,209,57625,632只读MIT通过
paywall-upgrade-cro

付费专区升级 cro · Codex、Claude

1,030,17625,617只读MIT通过
database-design

数据库设计 · 本页

470218只读MIT通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

数据库设计规范技能包

设计高效、可维护的数据库结构。

表设计原则

1. 命名规范

表名:

  • 小写字母 + 下划线
  • 使用复数形式
  • 示例:users, order_items, user_profiles

字段名:

  • 小写字母 + 下划线
  • 见名知意
  • 示例:created_at, user_id, email_address

索引名:

-- 主键:pk_表名
PRIMARY KEY pk_users

-- 唯一索引:uk_表名_字段名
UNIQUE INDEX uk_users_email

-- 普通索引:idx_表名_字段名
INDEX idx_users_created_at

-- 外键:fk_表名_关联表名
FOREIGN KEY fk_orders_users

2. 字段类型选择

数据类型使用场景示例
INT/BIGINTID、数量、年龄user_id BIGINT
VARCHAR变长字符串name VARCHAR(100)
CHAR定长字符串country_code CHAR(2)
TEXT长文本description TEXT
DECIMAL金额、精确数值price DECIMAL(10,2)
DATETIME日期时间created_at DATETIME
ENUM固定选项status ENUM('active','inactive')
BOOLEAN布尔值is_deleted BOOLEAN

注意:

  • 避免使用 FLOAT/DOUBLE 存储金额
  • VARCHAR 长度设置合理(避免过大)
  • 时间字段统一使用 DATETIME 或 TIMESTAMP

3. 主键设计

推荐:

-- 自增ID(适合单机)
id BIGINT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY

-- 雪花ID(适合分布式)
id BIGINT PRIMARY KEY COMMENT '雪花ID'

-- UUID(分布式场景)
id CHAR(36) PRIMARY KEY COMMENT 'UUID'

避免:

  • 业务字段作为主键(如手机号、邮箱)
  • 联合主键(复杂度高)

4. 外键约束

使用外键的优势:

  • 数据完整性保证
  • 级联操作

不使用外键的场景:

  • 高并发系统(性能考虑)
  • 分库分表场景
  • 微服务架构
-- 外键示例
FOREIGN KEY (user_id)
  REFERENCES users(id)
  ON DELETE CASCADE
  ON UPDATE CASCADE

索引设计

1. 索引类型

主键索引:

PRIMARY KEY (id)

唯一索引:

UNIQUE INDEX uk_users_email (email)

普通索引:

INDEX idx_users_created_at (created_at)

联合索引(遵循最左前缀原则):

INDEX idx_users_name_age (name, age)
-- 可以走索引: WHERE name = 'xxx'
-- 可以走索引: WHERE name = 'xxx' AND age = 25
-- 不走索引: WHERE age = 25

全文索引:

FULLTEXT INDEX ft_articles_content (content)

2. 索引优化原则

何时创建索引:

  • ✓ WHERE 子句常用字段
  • ✓ ORDER BY 字段
  • ✓ JOIN 关联字段
  • ✓ 查询频率高的字段

何时避免索引:

  • ✗ 数据重复度高的字段(如性别)
  • ✗ 频繁更新的字段
  • ✗ 小表(全表扫描更快)

索引失效场景:

-- ❌ 在索引列上使用函数
WHERE YEAR(created_at) = 2025

-- ✓ 改为
WHERE created_at >= '2025-01-01' AND created_at < '2026-01-01'

-- ❌ 模糊查询前导模糊
WHERE name LIKE '%张%'

-- ✓ 改为
WHERE name LIKE '张%'

-- ❌ 类型转换
WHERE user_id = '123'  -- user_id 是 INT

-- ✓ 改为
WHERE user_id = 123

SQL 优化

1. 查询优化

避免 SELECT *:

-- ❌ 不推荐
SELECT * FROM users;

-- ✓ 推荐
SELECT id, name, email FROM users;

使用 LIMIT:

SELECT id, name FROM users LIMIT 100;

避免 N+1 查询:

-- ❌ N+1 问题
SELECT * FROM orders;  -- 查询 N 个订单
-- 然后循环查询每个订单的用户
SELECT * FROM users WHERE id = ?;

-- ✓ 使用 JOIN
SELECT o.*, u.name
FROM orders o
JOIN users u ON o.user_id = u.id;

2. 分页优化

传统分页(大偏移量性能差):

SELECT * FROM users LIMIT 100000, 20;

优化方案(使用 ID 范围):

SELECT * FROM users
WHERE id > 100000
ORDER BY id
LIMIT 20;

使用覆盖索引:

SELECT id, name FROM users
WHERE status = 'active'
ORDER BY created_at
LIMIT 20;

3. COUNT 优化

**避免 COUNT(*)**:

-- ❌ 慢
SELECT COUNT(*) FROM users WHERE status = 'active';

-- ✓ 使用近似值(如缓存)
-- 或者定期统计存到另一个表

范式设计

第一范式(1NF)

每个字段都是不可分割的原子值

第二范式(2NF)

消除部分依赖(非主键字段完全依赖主键)

第三范式(3NF)

消除传递依赖(非主键字段不依赖其他非主键字段)

反范式化

为了性能适当冗余数据:

-- 订单表冗余用户名(避免频繁JOIN)
CREATE TABLE orders (
    id BIGINT PRIMARY KEY,
    user_id BIGINT,
    user_name VARCHAR(100),  -- 冗余字段
    total_amount DECIMAL(10,2)
);

常用字段

标准字段

id BIGINT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
created_at DATETIME NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
updated_at DATETIME NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,
is_deleted BOOLEAN DEFAULT FALSE,
created_by BIGINT,
updated_by BIGINT

乐观锁

version INT NOT NULL DEFAULT 0

软删除

deleted_at DATETIME NULL,
is_deleted BOOLEAN DEFAULT FALSE

分库分表

垂直拆分

按业务模块拆分表

水平拆分

-- 按 user_id 取模
user_0, user_1, user_2, ...

-- 按时间分表
order_202501, order_202502, ...

最佳实践

  1. 必须字段:id, created_at, updated_at
  2. 统一字符集:utf8mb4
  3. 统一时区:UTC
  4. 避免 NULL:尽量使用 NOT NULL + DEFAULT
  5. 合理使用注释:COMMENT '字段说明'
  6. 定期备份:自动化备份机制
  7. 监控慢查询:开启 slow_query_log

平台分布

Claude Code

31.92%
按下载量换算47

trae

22.6%
按下载量换算33

OpenCode

18.87%
按下载量换算28

Antigravity

12.22%
按下载量换算18

windsurf

8.23%
按下载量换算12

Codex

3.74%
按下载量换算5

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。

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