用途：在从零设计新数据库、为现有系统添加复杂领域（如社交功能、库存管理）、在 SQL 与 NoSQL 之间选型、排查架构瓶颈（死锁、热分区）以及用实体关系图（ERD）记录数据模型时提供专家指导。
主要能力：关系建模方面涵盖规范化三范式（1NF 原子值、2NF 无部分依赖、3NF 无传递依赖）及为读性能做的反范式化取舍；NoSQL 方面涵盖文档模型（一对少用内嵌、一对多用引用、读多场景采用计算模式）与键值模型（先定访问模式、单表设计通过重载键如 PK=User#123, SK=Order#456 单次请求获取关联数据）；可扩展性方面涵盖分片（按分片键水平拆分）、PostgreSQL 分区（按活跃范围拆分大表）。
使用方式：按工作流推进——识别实体（User、Product、Order）、定义关系（一对一、一对多、多对多）、选择引擎（结构化严格一致性选 PostgreSQL；非结构化高写入吞吐选 MongoDB/Cassandra）、用 Mermaid 或文本绘制 ERD。资料给出电商示例：USER 与 ORDER 为一对多、ORDER 与 ORDER_ITEM 为一对多、product 与 ORDER_ITEM 为一对多，并列出 USER(id PK、email、preferences jsonb) 与 ORDER(id PK、user_id FK、status、created_at) 字段。
适用场景：新建数据库、添加复杂业务域、SQL/NoSQL 选型、架构瓶颈排查、数据模型文档化。
限制：资料未提供具体安装命令、收费与价格、平台支持、效果指标等信息，故暂未提供；反范式化会带来更新复杂度与一致性成本，分片与分区需先确定合适的分片键或范围。