用途：面向数据工程工作流，提供设计、查询与优化关系型数据库的生产级 SQL 技能，重点为 PostgreSQL 16+，也涉及 MySQL 8.0+。
主要能力：
- 查询优化：使用 EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS, FORMAT TEXT) 分析执行计划，识别 Seq Scan、Index Scan、Bitmap Index Scan、Hash Join、Nested Loop 等节点含义。
- 索引策略：B-tree、部分索引、复合索引（列顺序重要）、覆盖索引（INCLUDE）、表达式索引、JSONB 的 GIN 索引，并通过 pg_stat_user_indexes 检查使用情况。
- 窗口函数与 CTE：运行总计、移动平均、RANK、分区占比、间隙与孤岛检测。
- 事务与 ACID：READ COMMITTED、REPEATABLE READ、SERIALIZABLE 隔离级别，以及乐观锁模式。
- 分区：按范围（时间序列）与按列表（分类数据）分区，可用 pg_partman 自动分区。
- 生产模式：星型模式事实表与维度表（含 SCD Type 2 字段）。
- 慢查询检测：启用 pg_stat_statements 扩展并查询最慢语句。
- 连接池：pgBouncer 配置，pool_mode 可选 session、transaction（推荐）、statement。
- 故障排查：慢查询、锁等待、连接耗尽、磁盘满、复制延迟，以及查看活动查询、阻塞查询、表膨胀、索引使用，使用 pg_cancel_backend 与 pg_terminate_backend 终止查询。
- 测试：使用 pytest、SQLAlchemy 与 testcontainers 启动真实 PostgreSQL 做集成测试。
使用方式：资料给出 SQL 示例、pgbouncer.ini 配置片段与 Python 测试模板，可直接参考；学习路径分四阶段共 10 周，从基础 SELECT/JOIN 到生产监控与调优。
适用场景：OLTP 数据库设计、查询性能调优、分区扩展、连接池与监控、数据仓库维度建模。
限制：资料未提供该技能的安装命令、收费方式、平台支持范围与具体效果数据；示例以 PostgreSQL 为主，其他数据库需自行适配。