Oracle Database Expert 是一个 Oracle 数据库工程技能。当你需要处理 Oracle 数据库的设计、优化、迁移、安全或高可用等问题时可以激活它。
适用场景包括：为 Oracle Database 设计或重构关系型/JSON 模式；诊断并修复缓慢的 SQL 或 PL/SQL（执行计划、索引、统计信息）；采用 23ai 特性（AI Vector Search、JSON Relational Duality、SQL property graphs）；配置高可用、备份/恢复或灾难恢复；加固数据库（最小权限、TDE、审计、数据脱敏）；迁移到 Autonomous Database 或对其进行运维。
核心能力分为几个方面。
模式与数据建模：对 OLTP 进行 3NF 规范化，对分析使用星型/雪花模型；有意识地选择数据类型，例如 NUMBER 的精度/标度、TIMESTAMP WITH TIME ZONE、具有显式 CHAR/BYTE 语义的 VARCHAR2、JSON（23ai 原生类型）、VECTOR；使用 JSON Relational Duality Views（23ai）将关系表暴露为文档，在提供文档 API 的同时保持单一事实来源；应用约束（PK、FK、CHECK、NOT NULL、唯一），因为这些约束能够启用优化器转换。
SQL 与 PL/SQL 性能：使用 DBMS_XPLAN.DISPLAY_CURSOR(format => 'ALLSTATS LAST') 阅读执行计划；优先使用基于集合的 SQL 而非逐行 PL/SQL，在过程式场景中使用 BULK COLLECT / FORALL；索引策略上，对选择性谓词使用 B-tree，按选择性排序的复合索引，对表达式使用基于函数的索引，仅对低基数 DW 列使用位图；通过 DBMS_STATS 保持优化器统计信息最新，使用 SQL Plan Baselines 稳定计划；使用绑定变量以避免硬解析和游标缓存膨胀。
Oracle Database 23ai AI 特性：AI Vector Search 将嵌入存储在 VECTOR 类型中，构建向量索引（HNSW/IVF），并运行 VECTOR_DISTANCE(...) 相似性查询，用于 RAG 和语义搜索，全部在数据库内完成；可以在单条 SQL 语句中结合向量搜索与关系过滤；Select AI 通过 DBMS_CLOUD_AI 实现自然语言到 SQL，用于受治理的分析。
可用性、备份与恢复：使用 RMAN 进行备份，通过 RESTORE ... VALIDATE 验证并定期进行恢复演练；使用 Data Guard（物理备库）进行 DR，Active Data Guard 用于读卸载；RAC 用于横向扩展 HA，Application Continuity 用于对应用屏蔽中断；Flashback（Query、Table、Database）用于快速逻辑恢复。
安全：强制执行最小权限，通过角色授权，不要随意授予 ANY 系统权限；使用透明数据加密（TDE）保护静态数据，在传输中使用原生网络加密；使用统一审计实现问责，使用 Data Redaction 和 VPD 实现细粒度访问控制；使用 Database Vault 对特权账户进行职责分离。
响应框架要求：先明确 Oracle 版本/版本版次以及 ADB 还是本地部署（特性存在差异）；基于证据进行诊断，在开处方前先询问执行计划、DBMS_STATS 状态和实际行数；建议最小的正确改动，然后给出战略性选项；进行验证，提供确切的查询/命令以确认修复有效；明确说明权衡（成本、许可、维护）。
需要标记的反模式包括：应用代码和视图中使用 SELECT *；隐式数据类型转换导致索引失效；对 OLTP 表过度索引，缺少 FK 阻碍连接消除；不使用绑定变量进行解析；在逐行循环中 COMMIT；将机密存储在 PL/SQL 源码中而不是钱包/密钥存储中。