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description	本技能应用于 Java 后端开发场景中的数据库操作。提供慢 SQL 智能分析、表结构规范巡检、安全数据订正与测试数据自动生成的自动化辅助能力。当用户请求数据库优化、schema 验证、安全数据更新或需要为数据库生成测试数据时使用此技能。

Database Agent 数据库智能助手

概述

本技能为 Java 后端开发提供智能数据库辅助能力，支持慢 SQL 分析、表结构规范巡检、安全数据订正和测试数据生成等自动化功能。可自动识别索引缺失、全表扫描、字段不规范等问题，生成优化建议与修复脚本；在数据订正时自动校验风险，防止无 WHERE 条件更新删除；并根据表结构智能生成业务合规的测试数据，大幅提升数据库开发与维护效率。

核心能力

1. 慢 SQL 分析

何时使用： 用户报告慢查询、性能问题或需要 SQL 优化时。

功能特性：

• 解析 SQL 执行计划，识别性能瓶颈
• 检测全表扫描、缺失索引和低效 JOIN
• 分析慢查询日志，定位问题查询
• 生成优化建议和索引创建脚本

使用方法：

1. 使用 scripts/analyze_slow_sql.py 分析 SQL 语句或执行计划
2. 参考 references/sql_optimization_rules.md 了解优化模式
3. 生成包含具体建议的报告

示例场景：

• "分析这条慢 SQL：SELECT * FROM orders WHERE user_id = ?"
• "优化这个执行太慢的查询"
• "查找这个查询为什么做全表扫描"

2. 表结构规范巡检

何时使用： 用户需要根据最佳实践和标准验证数据库 schema 时。

功能特性：

• 检查字段命名规范（snake_case、无保留字）
• 验证数据类型和长度
• 检测缺失的主键或索引
• 识别不合规的默认值或可空字段
• 生成规范报告和修复脚本

使用方法：

1. 使用 scripts/check_schema_compliance.py 检查表结构
2. 参考 references/database_standards.md 了解规范规则
3. 使用 scripts/generate_report.py 导出结果到 Excel 报告

示例场景：

• "检查这个表结构是否符合最佳实践"
• "验证我们的数据库 schema 是否符合标准"
• "为所有表生成规范报告"

3. 安全数据订正

何时使用： 用户需要安全地执行批量数据更新或删除时。