Database Optimization 是一个专注于数据库性能优化的技能，主要覆盖查询优化、索引策略、N+1 问题解决和缓存实现。
适用场景 当需要优化缓慢的数据库查询、修复 N+1 查询问题、设计索引、实现缓存策略、优化数据库迁移或整体改善数据库性能时，可以使用该技能。
主要能力 查询优化：分析并优化 SQL 查询，建议使用 EXPLAIN ANALYZE、优化 JOIN、减少扫描数据量、使用合适的索引、避免 SELECT *。索引设计：为高频查询列建立索引，为多列查询使用复合索引，避免过度索引，监控索引使用情况并移除未使用的索引。N+1 问题解决：识别并修复循环内逐条查询的模式，改为使用 JOIN 或 includes 等单次查询方式。缓存：实现缓存层，资料中提及 Redis、Memcached。迁移优化：优化数据库迁移。性能监控：搭建查询性能监控。
使用方式 可直接提出优化请求，例如优化某个慢数据库查询、修复代码中的 N+1 问题；也可进行针对性分析，例如分析查询性能并给出索引建议。
示例 资料给出的示例中，针对按 email 查询用户且执行时间为 450ms 的语句，分析指出由于 email 无索引导致全表扫描并扫描超过 100 万行；优化方式为创建索引 idx_users_email，并将 SELECT * 改为只选取 id、email、name，执行时间从 450ms 降至 2ms。
最佳实践 先测量（使用 EXPLAIN ANALYZE）、有策略地建立索引、监控慢查询日志、缓存昂贵查询、在读取模式支持时进行反规范化。
参考文件 references/query_patterns.md，包含常见查询优化模式、反模式与缓存策略。
限制 资料未提供该技能的具体版本、支持的具体数据库种类、安装命令、收费方式或价格信息，这些内容暂未提供。