快速摘要
AI 可以在幾秒內生成資料庫 Schema，但它常忽略效能索引、資料正規化和安全設定（如加密欄位、存取控制）。這篇教你如何審查 AI 生成的資料庫設計。
AI 設計資料庫的優勢
AI 可以在幾秒內根據你的需求描述生成完整的資料庫 Schema，包括表格、關聯、欄位類型。對於快速原型特別有用。
常見問題
AI 生成的 Schema 最常見的問題：
- 缺少索引：AI 通常只生成基本結構，不會考慮查詢效能
- 正規化不足：可能把太多資料塞在同一張表
- 缺少約束：NOT NULL、UNIQUE、CHECK 約束經常被省略
- 沒有安全設定：敏感欄位沒有加密、沒有 row-level security
- 沒有 migration 策略：只給最終 Schema，沒有考慮如何從現有資料庫遷移
審查清單
- 每個表是否有合適的 primary key？
- 外鍵關聯是否正確？cascade 設定是否合理？
- 常用查詢欄位是否有索引？
- 欄位的資料類型是否最適合？（例如用 TIMESTAMP 而不是 VARCHAR 存時間）
- 是否有必要的 UNIQUE 和 CHECK 約束？
- 敏感欄位是否標記了加密需求？
- 是否考慮了未來的擴展性？
安全設定
- 欄位加密：PII 欄位使用 AES-256 加密
- 存取控制：用資料庫角色限制不同應用程式的存取範圍
- 稽核日誌：對敏感表啟用 audit trail
- 備份加密：資料庫備份也必須加密
- 連線安全：強制使用 SSL 連線
常見問題
AI 生成的 Schema 可以直接用嗎？
建議不要。AI 生成的 Schema 通常功能正確，但可能缺少索引、約束和安全設定。至少要經過人工審查和效能測試。
用什麼工具讓 AI 設計資料庫最好？
Claude 和 ChatGPT 都擅長從需求生成 SQL Schema。如果用 Cursor，可以讓它直接在你的 migration 檔案中生成。
敏感資料欄位要怎麼處理？
身分證號、信用卡號等敏感欄位必須加密儲存（Application-level encryption）。密碼用 bcrypt 雜湊。個資欄位標記 PII 標籤以便合規稽核。