scalardb-data-model

name	scalardb-data-model
description	ScalarDBの制約を考慮したデータモデル設計を行います。Partition Key・Clustering Key・Secondary Index の設計、ホットスポット評価、メタデータオーバーヘッド見積もり、バックエンドDB選定を含みます。ワークフローStep 04（データモデル設計）で使用します。

ScalarDB Data Model Design Skill

目的

ScalarDB の制約と最適化を考慮したデータモデルを設計し、以下を生成する:

• テーブルスキーマ定義（ScalarDB形式）
• PK/CK/SI 設計と根拠
• ホットスポットリスク評価
• メタデータオーバーヘッド見積もり
• バックエンドDB選定結果

リファレンス資料

資料	パス	参照内容
論理データモデル	research/03_logical_data_model.md	7つのデータモデルパターン
物理データモデル	research/04_physical_data_model.md	PK/CK/SI設計、パフォーマンス
DB調査	research/05_database_investigation.md	対応DB一覧、特性比較
ScalarDB 3.17	research/13_scalardb_317_deep_dive.md	メタデータ分離機能
ワークフロー04	workflow/04_data_model_design.md	Step 04 手順
データモデルテンプレート	workflow/templates/data_model_template.md	テーブル設計テンプレート

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実行フロー

Stage 1: 入力の確認

1. Step 01（要件分析）と Step 03（適用範囲）の成果物を読み込む
2. ScalarDB管理対象テーブル一覧を確認
3. ドメインモデル（Step 02）から集約構造を確認

Stage 2: テーブルスキーマ設計

各テーブルについて以下を定義:

テーブル定義テンプレート:

### テーブル: {namespace}.{table_name}

#### 基本情報
| 項目 | 値 |
|------|-----|
| 名前空間 | {namespace} |
| テーブル名 | {table_name} |
| 所有サービス | {service} |
| ScalarDB管理 | Yes/No |
| バックエンドDB | {db_type} |

#### カラム定義
| カラム名 | ScalarDB型 | キー種別 | 説明 |
|---------|-----------|---------|------|
| {col} | TEXT/INT/BIGINT/FLOAT/DOUBLE/BOOLEAN/BLOB | PK/CK(ASC/DESC)/SI/- | {desc} |

#### キー設計

**Partition Key**: `{column}`
- 選定理由: {reason}
- カーディナリティ: High/Mid/Low
- ホットスポットリスク: High/Mid/Low

**Clustering Key**: `{column} {ASC/DESC}`
- 選定理由: {reason}
- アクセスパターン: {pattern}

**Secondary Index**: `{column}`（必要な場合のみ）
- 選定理由: {reason}
- パフォーマンス影響: {impact}

Stage 3: ホットスポット評価

各テーブルの Partition Key について:

テーブル	PK	カーディナリティ	アクセス偏り	リスク	対策
		High/Mid/Low	均等/偏あり	High/Mid/Low	{対策}

対策パターン:

• ハッシュプレフィックス付与
• 複合キーの導入
• テーブル分割
• 時系列データのバケット化

Stage 4: メタデータオーバーヘッド見積もり

テーブル	予想レコード数	レコードサイズ	メタデータ	オーバーヘッド率
		{bytes}	~200 bytes	{percentage}%

Transaction Metadata Decoupling 適用判断:

• レコードサイズが小さい（< 1KB）場合はオーバーヘッド率が高くなるため検討
• ただし READ レイテンシへの影響を評価すること

Stage 5: バックエンドDB選定

テーブル群	推奨DB	選定理由	代替案

選定基準:

• ScalarDB対応状況（research/05_database_investigation.md 参照）
• データアクセスパターン（OLTP/OLAP）
• スケーラビリティ要件
• 運用コスト
• チームの習熟度

Stage 6: 出力

成果物を output/phase2/04_data_model_design.md に出力。

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ScalarDB 対応データ型

ScalarDB型	説明
BOOLEAN	真偽値
INT	32ビット整数
BIGINT	64ビット整数
FLOAT	32ビット浮動小数点
DOUBLE	64ビット浮動小数点
TEXT	文字列
BLOB	バイナリ

使用例

/plan-step 04

Phase 1 の結果に基づいてデータモデルを設計してください。
対象サービス: 注文サービス、在庫サービス、決済サービス
バックエンドDB候補: MySQL 8.0, Amazon DynamoDB