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Princípios de design de banco de dados e tomada de decisão. Design de schema, estratégia de indexação, seleção de ORM, bancos de dados serverless.

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含まれるファイル(8)

  • SKILL.md1.8 KB
  • database-selection.md1.1 KB
  • indexing.md892 B
  • migrations.md1.1 KB
  • optimization.md902 B
  • orm-selection.md771 B
  • schema-design.md1.4 KB
  • scripts/schema_validator.py5.2 KB

SKILL.md(原文)

インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。

Design de Banco de Dados

Aprenda a PENSAR, não copiar padrões SQL.

🎯 Regra de Leitura Seletiva

Leia APENAS arquivos relevantes para a solicitação! Verifique o mapa de conteúdo, encontre o que você precisa.

ArquivoDescriçãoQuando Ler
database-selection.mdPostgreSQL vs Neon vs Turso vs SQLiteEscolhendo banco de dados
orm-selection.mdDrizzle vs Prisma vs KyselyEscolhendo ORM
schema-design.mdNormalização, chaves primárias, relacionamentosProjetando schema
indexing.mdTipos de índice, índices compostosOtimização de performance
optimization.mdN+1, EXPLAIN ANALYZEOtimização de query
migrations.mdMigrações seguras, bancos serverlessAlterações de schema

⚠️ Princípio Central

  • PERGUNTE ao usuário sobre preferências de banco de dados quando for incerto
  • Escolha banco de dados/ORM baseado no CONTEXTO
  • Não use PostgreSQL como padrão para tudo

Lista de Verificação de Decisão

Antes de projetar o schema:

  • Perguntou ao usuário sobre a preferência de banco de dados?
  • Escolheu banco de dados para ESTE contexto?
  • Considerou o ambiente de deploy?
  • Planejou estratégia de indexação?
  • Definiu tipos de relacionamento?

Anti-Padrões

❌ Usar PostgreSQL por padrão em apps simples (SQLite pode ser suficiente) ❌ Pular indexação ❌ Usar SELECT * em produção ❌ Armazenar JSON quando dados estruturados são melhores ❌ Ignorar queries N+1

レビュー

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