用 AI 设计 PostgreSQL 数据库表结构与索引

解决数据库架构设计难题：AI 帮助你设计符合 PostgreSQL 最佳实践的 Schema，合理选择数据类型、索引类型及分区策略，确保数据一致性、高性能及可维护性。

为什么需要这个技能

设计数据库不仅是写几条 CREATE TABLE 语句，更是为应用打好地基。错误的表结构（如滥用 VARCHAR(n)、未规范时间字段、缺失外键索引）会导致查询缓慢、数据膨胀甚至业务逻辑错误。

PostgreSQL 拥有强大的功能但也存在“坑”，例如未自动创建外键索引、TIMESTAMP 与 TIMESTAMPTZ 的时区陷阱、序列号空隙处理等。本技能指导 AI 规避这些陷阱，输出安全、可量化的表结构定义。

定义业务实体与基数：明确主键（通常用 BIGINT GENERATED ALWAYS AS IDENTITY），确定字段是否需要 NOT NULL。
数据类型选型：严格遵循规范（如金额用 NUMERIC，时间用 TIMESTAMPTZ，文本用 TEXT），避免隐式类型转换。
建立索引体系：为外键列、高频过滤条件、排序字段创建 B-Tree 索引；针对 JSONB 或数组使用 GIN 索引。
制定安全与分区计划：启用 RLS 策略处理多租户数据，针对海量数据设计分区键。
生成并验证 DDL：生成 DDL 脚本，利用 EXPLAIN 验证执行计划，确保无逻辑漏洞。

数据类型规范：使用 TIMESTAMPTZ 而非 TIMESTAMP；金额必须用 NUMERIC；主键首选 IDENTITY 而非 UUID 或 SERIAL。
索引策略：区分“显式索引”（B-Tree）与“覆盖索引”（INCLUDE 子句）；对数组使用 GIN 索引加速包含查询。
外键与约束：显式创建外键索引以加速关联；使用 EXCLUDE 约束防止时间冲突。
升级安全：涉及 DDL 变更时，务必准备备份与回滚方案；使用 CONCURRENTLY 创建索引以减少锁表。

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