databases — скилл для Claude Code: MongoDB и PostgreSQL в одном гайде
Скилл с единым справочником по MongoDB и PostgreSQL: схемы, запросы, индексы, миграции, бэкапы и администрирование.
npx skills add mrgoonie/claudekit-skills --skill databases -a claude-codeЧто делает databases
Скилл databases держит в одном месте два справочника: документную MongoDB и реляционную PostgreSQL. Внутри — восемь файлов-референсов: CRUD и операторы запросов MongoDB, агрегационные пайплайны, индексы, Atlas; для PostgreSQL — SELECT с JOIN и CTE, оконные функции, работа в psql, разбор EXPLAIN, управление пользователями и репликация. Плюс таблица различий: модель данных, схема, язык запросов, транзакции, масштабирование.
Есть три Python-скрипта в scripts/. db_migrate.py генерирует и применяет миграции для обеих баз, db_backup.py делает бэкап и восстановление, db_performance_check.py ищет медленные запросы и советует индексы. Запускаются из командной строки с флагами вроде --db mongodb или --db postgres. Значит, для этих скриптов нужен установленный Python.
Скилл также помогает выбрать базу под задачу: MongoDB — когда схема часто меняется или нужен шардинг по серверам, PostgreSQL — когда важны ACID-транзакции и сложные связи между таблицами. Обе поддерживают JSON, полнотекстовый поиск и геозапросы. Если в проекте уже есть жёсткая схема и отчётность на SQL, тащить сюда MongoDB ради гибкости не стоит.
Какие задачи решает
- выбрать между MongoDB и PostgreSQL под конкретную задачу
- собрать агрегационный пайплайн вместо серии ручных запросов
- построить составной индекс под частый фильтр
- сгенерировать и применить миграцию схемы
- найти медленный запрос и понять, какой индекс добавить
Примеры запросов агенту
- помоги спроектировать схему для интернет-магазина: MongoDB или PostgreSQL?
- напиши агрегационный пайплайн для заказов по дням
- разбери план запроса через EXPLAIN и предложи индексы
Как установить databases
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add mrgoonie/claudekit-skills --skill databases -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/databases/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/databases/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add mrgoonie/claudekit-skills --skill databases -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/databases/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add mrgoonie/claudekit-skills --skill databases -a cursor2Вручную: положить файлы
.cursor/skills/databases/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install mrgoonie/claudekit-skills databases2Вручную: положить файлы
.github/skills/databases/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add mrgoonie/claudekit-skills --skill databases -a gemini-cli2Командой платформы
gemini skills install https://github.com/mrgoonie/claudekit-skills --path .claude/skills/databasesВручную: положить файлы
.devin/skills/databases/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add mrgoonie/claudekit-skills --skill databases -a opencodeClaude.ai
Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills
По шагам, с командами для каждой платформы: Как установить скилл в Claude Code: пять способов
Вопросы о databases
Как установить databases в Claude?
Выполните npx skills add mrgoonie/claudekit-skills --skill databases -a claude-code. Скилл встанет в ~/.claude/skills/databases/SKILL.md.
Что делает скилл databases?
Даёт агенту справочники по MongoDB и PostgreSQL: запросы, агрегации, индексы, миграции, бэкапы и администрирование. Плюс скрипты для миграций, бэкапа и проверки производительности.
Какие инструменты нужны для скриптов?
Скрипты лежат в scripts/ и запускаются через python, например python scripts/db_backup.py --db postgres --output /backups/. Для работы с базами понадобятся mongosh или psql.
Исходный текст
SKILL.md · MIT
--- name: databases description: Work with MongoDB (document database, BSON documents, aggregation pipelines, Atlas cloud) and PostgreSQL (relational database, SQL queries, psql CLI, pgAdmin). Use when designing database schemas, writing queries and aggregations, optimizing indexes for performance, performing database migrations, configuring replication and sharding, implementing backup and restore strategies, managing database users and permissions, analyzing query performance, or administering production databases. license: MIT --- # Databases Skill Unified guide for working with MongoDB (document-oriented) and PostgreSQL (relational) databases. Choose the right database for your use case and master both systems. ## When to Use This Skill Use when: - Designing database schemas and data models - Writing queries (SQL or MongoDB query language) - Building aggregation pipelines or complex joins - Optimizing indexes and query performance - Implementing database migrations - Setting up replication, sharding, or clustering - Configuring backups and disaster recovery - Managing database users and permissions - Analyzing slow queries and performance issues - Administering production database deployments ## Database Selection Guide ### Choose MongoDB When: - Schema flexibility: frequent structure changes, heterogeneous data - Document-centric: natural JSON/BSON data model - Horizontal scaling: need to shard across multiple servers - High write throughput: IoT, logging, real-time analytics - Nested/hierarchical data: embedded documents preferred - Rapid prototyping: schema evolution without migrations **Best for:** Content management, catalogs, IoT time series, real-time analytics, mobile apps, user profiles ### Choose PostgreSQL When: - Strong consistency: ACID transactions critical - Complex relationships: many-to-many joins, referential integrity - SQL requirement: team expertise, reporting tools, BI systems - Data integrity: strict schema validation, constraints - Mature ecosystem: extensive tooling, extensions - Complex queries: window functions, CTEs, analytical workloads **Best for:** Financial systems, e-commerce transactions, ERP, CRM, data warehousing, analytics ### Both Support: - JSON/JSONB storage and querying - Full-text search capabilities - Geospatial queries and indexing - Replication and high availability - ACID transactions (MongoDB 4.0+) - Strong security features ## Quick Start ### MongoDB Setup ```bash # Atlas (Cloud) - Recommended # 1. Sign up at mongodb.com/atlas # 2. Create M0 free cluster # 3. Get connection string # Connection mongodb+srv://user:[email protected]/db # Shell mongosh "mongodb+srv://cluster.mongodb.net/mydb" # Basic operations db.users.insertOne({ name: "Alice", age: 30 }) db.users.find({ age: { $gte: 18 } }) db.users.updateOne({ name: "Alice" }, { $set: { age: 31 } }) db.users.deleteOne({ name: "Alice" }) ``` ### PostgreSQL Setup ```bash # Ubuntu/Debian sudo apt-get install postgresql postgresql-contrib # Start service sudo systemctl start postgresql # Connect psql -U postgres -d mydb # Basic operations CREATE TABLE users (id SERIAL PRIMARY KEY, name TEXT, age INT); INSERT INTO users (name, age) VALUES ('Alice', 30); SELECT * FROM users WHERE age >= 18; UPDATE users SET age = 31 WHERE name = 'Alice'; DELETE FROM users WHERE name = 'Alice'; ``` ## Common Operations ### Create/Insert ```javascript // MongoDB db.users.insertOne({ name: "Bob", email: "[email protected]" }) db.users.insertMany([{ name: "Alice" }, { name: "Charlie" }]) ``` ```sql -- PostgreSQL INSERT INTO users (name, email) VALUES ('Bob', '[email protected]'); INSERT INTO users (name, email) VALUES ('Alice', NULL), ('Charlie', NULL); ``` ### Read/Query ```javascript // MongoDB db.users.find({ age: { $gte: 18 } }) db.users.findOne({ email: "[email protected]" }) ``` ```sql -- PostgreSQL SELECT * FROM users WHERE age >= 18; SELECT * FROM users WHERE email = '[email protected]' LIMIT 1; ``` ### Update ```javascript // MongoDB db.users.updateOne({ name: "Bob" }, { $set: { age: 25 } }) db.users.updateMany({ status: "pending" }, { $set: { status: "active" } }) ``` ```sql -- PostgreSQL UPDATE users SET age = 25 WHERE name = 'Bob'; UPDATE users SET status = 'active' WHERE status = 'pending'; ``` ### Delete ```javascript // MongoDB db.users.deleteOne({ name: "Bob" }) db.users.deleteMany({ status: "deleted" }) ``` ```sql -- PostgreSQL DELETE FROM users WHERE name = 'Bob'; DELETE FROM users WHERE status = 'deleted'; ``` ### Indexing ```javascript // MongoDB db.users.createIndex({ email: 1 }) db.users.createIndex({ status: 1, createdAt: -1 }) ``` ```sql -- PostgreSQL CREATE INDEX idx_users_email ON users(email); CREATE INDEX idx_users_status_created ON users(status, created_at DESC); ``` ## Reference Navigation ### MongoDB References - **[mongodb-crud.md](references/mongodb-crud.md)** - CRUD operations, query operators, atomic updates - **[mongodb-aggregation.md](references/mongodb-aggregation.md)** - Aggregation pipeline, stages, operators, patterns - **[mongodb-indexing.md](references/mongodb-indexing.md)** - Index types, compound indexes, performance optimization - **[mongodb-atlas.md](references/mongodb-atlas.md)** - Atlas cloud setup, clusters, monitoring, search ### PostgreSQL References - **[postgresql-queries.md](references/postgresql-queries.md)** - SELECT, JOINs, subqueries, CTEs, window functions - **[postgresql-psql-cli.md](references/postgresql-psql-cli.md)** - psql commands, meta-commands, scripting - **[postgresql-performance.md](references/postgresql-performance.md)** - EXPLAIN, query optimization, vacuum, indexes - **[postgresql-administration.md](references/postgresql-administration.md)** - User management, backups, replication, maintenance ## Python Utilities Database utility scripts in `scripts/`: - **db_migrate.py** - Generate and apply migrations for both databases - **db_backup.py** - Backup and restore MongoDB and PostgreSQL - **db_performance_check.py** - Analyze slow queries and recommend indexes ```bash # Generate migration python scripts/db_migrate.py --db mongodb --generate "add_user_index" # Run backup python scripts/db_backup.py --db postgres --output /backups/ # Check performance python scripts/db_performance_check.py --db mongodb --threshold 100ms ``` ## Key Differences Summary | Feature | MongoDB | PostgreSQL | |---------|---------|------------| | Data Model | Document (JSON/BSON) | Relational (Tables/Rows) | | Schema | Flexible, dynamic | Strict, predefined | | Query Language | MongoDB Query Language | SQL | | Joins | $lookup (limited) | Native, optimized | | Transactions | Multi-document (4.0+) | Native ACID | | Scaling | Horizontal (sharding) | Vertical (primary), Horizontal (extensions) | | Indexes | Single, compound, text, geo, etc | B-tree, hash, GiST, GIN, etc | ## Best Practices **MongoDB:** - Use embedded documents for 1-to-few relationships - Reference documents for 1-to-many or many-to-many - Index frequently queried fields - Use aggregation pipeline for complex transformations - Enable authentication and TLS in production - Use Atlas for managed hosting **PostgreSQL:** - Normalize schema to 3NF, denormalize for performance - Use foreign keys for referential integrity - Index foreign keys and frequently filtered columns - Use EXPLAIN ANALYZE to optimize queries - Regular VACUUM and ANALYZE maintenance - Connection pooling (pgBouncer) for web apps ## Resources - MongoDB: https://www.mongodb.com/docs/ - PostgreSQL: https://www.postgresql.org/docs/ - MongoDB University: https://learn.mongodb.com/ - PostgreSQL Tutorial: https://www.postgresqltutorial.com/
© mrgoonie · MIT · mrgoonie/claudekit-skills