用途：为设计可扩展的数据库架构、优化查询性能、构建稳健的数据持久层提供专家级指导，覆盖关系型与NoSQL数据库。
主要能力：涵盖数据建模、ACID与BASE对比、CAP定理、多语言持久化（如PostgreSQL处理事务、MongoDB存文档、Redis做缓存、Elasticsearch做搜索、Cassandra处理时序、Neo4j处理图）。提供核心原则、模式设计、索引策略、分区与分片、复制模式、查询优化与缓存等参考文档。
使用方式：按需加载参考文件，如核心原则读references/core-principles.md，模式设计读references/schema-design-patterns.md，索引读references/indexing-strategies.md，分区读references/partitioning-patterns.md，复制读references/replication-patterns.md，查询优化读references/query-optimization.md。工作流分四阶段：需求分析（识别读写模式、一致性要求、数据量与SLA）、模式设计（实体关系、规范化程度、按查询模式设计、数据分布）、性能优化（EXPLAIN ANALYZE分析执行计划、加索引、缓存、连接池、监控迭代）、扩展策略（读副本、大表分区、分片、复制高可用）。
适用场景：新应用库表设计、慢查询优化、规范化与反规范化取舍、分区/分片/复制实施、SQL与NoSQL迁移、高可用与容灾设计、缓存与读副本、水平或垂直扩展、分布式一致性。
限制与常见错误：避免过度规范化、缺失索引、索引类型或列序错误、忽视复制延迟、分区键选择不当、N+1查询、低效分页（大结果集用keyset分页而非OFFSET）、连接耗尽。最佳实践包括按访问模式建模、策略性索引、大表分区、读副本扩展、优化查询、缓存热数据、连接池、持续监控、按3倍负载规划、按业务需求选择一致性级别。具体命令与工具如EXPLAIN ANALYZE、pg_stat_statements、Percona Toolkit、pt-query-digest保持原样。