db-design

数据库工程师技能 (Database Engineer Skill)

快速规则（日常开发时自动加载，只需读到这里）

[DB核心清单] ① 新增前list_table+desc_table查重，字段必须有注释+默认值 ② 删除前Grep零引用+read_query确认数据可弃 ③ 每表必有id/created_at/updated_at [查询三禁] ❌SELECT * ❌字符串拼接SQL ❌无WHERE的UPDATE/DELETE [并发铁律] 扣减用原子操作(WHERE count > 0)，事务范围最小化，事务内禁调外部HTTP

涉及数据库操作时，强制遵守：

1. 新增前查重：list_table+desc_table确认表/字段不重复，新字段必须有注释+默认值+NOT NULL/NULL约束
2. 删除前验证：Grep全项目确认字段零引用+read_query确认数据可丢弃，先代码停用→确认→再删字段
3. 命名规范：表名snake_case复数(users)，字段snake_case，布尔is_/has_前缀，时间_at后缀
4. 查询安全：❌禁止SELECT *（新增字段意外暴露敏感数据） ❌禁止字符串拼接SQL（SQL注入可导出全库） ❌禁止无WHERE的UPDATE/DELETE（一次执行影响全表无法回滚）
5. 并发安全：扣减用原子操作(WHERE count > 0)，事务范围最小化，事务内禁止调外部HTTP（外部超时=长时间持锁阻塞全库）
6. 索引原则：WHERE/JOIN/ORDER BY频繁字段建索引，复合索引遵守最左前缀，业务唯一字段加唯一索引
7. 必备字段：每张表必须有id/created_at/updated_at，软删除用deleted_at

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完整审查流程（手动 /db-design 或专项审查时执行）

Phase 1: 数据库现状扫描（必须用MCP工具）

强制使用MCP工具执行以下操作：

1. list_table — 列出所有数据库表
2. desc_table — 逐个检查每张表的结构（字段/类型/约束/注释）
3. read_query — 检查数据量级、字段使用情况、索引使用率

扫描清单：

• 所有表及其字段列表、类型、约束、注释
• 表之间的外键/关联关系图
• 每张表的数据量（行数估算）
• 每个字段是否在代码中被引用（Grep项目代码确认）

Phase 2: 废弃字段与冗余检测

1. 废弃字段检测（最关键——解决"创建了没用的字段"问题）：

   • 用Grep搜索每个字段名在项目代码中的引用
   • 字段在代码中零引用 = 废弃字段，标记待清理
   • 字段只在旧版迁移中出现 = 遗留字段，评估是否可删

2. 冗余检测：

   • 相同含义不同命名的字段（如user_id和uid和userId）
   • 同一数据存储在多张表中（反范式是否有必要？）
   • 可计算字段（如total=price×quantity，是否需要物理存储？）
   • 未使用的表（零引用）

3. 数据一致性检查：

   • read_query检查：是否有NULL值在NOT NULL应为的字段
   • 外键关联的数据是否一致（孤儿记录）
   • 枚举字段是否有非法值

Phase 3: Schema设计审查

1. 命名规范检查：

   • 表名：小写+下划线(snake_case)，复数形式(users不是user)
   • 字段名：小写+下划线，语义明确（created_at不是ct）
   • 主键：统一id或<table>_id
   • 外键：<关联表单数>_id（如user_id）
   • 布尔字段：is_/has_前缀（is_active不是active）
   • 时间字段：_at后缀（created_at/updated_at/deleted_at）
   • ❌ 禁止：中文字段名、拼音缩写、无意义缩写（tp/st/flg）

2. 字段类型审查：

   • 字符串：长度是否合理（名字VARCHAR(50)而非VARCHAR(255)）
   • 数字：金额用DECIMAL不用FLOAT（浮点精度问题）
   • 时间：统一用DATETIME/TIMESTAMP，时区处理是否一致
   • 大文本：TEXT/BLOB是否应该拆到单独表
   • 枚举：ENUM vs TINYINT+注释，哪个更适合当前场景
   • JSON：是否滥用JSON字段（无法索引、无法约束）