数据仓库 Skill技能列表
BigQueryCLI数据查询技能指南Skill bigquery
本技能指南详细介绍了如何使用BigQuery命令行工具(bq)进行数据仓库查询和元数据检查，特别针对Monzo公司的数据分析项目。内容涵盖INFORMATION_SCHEMA元数据查询、数据敏感性处理、表结构检查、行数统计、模式匹配等核心功能，适用于数据工程师、分析师和开发人员进行安全高效的数据探索和验证工作。关键词：BigQuery CLI, bq命令, 数据仓库查询, INFORMATION_SCHEMA, 元数据检查, 数据敏感性, 表结构分析, 数据工程工具, Google Cloud, 数据分析工作流
SQL查询优化器Skill sql-query-optimizer
SQL查询优化器是一款专注于提升数据仓库查询性能的智能工具。它能够跨Snowflake、BigQuery、Redshift、Databricks等主流数据平台，自动分析SQL语句，识别性能瓶颈和反模式，并提供针对性的优化建议。核心功能包括执行计划解析、索引/聚类键推荐、连接优化、子查询重写、CTE优化等。适用于数据分析师、数据工程师和数据库管理员，旨在降低查询延迟、减少计算成本、提升数据处理效率。关键词：SQL优化、数据仓库、查询性能、Snowflake、BigQuery、Redshift、Databricks、执行计划、索引推荐、反模式检测。
维度模型验证器Skill DimensionalModelValidator
维度模型验证器是一款基于Kimball方法论的数据建模质量检查工具，专门用于验证数据仓库中的星型/雪花型模式设计。该工具能够自动检查维度模型的代理键设计、事实表类型、一致性维度、退化维度等关键要素，确保数据模型符合分析型工作负载的最佳实践。适用于数据工程师、BI开发人员和数据架构师进行数据仓库设计评审和质量保障。 关键词：维度模型验证，Kimball方法论，数据仓库设计，星型模式，雪花模式，代理键，一致性维度，事实表，数据建模工具，BI开发
OBT设计优化器Skill OBTDesignOptimizer
OBT设计优化器是一款专注于数据仓库单一大表（One Big Table）模式设计与优化的专业工具。该技能通过智能分析源模型结构和查询模式，提供列选择优化、反规范化策略、分区聚类设计等核心功能，帮助用户在存储性能与查询效率之间找到最佳平衡点。适用于大数据分析、商业智能报表、数据仓库建设等场景，支持Snowflake、BigQuery、Redshift等主流云数据平台。
Snowflake数据仓库自动化技能Skill SnowflakeAutomation
该技能用于自动化Snowflake数据仓库的操作，包括列出数据库、模式和表，执行SQL查询和DDL/DML语句，管理数据工作流。通过Composio MCP集成，实现跨应用数据管道自动化，提高数据工程和数据分析效率。关键词：Snowflake、数据仓库、自动化、SQL、数据工程、ETL、Composio、云数据库。
YML到DDL技能Skill yml2ddl
yml2ddl技能是一个数据工程工具，用于从Starlake YAML定义自动生成SQL DDL（数据定义语言）语句，支持BigQuery、Snowflake、PostgreSQL等多种目标数据仓库。它通过类型映射简化数据库表结构的创建和管理，提升数据管道开发效率，适用于数据仓库建设和数据治理场景。关键词：SQL DDL, YAML, 数据仓库, 数据工程, 数据库管理, ETL开发, Starlake。
数据库-SnowflakeSkill database-snowflake
该技能用于执行Snowflake数据仓库的SQL查询、列出数据库表和检查数据模式。提供脚本工具以方便数据探索和分析，适用于数据工程和商业智能场景。关键词：Snowflake、数据仓库、SQL查询、模式检查、数据管理。