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データベーススキーマ設計と最適化を支援します。正規化戦略、インデックス設計、パフォーマンス最適化を提供します。データモデル設計、データベース構造の最適化が必要な場合に使用してください。
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Token-efficient tracking for AI orchestration. CLI-first for status updates (~50 tokens), agent fallback for complex ops (~1KB). Use when: updating task status, querying blockers, creating progress files, validating phases.
AshAi extension guidelines for integrating AI capabilities with Ash Framework. Use when implementing vectorization/embeddings, exposing Ash actions as LLM tools, creating prompt-backed actions, or setting up MCP servers. Covers semantic search, LangChain integration, and structured outputs.
This skill should be used when solving hard questions, complex architectural problems, or debugging issues that benefit from GPT-5 Pro or GPT-5.1 thinking models with large file context. Use when standard Claude analysis needs deeper reasoning or extended context windows.
استنادا إلى تصنيف SOC المهني
عرض SKILL.md
| name | designing-databases |
| description | データベーススキーマ設計と最適化を支援します。正規化戦略、インデックス設計、パフォーマンス最適化を提供します。データモデル設計、データベース構造の最適化が必要な場合に使用してください。 |
データベースのスキーマ設計、クエリ最適化、パフォーマンスチューニングを包括的に支援するスキルです。
エンティティと関係を定義：
User (ユーザー)
- user_id (PK)
- email
- name
- created_at
Order (注文)
- order_id (PK)
- user_id (FK)
- total_amount
- status
- created_at
CREATE TABLE users (
user_id UUID PRIMARY KEY DEFAULT gen_random_uuid(),
email VARCHAR(255) NOT NULL UNIQUE,
name VARCHAR(100) NOT NULL,
password_hash VARCHAR(255) NOT NULL,
created_at TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
updated_at TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);
CREATE INDEX idx_users_email ON users(email);
インデックスが効果的な場合:
複合インデックス:
CREATE INDEX idx_orders_user_status
ON orders(user_id, status, created_at);
CREATE TABLE orders (
order_id UUID,
user_id UUID,
total_amount DECIMAL(10, 2),
created_at TIMESTAMP
) PARTITION BY RANGE (created_at);
-- 実行計画の確認
EXPLAIN ANALYZE
SELECT u.name, COUNT(o.order_id) as order_count
FROM users u
LEFT JOIN orders o ON u.user_id = o.user_id
GROUP BY u.user_id, u.name;
-- スロークエリTop 10
SELECT query, calls, mean_time, max_time
FROM pg_stat_statements
ORDER BY mean_time DESC
LIMIT 10;
// 改善: Eager Loading
const users = await User.findAll({
include: [{ model: Order }]
});
PostgreSQL:
shared_buffers = 4GB
work_mem = 16MB
maintenance_work_mem = 512MB
effective_cache_size = 12GB
const pool = new Pool({
max: 20,
idleTimeoutMillis: 30000,
connectionTimeoutMillis: 2000,
});
ゼロダウンタイム移行:
-- 1. 新カラム追加
ALTER TABLE users ADD COLUMN new_email VARCHAR(255);
-- 2. データ移行
UPDATE users SET new_email = email WHERE new_email IS NULL;
-- 3. 旧カラム削除
ALTER TABLE users DROP COLUMN email;
ALTER TABLE users RENAME COLUMN new_email TO email;
| 指標 | 目標値 |
|---|---|
| クエリレイテンシ | p95 < 100ms |
| API応答時間 | p95 < 200ms |
| キャッシュヒット率 | 90%以上 |
| 稼働率 | 99.99% |
| データベース | 適したユースケース |
|---|---|
| PostgreSQL | 汎用、複雑なクエリ、GIS |
| MySQL | Webアプリ、シンプルなクエリ |
| データベース | 適したユースケース |
|---|---|
| MongoDB | ドキュメント、柔軟なスキーマ |
| Redis | キャッシュ、セッション |
| DynamoDB | サーバーレス、AWS環境 |