Mysql

Die database-migrations-Skill hilft Backend-Teams dabei, sichere Schema-Änderungen, Data-Backfills, Rollbacks und Zero-Downtime-Deployments für PostgreSQL, MySQL und gängige ORMs zu planen. Nutze sie für produktionssichere Anleitungen zu Datenbank-Migrationen, wenn du klare Schritte, weniger Locks und rückgängig machbare Änderungen brauchst.

clickhouse-io ist eine auf ClickHouse spezialisierte Skill für Schemadesign, analytisches SQL, Ingestion-Muster und Performance-Tuning. Nutzen Sie sie, um MergeTree-Entscheidungen, Partitionierung, materialisierte Sichten und die workload-spezifische Abfrageoptimierung gezielt zu steuern.

sql-optimization-patterns unterstützt Datenbankteams dabei, langsame SQL-Abfragen zu analysieren – mit EXPLAIN-Auswertung, Indexstrategie, Join-Optimierung, Pagination-Fixes und praxisnahen Empfehlungen zum Umschreiben von Queries.

database-migration unterstützt bei der Planung und Erstellung von Schema- und Datenmigrationen über ORM- und SQL-Workflows hinweg – mit Rollback-Sicherheit, schrittweisen Rollouts und Hinweisen für Zero-Downtime in Produktionsumgebungen von Database-Engineering-Teams.

Die sql-queries-Skill verwandelt Geschäftsfragen und grobe Analyseziele in optimierte SQL-Abfragen für BigQuery, PostgreSQL, MySQL und andere Dialekte. Sie liest Schema-Kontext, klärt Filter und Aggregationen und unterstützt bei sql-queries für Data Analysis, Reporting und Exploration.

azure-resource-manager-mysql-dotnet ist ein .NET-Azure-Resource-Manager-Skill für die Verwaltung von Azure Database for MySQL Flexible Server. Verwenden Sie ihn für das Bereitstellen von Servern, das Anlegen von Datenbanken, das Setzen von Firewallregeln, das Aktualisieren von Konfigurationen, das Verwalten von Backups und das Steuern von Hochverfügbarkeit in C# für Database Engineering.

aws-aurora hilft dir, die richtige AWS-Aurora-Verbindungsstrategie für serverlose und verwaltete Workloads zu wählen. Der Fokus liegt auf Aurora Serverless v2, RDS Proxy, der Data API und sicheren Pooling-Patterns für Datenbank-Engineering und App-Integration.

chdb-datastore ist ein pandas-kompatibles Skill für schnelle Datenanalyse mit einer von ClickHouse gestützten DataStore-API. Es unterstützt Connectoren für Dateien, Datenbanken und Cloud-Dienste, Cross-Source-Joins und minimale Codeänderungen für pandas-ähnliche Workflows. Nutzen Sie diesen chdb-datastore-Leitfaden, wenn Sie eine Drop-in-Analyseschicht für größere Datensätze suchen.

chdb-sql ist ein GitHub-Skill, mit dem sich ClickHouse SQL in Python ohne Server ausführen lässt. Abgedeckt werden chdb.query(), Session, DB-API-Verbindungen, Table Functions wie file() und s3(), parametrische Abfragen sowie Entwicklungs-Workflows für lokale Dateien und externe Datenquellen.