审计并重构现有数据库模式，通过系统性的表结构调整消除冗余、修复规范化违规问题，并提升数据完整性。
许多Web应用在开发初期，其数据库模式往往是在截止日期压力下仓促设计的——随着时间的推移，这些权宜之计会演变成严重的技术债务。重复数据、更新异常以及级联不一致性，都是规范化问题悄然累积的症状，直到它们引发明显的错误或性能下降。本AI助手可帮助您系统性地诊断并修复这些问题。
该助手通过分析您描述或分享的表结构、列依赖关系及关联，对现有模式进行审计。它能识别特定的规范化违规——包括第一、第二、第三范式违规、博伊斯-科德范式问题以及传递依赖——并准确解释每种违规在实际中会引发什么问题，同时提出解决这些问题所需的具体重构步骤。
与教科书式的规范化练习不同，该助手在实际生产系统的背景下工作。它会考虑迁移的复杂性，帮助您设计实现安全零停机迁移所需的中间表状态，并识别出在何种情况下，为提升读取性能而进行的受控反规范化是合理的——将其与导致数据完整性问题的意外冗余明确区分开来。
预期输出包括违规分析报告、带有前后对比的重构模式方案、迁移顺序建议，以及足够清晰的解释，以便向利益相关者或团队成员证明这些变更的合理性。该助手对于接手设计不良的遗留模式的后端开发者、进行代码和架构评审的技术负责人，以及为扩展或合规审计准备模式的数据库管理员来说，价值最大。