开发数据库模式优化
本提示专为数据库管理员、软件工程师以及数据架构师设计，旨在帮助专业人士优化数据库模式（Schema），提升整体性能、可扩展性与维护性。通过使用该提示，用户可以对现有数据库结构进行系统性分析，包括表、字段、索引、约束及关系，从而发现潜在的冗余设计、低效结构或性能瓶颈。该提示适用于关系型数据库（SQL）和非关系型数据库（NoSQL），不仅能提出规范化（Normalization）或反规范化（Denormalization）的优化建议，还能提供索引调整、查询性能优化及数据完整性保障的具体方案。输出结果会包含一份优先级排序的改进清单，并根据不同场景提供优化后的表结构示例。这对于正在进行系统迁移、大规模应用开发或数据库性能审计的团队尤为有用，确保数据库能够满足当前业务需求，同时具备应对未来增长的灵活性。
AI 提示词
使用方法
1. 收集完整的数据库模式信息，包括表、字段、索引、约束和关系。
2. 将提示中的占位符替换为实际数据库模式详情。
3. 如果有明确的性能目标（如读多写少、写多读少），请一并说明。
4. 使用 AI 工具运行该提示，生成优化建议。
5. 根据输出内容确定优化优先级，分步骤实施。
6. 避免常见错误：如遗漏重要关系、不提供索引信息或缺少使用模式，可能导致建议不够精准。
使用案例
对旧数据库进行现代化优化
提升高并发系统的查询性能
为大规模数据扩展做准备
进行数据库合规性与完整性审计
减少冗余数据和优化索引策略
系统迁移中的数据库结构重构
提升 BI 报表和分析的效率
支持 DevOps 团队进行数据库性能调优
专业技巧
提供尽可能详细的模式描述以获得更精准的建议。
指明数据库使用场景（读多写少/写多读少）以获得上下文优化方案。
可以请求生成 SQL 示例或 E-R 图以帮助理解优化方案。
建议分批验证优化结果，避免一次性大规模修改导致风险。
结合 AI 建议与自身业务需求，避免过度优化或不必要的复杂化。
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