data-schema-knowledge-modeling

Create rigorous, validated models of entities, relationships, and constraints that enable correct system implementation, knowledge representation, and semantic reasoning.

Data schema & knowledge modeling is the process of formally defining:

Ask user for domain description, core use cases (what queries/operations will this support), existing data (if migration/integration), performance/scale requirements, and technology constraints (SQL vs NoSQL vs graph database). Understanding use cases shapes the model - OLTP vs OLAP vs graph traversal require different designs. See Schema Types for guidance.

Используется при проектировании схем баз данных, необходимости четкого моделирования сущностей и отношений предметной области, построения графов знаний или онтологий, создания моделей данных API, определения системных границ и инвариантов, миграции между моделями данных, установления таксономий или иерархий, пользователь упоминает «схему», «модель данных», «сущности», «отношения», «онтологию», «граф знаний» или когда разрозненные/несогласованные структуры данных требуют формализации. Источник: zpankz/mcp-skillset.