К основному содержанию
скилл Claude Code CX Codex Cursor GitHub Copilot

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.

Установить в Claude Code · Через Skills CLI (Vercel) Все способы и платформы ↓
npx skills add Jeffallan/claude-skills --skill database-optimizer -a claude-code
Открыть на GitHub

Что 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_statements или performance_schema
  • Разобрать вывод EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS) для поиска неэффективных чтений
  • Спроектировать покрывающий индекс с INCLUDE без блокировки таблицы через CONCURRENTLY
  • 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-code

2Вручную: положить файлы

~/.claude/skills/database-optimizer/SKILL.md

Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/database-optimizer/

Из того же набора61

Весь набор →
laravel-specialist https://github.com/Jeffallan Настраивает агента на разработку бэкенда на Laravel 10+ и PHP 8.2+. Помогает писать модели Eloquent, очереди Horizon, API resources и тесты Pest. Claude Code CX Codex Cursor +1 23 300установок golang-pro https://github.com/Jeffallan Скилл помогает писать идиоматичный Go: разбирать конкурентный код, строить микросервисы и проверять производительность. Пригодится для goroutines, gRPC и тестов. Claude Code CX Codex Cursor +1 18 900установок php-pro https://github.com/Jeffallan Задаёт правила разработки на PHP 8.3+ для Laravel и Symfony: включает strict_types, анализ в PHPStan на уровне 9 и тесты PHPUnit или Pest. Claude Code CX Codex Cursor +1 15 500установок flutter-expert https://github.com/Jeffallan Скилл для разработки кросс-платформных приложений на Flutter 3+ и Dart. Помогает с виджетами, управлением состоянием через Riverpod или Bloc, маршрутизацией GoRouter и оптимизацией производительности. Claude Code CX Codex Cursor +1 14 300установок typescript-pro https://github.com/Jeffallan Настраивает строгую типизацию TypeScript, генерирует брендированные типы и связывает tRPC. Пригодится при проектировании надёжных API и сложных generic-структур. Claude Code CX Codex Cursor +1 14 200установок kubernetes-specialist https://github.com/Jeffallan Скилл помогает создавать и проверять Kubernetes-манифесты, настраивать безопасность и разбирать сбои подов. Пригодится для деплоя и сопровождения кластерных workloads. Claude Code CX Codex Cursor +1 14 100установок devops-engineer https://github.com/Jeffallan Скилл создаёт Dockerfile, CI/CD-конфигурации и манифесты Kubernetes. Нужен для инфраструктуры, деплоя и разбора инцидентов. Claude Code CX Codex Cursor +1 11 200установок wordpress-pro https://github.com/Jeffallan Скилл помогает разрабатывать темы и плагины WordPress, блоки Gutenberg и магазины WooCommerce. Нужен для задач с REST API, хуками, безопасностью и производительностью. Claude Code CX Codex Cursor +1 9 700установок

Похожие

spring-boot-testing официальный github Подбирает способ тестирования для Spring Boot 4: от проверки отдельного слоя до интеграционного теста. Пригодится, когда нужно выбрать подходящие аннотации и инструменты. GitHub Copilot 2 000установок sentiment-analysis phuryn Разбирает отзывы, опросы и тикеты поддержки по сегментам аудитории. Считает тональность от -1 до +1 и формулирует задачи пользователей по фреймворку JTBD. Claude Code CX Codex Cursor +1 3 100установок metrics-dashboard phuryn Скилл помогает спроектировать дашборд метрик продукта с North Star Metric, input-метриками, health-метриками и бизнес-метриками. Нужен, когда вы определяете KPI, настраиваете product analytics или строите план мониторинга данных. Claude Code CX Codex Cursor +1 3 000установок scientific-visualization K-Dense-AI Помогает создавать и проверять научные графики для публикаций в Matplotlib, Seaborn и Plotly с соблюдением требований к данным и контрасту. Claude Code CX Codex Cursor +1 2 400установок cohort-analysis phuryn Разбирает данные об активности пользователей по когортам, строит графики удержания и советует темы для интервью. Claude Code CX Codex Cursor +1 2 900установок ab-test-analysis phuryn Оценивает результаты сплит-тестов, проверяет статистическую значимость и даёт рекомендацию по раскатке варианта. Claude Code CX Codex Cursor +1 2 900установок xlsx официальный anthropics Работает с табличными файлами: создаёт, читает, правит и преобразует книги. Подходит, когда итогом должен стать файл Excel или другой табличный формат. Claude Code Claude.ai 187 223установок google-agents-cli-observability официальный Google Помогает настроить трассировку и сбор данных о работе ИИ-агентов, включая агентов на ADK. Пригодится, когда нужно разбирать выполнение запросов или наблюдать за агентом после развёртывания. Claude Code CX Codex Cursor +1 509 900установок

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

Смотрите также

Спонсоры проекта

Компании, которые помогают держать аналитику открытой