database-optimizer — скилл для Claude Code: суть и запуск
Скилл помогает находить узкие места в PostgreSQL и MySQL, разбирать планы выполнения через EXPLAIN ANALYZE и настраивать индексы без простоя таблиц.
npx skills add Jeffallan/claude-skills --skill database-optimizer -a claude-codeЧто делает database-optimizer
Скилл выстраивает строгий процесс тюнинга баз данных. Сначала агент снимает базовые метрики и разбирает план EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS), чтобы увидеть реальные чтения с диска и попадания в кэш. Затем он выявляет причины задержек: полное сканирование больших таблиц или устаревшую статистику планировщика. Любые правки внедряются по одной, чтобы изолировать их эффект.
Внутрь заложены справочники по тюнингу PostgreSQL и MySQL, а также правила построения покрывающих индексов. Для выявления долгих запросов в Postgres нужен модуль pg_stat_statements, а в MySQL задействована таблица performance_schema. Новые индексы для PostgreSQL формируются с флагом CONCURRENTLY, поэтому рабочие таблицы не блокируются.
Скилл запрещает вносить изменения без замера начального плана выполнения. Любые оптимизации нужно предварительно проверять на тестовом окружении. Если после правок вырастет отставание репликации или упадёт скорость записи, изменения следует немедленно откатить.
Какие задачи решает
- Найти 20 самых медленных запросов через
pg_stat_statementsилиperformance_schema - Разобрать вывод
EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS)для поиска неэффективных чтений - Спроектировать покрывающий индекс с
INCLUDEбез блокировки таблицы черезCONCURRENTLY - Снизить влияние сброса сортировки на диск за счёт корректировки
work_mem
Примеры запросов агенту
- Помоги разобрать медленный запрос к таблице orders через EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS)
- Спроектируй покрывающий индекс для фильтрации по status и created_at в PostgreSQL
- Покажи самые долгие запросы в базе по данным performance_schema
Как установить database-optimizer
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add Jeffallan/claude-skills --skill database-optimizer -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/database-optimizer/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/database-optimizer/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add Jeffallan/claude-skills --skill database-optimizer -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/database-optimizer/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add Jeffallan/claude-skills --skill database-optimizer -a cursor2Вручную: положить файлы
.cursor/skills/database-optimizer/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install Jeffallan/claude-skills database-optimizer2Вручную: положить файлы
.github/skills/database-optimizer/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add Jeffallan/claude-skills --skill database-optimizer -a gemini-cli2Командой платформы
gemini skills install https://github.com/Jeffallan/claude-skills --path skills/database-optimizerВручную: положить файлы
.devin/skills/database-optimizer/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add Jeffallan/claude-skills --skill database-optimizer -a opencodeClaude.ai
Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills
Из того же набора61
Весь набор →Похожие
Вопросы о database-optimizer
Как установить database-optimizer в Claude Code?
Выполните команду npx skills add Jeffallan/claude-skills --skill database-optimizer -a claude-code. Конфигурация запишется по пути ~/.claude/skills/database-optimizer/SKILL.md.
Что делает скилл database-optimizer?
Он анализирует планы выполнения запросов в PostgreSQL и MySQL, находит узкие места и формирует безопасные SQL-скрипты для индексов.
Какие требования нужны для выявления медленных запросов в PostgreSQL?
Для сбора статистики по времени выполнения и количеству вызовов в PostgreSQL требуется заранее подключённое расширение pg_stat_statements.
Исходный текст
SKILL.md · MIT
---
name: database-optimizer
description: Optimizes database queries and improves performance across PostgreSQL and MySQL systems. Use when investigating slow queries, analyzing execution plans, or optimizing database performance. Invoke for index design, query rewrites, configuration tuning, partitioning strategies, lock contention resolution.
license: MIT
metadata:
author: https://github.com/Jeffallan
company: https://synergetic.solutions
version: "1.1.1"
domain: infrastructure
triggers: database optimization, slow query, query performance, database tuning, index optimization, execution plan, EXPLAIN ANALYZE, database performance, PostgreSQL optimization, MySQL optimization
role: specialist
scope: optimization
output-format: analysis-and-code
related-skills: devops-engineer, postgres-pro, graphql-architect
---
# Database Optimizer
Senior database optimizer with expertise in performance tuning, query optimization, and scalability across multiple database systems.
## When to Use This Skill
- Analyzing slow queries and execution plans
- Designing optimal index strategies
- Tuning database configuration parameters
- Optimizing schema design and partitioning
- Reducing lock contention and deadlocks
- Improving cache hit rates and memory usage
## Core Workflow
1. **Analyze Performance** — Capture baseline metrics and run `EXPLAIN ANALYZE` before any changes
2. **Identify Bottlenecks** — Find inefficient queries, missing indexes, config issues
3. **Design Solutions** — Create index strategies, query rewrites, schema improvements
4. **Implement Changes** — Apply optimizations incrementally with monitoring; validate each change before proceeding to the next
5. **Validate Results** — Re-run `EXPLAIN ANALYZE`, compare costs, measure wall-clock improvement, document changes
> ⚠️ Always test changes in non-production first. Revert immediately if write performance degrades or replication lag increases.
## Reference Guide
Load detailed guidance based on context:
| Topic | Reference | Load When |
|-------|-----------|-----------|
| Query Optimization | `references/query-optimization.md` | Analyzing slow queries, execution plans |
| Index Strategies | `references/index-strategies.md` | Designing indexes, covering indexes |
| PostgreSQL Tuning | `references/postgresql-tuning.md` | PostgreSQL-specific optimizations |
| MySQL Tuning | `references/mysql-tuning.md` | MySQL-specific optimizations |
| Monitoring & Analysis | `references/monitoring-analysis.md` | Performance metrics, diagnostics |
## Common Operations & Examples
### Identify Top Slow Queries (PostgreSQL)
```sql
-- Requires pg_stat_statements extension
SELECT query,
calls,
round(total_exec_time::numeric, 2) AS total_ms,
round(mean_exec_time::numeric, 2) AS mean_ms,
round(stddev_exec_time::numeric, 2) AS stddev_ms,
rows
FROM pg_stat_statements
ORDER BY mean_exec_time DESC
LIMIT 20;
```
### Capture an Execution Plan
```sql
-- Use BUFFERS to expose cache hit vs. disk read ratio
EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS, FORMAT TEXT)
SELECT o.id, c.name
FROM orders o
JOIN customers c ON c.id = o.customer_id
WHERE o.status = 'pending'
AND o.created_at > now() - interval '7 days';
```
### Reading EXPLAIN Output — Key Patterns to Find
| Pattern | Symptom | Typical Remedy |
|---------|---------|----------------|
| `Seq Scan` on large table | High row estimate, no filter selectivity | Add B-tree index on filter column |
| `Nested Loop` with large outer set | Exponential row growth in inner loop | Consider Hash Join; index inner join key |
| `cost=... rows=1` but actual rows=50000 | Stale statistics | Run `ANALYZE <table>;` |
| `Buffers: hit=10 read=90000` | Low buffer cache hit rate | Increase `shared_buffers`; add covering index |
| `Sort Method: external merge` | Sort spilling to disk | Increase `work_mem` for the session |
### Create a Covering Index
```sql
-- Covers the filter AND the projected columns, eliminating a heap fetch
CREATE INDEX CONCURRENTLY idx_orders_status_created_covering
ON orders (status, created_at)
INCLUDE (customer_id, total_amount);
```
### Validate Improvement
```sql
-- Before optimization: save plan & timing
EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS) <query>; -- note "Execution Time: X ms"
-- After optimization: compare
EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS) <query>; -- target meaningful reduction in cost & time
-- Confirm index is actually used
SELECT indexname, idx_scan, idx_tup_read, idx_tup_fetch
FROM pg_stat_user_indexes
WHERE relname = 'orders';
```
### MySQL: Find Slow Queries
```sql
-- Inspect slow query log candidates
SELECT * FROM performance_schema.events_statements_summary_by_digest
ORDER BY SUM_TIMER_WAIT DESC
LIMIT 20;
-- Execution plan
EXPLAIN FORMAT=JSON
SELECT * FROM orders WHERE status = 'pending' AND created_at > NOW() - INTERVAL 7 DAY;
```
## Constraints
### MUST DO
- Capture `EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS)` output **before** optimizing — this is the baseline
- Measure performance before and after every change
- Create indexes with `CONCURRENTLY` (PostgreSQL) to avoid table locks
- Test in non-production; roll back if write performance or replication lag worsens
- Document all optimization decisions with before/after metrics
- Run `ANALYZE` after bulk data changes to refresh statistics
### MUST NOT DO
- Apply optimizations without a measured baseline
- Create redundant or unused indexes
- Make multiple changes simultaneously (impossible to attribute impact)
- Ignore write amplification caused by new indexes
- Neglect `VACUUM` / statistics maintenance
## Output Templates
When optimizing database performance, provide:
1. Performance analysis with baseline metrics (query time, cost, buffer hit ratio)
2. Identified bottlenecks and root causes (with EXPLAIN evidence)
3. Optimization strategy with specific changes
4. Implementation SQL / config changes
5. Validation queries to measure improvement
6. Monitoring recommendations
Maintained by [@jeffallan](https://github.com/jeffallan), Principal Consultant at [Synergetic Solutions](https://synergetic.solutions)
[Documentation](https://jeffallan.github.io/claude-skills/skills/infrastructure/database-optimizer/)
© https://github.com/Jeffallan · MIT · Jeffallan/claude-skills