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Agent Skill · AI 工具

sql-optimization(SQL optimization 测试)

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。

sql-optimization 是AI 工具类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为需要联网;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 1,470。

总安装 685周安装 28GitHub Stars 34下载 222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:sql-optimization(SQL optimization 测试)
来源仓库:https://github.com/chaterm/terminal-skills
仓库路径:skills/sql-optimization
安装命令:
npx skills add https://github.com/chaterm/terminal-skills --skill sql-optimization
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/chaterm/terminal-skills --skill sql-optimization

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。

分析慢查询并提供索引优化建议,提升数据库执行效率。适用于高并发系统性能瓶颈排查与调优。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。基于执行计划识别全表扫描等低效操作。优化方案应在非高峰时段验证,避免影响线上服务稳定性。

sql-optimization 属于AI 工具类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

来源仓库内路径:skills/sql-optimization

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/chaterm/terminal-skills --skill sql-optimizati…;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

    它需要需要联网,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

sql-optimization 怎么安装?

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

sql-optimization 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。

sql-optimization 需要什么权限?

权限级别是需要联网。该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

sql-optimization 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。

sql-optimization 用的人多吗?

公开数据是累计安装 685 次,近一周安装 28 次,下载 222 次,GitHub 34 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。

sql-optimization 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
sql-optimization

SQL optimization 测试 · 本页

68534需要联网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

SQL 优化与调优

概述

慢查询分析、执行计划、索引优化等通用 SQL 优化技能。

执行计划分析

MySQL EXPLAIN

-- 基础执行计划
EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE email = 'test@example.com';

-- 详细执行计划
EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM users WHERE email = 'test@example.com';

-- JSON 格式
EXPLAIN FORMAT=JSON SELECT * FROM users WHERE email = 'test@example.com';

-- 关键字段解读
-- type: 访问类型 (system > const > eq_ref > ref > range > index > ALL)
-- key: 使用的索引
-- rows: 预估扫描行数
-- Extra: 额外信息 (Using index, Using filesort, Using temporary)

PostgreSQL EXPLAIN

-- 基础执行计划
EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE email = 'test@example.com';

-- 实际执行
EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM users WHERE email = 'test@example.com';

-- 详细信息
EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS, FORMAT TEXT) SELECT * FROM users WHERE email = 'test@example.com';

-- 关键指标
-- Seq Scan: 全表扫描
-- Index Scan: 索引扫描
-- Bitmap Index Scan: 位图索引扫描
-- actual time: 实际执行时间
-- rows: 实际返回行数

索引优化

索引设计原则

-- 1. 选择性高的列优先
-- 选择性 = 不同值数量 / 总行数
SELECT COUNT(DISTINCT column) / COUNT(*) AS selectivity FROM table;

-- 2. 复合索引列顺序
-- 遵循最左前缀原则
-- 将选择性高的列放前面
CREATE INDEX idx_user ON users(status, created_at, name);

-- 3. 覆盖索引
-- 索引包含查询所需的所有列
CREATE INDEX idx_covering ON orders(user_id, status, amount);
SELECT user_id, status, amount FROM orders WHERE user_id = 1;

-- 4. 前缀索引(长字符串)
CREATE INDEX idx_email ON users(email(20));

索引使用检查

-- MySQL: 查看索引使用情况
SELECT * FROM sys.schema_index_statistics WHERE table_schema = 'mydb';

-- MySQL: 未使用的索引
SELECT * FROM sys.schema_unused_indexes WHERE object_schema = 'mydb';

-- PostgreSQL: 索引使用统计
SELECT indexrelname, idx_scan, idx_tup_read, idx_tup_fetch
FROM pg_stat_user_indexes
WHERE schemaname = 'public'
ORDER BY idx_scan;

索引失效场景

-- 1. 函数操作
-- 错误
SELECT * FROM users WHERE YEAR(created_at) = 2024;
-- 正确
SELECT * FROM users WHERE created_at >= '2024-01-01' AND created_at < '2025-01-01';

-- 2. 隐式类型转换
-- 错误 (phone 是 varchar)
SELECT * FROM users WHERE phone = 13800138000;
-- 正确
SELECT * FROM users WHERE phone = '13800138000';

-- 3. LIKE 前缀通配符
-- 错误
SELECT * FROM users WHERE name LIKE '%john%';
-- 正确
SELECT * FROM users WHERE name LIKE 'john%';

-- 4. OR 条件
-- 可能不走索引
SELECT * FROM users WHERE status = 1 OR name = 'john';
-- 改写为 UNION
SELECT * FROM users WHERE status = 1
UNION
SELECT * FROM users WHERE name = 'john';

-- 5. NOT IN / NOT EXISTS
-- 尽量避免,改用 LEFT JOIN
SELECT * FROM users WHERE id NOT IN (SELECT user_id FROM orders);
-- 改写
SELECT u.* FROM users u LEFT JOIN orders o ON u.id = o.user_id WHERE o.id IS NULL;

查询优化

SELECT 优化

-- 1. 只查询需要的列
-- 错误
SELECT * FROM users;
-- 正确
SELECT id, name, email FROM users;

-- 2. 避免 SELECT DISTINCT(考虑是否真的需要)
-- 检查是否有重复数据的根本原因

-- 3. 使用 LIMIT
SELECT * FROM logs ORDER BY created_at DESC LIMIT 100;

-- 4. 分页优化
-- 错误(大偏移量性能差)
SELECT * FROM users LIMIT 10000, 20;
-- 正确(使用游标分页)
SELECT * FROM users WHERE id > 10000 ORDER BY id LIMIT 20;

JOIN 优化

-- 1. 小表驱动大表
-- 确保 JOIN 顺序合理

-- 2. 确保 JOIN 列有索引
SELECT u.name, o.amount
FROM users u
JOIN orders o ON u.id = o.user_id  -- user_id 需要索引
WHERE u.status = 1;

-- 3. 避免过多 JOIN
-- 超过 3-4 个表的 JOIN 考虑拆分查询

-- 4. 使用 STRAIGHT_JOIN 强制顺序(MySQL)
SELECT STRAIGHT_JOIN u.name, o.amount
FROM users u
JOIN orders o ON u.id = o.user_id;

子查询优化

-- 1. 将子查询改为 JOIN
-- 错误
SELECT * FROM users WHERE id IN (SELECT user_id FROM orders WHERE amount > 100);
-- 正确
SELECT DISTINCT u.* FROM users u JOIN orders o ON u.id = o.user_id WHERE o.amount > 100;

-- 2. EXISTS 替代 IN(大数据集)
SELECT * FROM users u WHERE EXISTS (
    SELECT 1 FROM orders o WHERE o.user_id = u.id AND o.amount > 100
);

慢查询分析

MySQL 慢查询

-- 开启慢查询日志
SET GLOBAL slow_query_log = 'ON';
SET GLOBAL long_query_time = 1;
SET GLOBAL slow_query_log_file = '/var/log/mysql/slow.log';

-- 查看配置
SHOW VARIABLES LIKE 'slow_query%';
SHOW VARIABLES LIKE 'long_query_time';

-- 分析慢查询日志
-- mysqldumpslow -s t -t 10 /var/log/mysql/slow.log

PostgreSQL 慢查询

-- 配置 postgresql.conf
-- log_min_duration_statement = 1000  # 记录超过1秒的查询

-- 使用 pg_stat_statements
CREATE EXTENSION pg_stat_statements;

SELECT query, calls, total_time, mean_time, rows
FROM pg_stat_statements
ORDER BY total_time DESC
LIMIT 10;

常见场景

场景 1:大表分页

-- 使用延迟关联
SELECT u.* FROM users u
JOIN (SELECT id FROM users ORDER BY created_at DESC LIMIT 10000, 20) t
ON u.id = t.id;

-- 使用游标分页
SELECT * FROM users
WHERE id > last_seen_id
ORDER BY id
LIMIT 20;

场景 2:批量更新

-- 分批更新,避免长事务
-- 每次更新 1000 条
UPDATE users SET status = 1 WHERE id BETWEEN 1 AND 1000;
UPDATE users SET status = 1 WHERE id BETWEEN 1001 AND 2000;
-- ...

-- 或使用存储过程循环

场景 3:统计查询优化

-- 使用汇总表
CREATE TABLE daily_stats (
    date DATE PRIMARY KEY,
    total_orders INT,
    total_amount DECIMAL(10,2)
);

-- 定时任务更新汇总表
INSERT INTO daily_stats
SELECT DATE(created_at), COUNT(*), SUM(amount)
FROM orders
WHERE DATE(created_at) = CURDATE() - INTERVAL 1 DAY
GROUP BY DATE(created_at)
ON DUPLICATE KEY UPDATE
    total_orders = VALUES(total_orders),
    total_amount = VALUES(total_amount);

场景 4:锁优化

-- 减少锁范围
-- 错误:锁定整个表
SELECT * FROM users FOR UPDATE;

-- 正确:只锁定需要的行
SELECT * FROM users WHERE id = 1 FOR UPDATE;

-- 使用乐观锁
UPDATE users SET balance = balance - 100, version = version + 1
WHERE id = 1 AND version = 5;

优化检查清单

检查项说明
执行计划是否全表扫描、是否使用索引
索引设计选择性、覆盖索引、复合索引顺序
查询改写避免 SELECT *、优化子查询
分页方式大偏移量使用游标分页
批量操作分批处理、避免长事务
锁粒度减少锁范围、使用乐观锁

平台分布

Claude Code

25.85%
按下载量换算57

OpenCode

24.16%
按下载量换算54

windsurf

19.18%
按下载量换算43

Codex

12.35%
按下载量换算27

github-copilot

8.95%
按下载量换算20

Antigravity

3.5%
按下载量换算8

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

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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