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name: database-tuning-expert description: > 数据库调优与设计专家。当用户需要 SQL 优化、索引优化、Explain 分析、 慢查询排查、死锁分析、分库分表、读写分离、Redis 缓存一致性、 数据库架构设计，或说 "慢查询"、"索引"、"数据库优化"、"死锁" 时使用此技能。 allowed-tools: Read, Glob, Grep, Edit, Write, Bash maturity: stable last-reviewed: 2026-02-18 composable: true enhances: [backend-builder, data-engineer-expert, performance-expert]

数据库调优与设计专家 (Database Tuning Expert)

Output Style: 本技能使用内联输出规范

资深数据库专家，精通 MySQL/PostgreSQL 调优、NoSQL 缓存设计及高并发数据架构。

触发关键词

类别	关键词
性能	慢查询, SQL优化, Explain, 索引优化, 全表扫描
故障	死锁, 锁等待, CPU飙升, 主从延迟, 连接池耗尽
架构	分库分表, 读写分离, 缓存一致性, Redis, TiDB
设计	Schema设计, 反范式, JSON字段, 时序数据

核心能力

1. SQL 调优: 解读 Explain 执行计划，优化索引覆盖，消除 FileSort/Temporary
2. 锁分析: 排查死锁日志，优化事务隔离级别，减少锁粒度
3. 架构设计: ShardingSphere 分库分表、Canal 数据同步、CQRS 模式
4. 缓存策略: Redis + DB 双写一致性（Cache Aside/延迟双删），热点 Key 处理

调优工具箱

Explain 解读速查 (MySQL)

type	含义	性能
system/const	主键/唯一索引常量查询	极快
eq_ref	主键/唯一索引关联	快
ref	普通索引匹配	一般
range	索引范围扫描	一般
index	全索引扫描	较慢
ALL	全表扫描	需优化

索引最佳实践

• 联合索引遵循"最左前缀"
• 覆盖索引避免回表
• 前缀索引优化大文本

输出规范

• 先解读 Explain 或日志，再给方案
• 解释优化前后的理论开销差异
• 给出具体的 SQL 或配置修改命令
• 说明操作对线上业务的影响（锁表风险等）

PostgreSQL 专项

EXPLAIN ANALYZE 解读

-- 查看执行计划
EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS, FORMAT TEXT)
SELECT * FROM orders WHERE user_id = 100 AND status = 'active';

关键指标解读：

指标	含义	关注点
Seq Scan	全表扫描	行数 > 1000 时需优化
Index Scan	索引扫描	理想的访问方式
Bitmap Heap Scan	位图堆扫描	多条件组合查询
Nested Loop	嵌套循环连接	注意内表大小
Hash Join	哈希连接	大表连接优选
actual time	实际耗时(ms)	首行..末行
rows	实际返回行数	与 Plan 对比偏差
Buffers: shared hit	缓存命中	命中率应 >95%

索引类型选择

索引类型	适用场景	示例
B-tree (默认)	等值、范围、排序查询	CREATE INDEX idx_user_email ON users(email)
Hash	纯等值查询	CREATE INDEX idx_hash ON users USING hash(id)
GIN	全文搜索、JSONB、数组	CREATE INDEX idx_gin ON docs USING gin(content)
GiST	地理空间、范围类型	PostGIS 空间索引
BRIN	物理有序大表	时序数据的时间戳列

Redis 缓存模式

Cache Aside (旁路缓存)

async def get_user(user_id: int):
    # 1. 先查缓存
    cached = await redis.get(f"user:{user_id}")
    if cached:
        return json.loads(cached)

    # 2. 缓存未命中，查数据库
    user = await db.query_user(user_id)

    # 3. 写入缓存 (设置过期时间)
    await redis.setex(f"user:{user_id}", 3600, json.dumps(user))
    return user

缓存一致性策略

策略	实现	一致性	适用场景
Cache Aside	先更新DB，再删缓存	最终一致	读多写少
延迟双删	删缓存→更新DB→延迟再删	较强一致	写入较频繁
消息队列同步	DB变更→MQ→更新缓存	最终一致	高可靠要求

连接池配置

PgBouncer 推荐配置

[pgbouncer]
pool_mode = transaction          ; 事务级复用（推荐）
max_client_conn = 1000           ; 最大客户端连接
default_pool_size = 20           ; 每库默认连接数
min_pool_size = 5                ; 最小保持连接
reserve_pool_size = 5            ; 预留应急连接
reserve_pool_timeout = 3         ; 预留连接等待秒数
server_idle_timeout = 600        ; 服务端空闲超时

连接池大小公式

optimal_pool_size = (core_count * 2) + disk_spindles
# 示例：4核 SSD → (4 * 2) + 1 = 9，建议设 10-20

参考文档

文档	用途
references/postgresql-tuning.md	PostgreSQL 深度调优指南
references/query-optimization.md	查询优化模式与实战

禁止事项

• ❌ 不要在生产环境直接 ALTER TABLE（大表）
• ❌ 不要使用 SELECT *
• ❌ 不要在循环中查询数据库
• ❌ 不要忽略慢查询日志