Best use case
postgres-patterns is best used when you need a repeatable AI agent workflow instead of a one-off prompt. It is especially useful for teams working in multi. PostgreSQL 数据库模式,涵盖查询优化、架构设计、索引和安全。基于 Supabase 最佳实践。
PostgreSQL 数据库模式,涵盖查询优化、架构设计、索引和安全。基于 Supabase 最佳实践。
Users should expect a more consistent workflow output, faster repeated execution, and less time spent rewriting prompts from scratch.
Practical example
Example input
Use the "postgres-patterns" skill to help with this workflow task. Context: PostgreSQL 数据库模式,涵盖查询优化、架构设计、索引和安全。基于 Supabase 最佳实践。
Example output
A structured workflow result with clearer steps, more consistent formatting, and an output that is easier to reuse in the next run.
When to use this skill
- Use this skill when you want a reusable workflow rather than writing the same prompt again and again.
When not to use this skill
- Do not use this when you only need a one-off answer and do not need a reusable workflow.
- Do not use it if you cannot install or maintain the related files, repository context, or supporting tools.
Installation
Claude Code / Cursor / Codex
Manual Installation
- Download SKILL.md from GitHub
- Place it in
.claude/skills/postgres-patterns/SKILL.mdinside your project - Restart your AI agent — it will auto-discover the skill
How postgres-patterns Compares
| Feature / Agent | postgres-patterns | Standard Approach |
|---|---|---|
| Platform Support | Not specified | Limited / Varies |
| Context Awareness | High | Baseline |
| Installation Complexity | Unknown | N/A |
Frequently Asked Questions
What does this skill do?
PostgreSQL 数据库模式,涵盖查询优化、架构设计、索引和安全。基于 Supabase 最佳实践。
Where can I find the source code?
You can find the source code on GitHub using the link provided at the top of the page.
SKILL.md Source
# PostgreSQL 模式 (Patterns)
PostgreSQL 最佳实践快速参考。如需详细指导,请使用 `database-reviewer` 智能体 (Agent)。
## 触发时机
- 创建 SQL 查询或迁移 (Migration) 时
- 设计数据库架构 (Schema) 时
- 排查低速查询时
- 实现行级安全 (Row Level Security) 时
- 配置连接池 (Connection Pooling) 时
## 快速参考
### 索引速查表 (Index Cheat Sheet)
| 查询模式 | 索引类型 | 示例 |
|--------------|------------|---------|
| `WHERE col = value` | B-tree(默认) | `CREATE INDEX idx ON t (col)` |
| `WHERE col > value` | B-tree | `CREATE INDEX idx ON t (col)` |
| `WHERE a = x AND b > y` | 复合索引 (Composite) | `CREATE INDEX idx ON t (a, b)` |
| `WHERE jsonb @> '{}'` | GIN | `CREATE INDEX idx ON t USING gin (col)` |
| `WHERE tsv @@ query` | GIN | `CREATE INDEX idx ON t USING gin (col)` |
| 时序范围 | BRIN | `CREATE INDEX idx ON t USING brin (col)` |
### 数据类型快速参考
| 用途 | 正确类型 | 应当避免 |
|----------|-------------|-------|
| ID | `bigint` | `int`、随机 UUID |
| 字符串 | `text` | `varchar(255)` |
| 时间戳 | `timestamptz` | `timestamp` |
| 金额 | `numeric(10,2)` | `float` |
| 标志位 | `boolean` | `varchar`、`int` |
### 常用模式
**复合索引顺序:**
```sql
-- 等值列在前,范围列在后
CREATE INDEX idx ON orders (status, created_at);
-- 适用于: WHERE status = 'pending' AND created_at > '2024-01-01'
```
**覆盖索引 (Covering Index):**
```sql
CREATE INDEX idx ON users (email) INCLUDE (name, created_at);
-- 避免针对 email, name, created_at 的表查找 (Table scan)
```
**部分索引 (Partial Index):**
```sql
CREATE INDEX idx ON users (email) WHERE deleted_at IS NULL;
-- 索引更小,仅包含活跃用户
```
**RLS 策略(优化):**
```sql
CREATE POLICY policy ON orders
USING ((SELECT auth.uid()) = user_id); -- 使用 SELECT 包装!
```
**UPSERT:**
```sql
INSERT INTO settings (user_id, key, value)
VALUES (123, 'theme', 'dark')
ON CONFLICT (user_id, key)
DO UPDATE SET value = EXCLUDED.value;
```
**游标分页 (Cursor Pagination):**
```sql
SELECT * FROM products WHERE id > $last_id ORDER BY id LIMIT 20;
-- O(1) 对比 OFFSET 的 O(n)
```
**队列处理 (Queue Processing):**
```sql
UPDATE jobs SET status = 'processing'
WHERE id = (
SELECT id FROM jobs WHERE status = 'pending'
ORDER BY created_at LIMIT 1
FOR UPDATE SKIP LOCKED
) RETURNING *;
```
### 反模式 (Anti-patterns) 检测
```sql
-- 查找没有索引的外键
SELECT conrelid::regclass, a.attname
FROM pg_constraint c
JOIN pg_attribute a ON a.attrelid = c.conrelid AND a.attnum = ANY(c.conkey)
WHERE c.contype = 'f'
AND NOT EXISTS (
SELECT 1 FROM pg_index i
WHERE i.indrelid = c.conrelid AND a.attnum = ANY(i.indkey)
);
-- 查找低速查询
SELECT query, mean_exec_time, calls
FROM pg_stat_statements
WHERE mean_exec_time > 100
ORDER BY mean_exec_time DESC;
-- 检查表膨胀 (Table Bloat)
SELECT relname, n_dead_tup, last_vacuum
FROM pg_stat_user_tables
WHERE n_dead_tup > 1000
ORDER BY n_dead_tup DESC;
```
### 配置模板
```sql
-- 连接限制(根据 RAM 调整)
ALTER SYSTEM SET max_connections = 100;
ALTER SYSTEM SET work_mem = '8MB';
-- 超时设置
ALTER SYSTEM SET idle_in_transaction_session_timeout = '30s';
ALTER SYSTEM SET statement_timeout = '30s';
-- 监控
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS pg_stat_statements;
-- 安全默认值
REVOKE ALL ON SCHEMA public FROM public;
SELECT pg_reload_conf();
```
## 相关
- 智能体 (Agent): `database-reviewer` - 完整的数据库评审工作流
- 技能 (Skill): `clickhouse-io` - ClickHouse 分析模式
- 技能 (Skill): `backend-patterns` - API 和后端模式
---
*基于 [Supabase Agent Skills](Supabase Agent Skills (credit: Supabase team))(MIT 许可证)*Related Skills
swiftui-patterns
SwiftUI 架构模式,使用 @Observable 进行状态管理,视图组合,导航,性能优化,以及现代 iOS/macOS UI 最佳实践。
docker-patterns
用于本地开发的Docker和Docker Compose模式,包括容器安全、网络、卷策略和多服务编排。
deployment-patterns
部署工作流、CI/CD流水线模式、Docker容器化、健康检查、回滚策略以及Web应用程序的生产就绪检查清单。
springboot-patterns
Spring Boot 架构模式、REST API 设计、分层服务、数据访问、缓存、异步处理与日志。适用于 Java Spring Boot 后端开发。
python-patterns
Pythonic 惯用法、PEP 8 标准、类型提示,以及构建稳健、高效且可维护 Python 应用的最佳实践。
jpa-patterns
Spring Boot 中用于实体设计、关联关系、查询优化、事务、审计、索引、分页和连接池的 JPA/Hibernate 模式。
golang-patterns
构建健壮、高效且可维护 Go 应用程序的惯用法(Idiomatic Go)、最佳实践与规范。
django-patterns
Django 架构模式、使用 DRF 的 REST API 设计、ORM 最佳实践、缓存、信号(Signals)、中间件(Middleware)以及生产级 Django 应用。
frontend-patterns
React、Next.js、状态管理(State Management)、性能优化(Performance Optimization)及 UI 最佳实践的前端开发模式。
backend-patterns
后端架构模式、API 设计、数据库优化以及适用于 Node.js、Express 和 Next.js API 路由的服务端最佳实践。
plankton-code-quality
使用 Plankton 实现编写时代码质量强制执行 —— 通过钩子在每次文件编辑时进行自动格式化、代码检查,并由 Claude 驱动自动修复。
autonomous-loops
自主运行 Claude Code 循环的模式与架构 —— 从简单的顺序流水线到 RFC 驱动的多智能体 DAG 系统。