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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。
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Baseado na classificação ocupacional SOC
RESTful API の設計を行います。エンドポイント定義、リクエスト/レスポンス仕様、エラーハンドリング、ScalarDBトランザクション例外のマッピングを含みます。
ScalarDBを前提としたデータベース設計を行います。スキーマ設計、トランザクション設計、マルチストレージ構成を対話形式で決定し、スキーマファイルと設計書を生成します。
DDDに基づいたドメインモデルを設計します。戦略的設計（境界コンテキスト、ユビキタス言語）と戦術的設計（エンティティ、値オブジェクト、集約、ドメインサービス、ドメインイベント）を定義し、ヘキサゴナルアーキテクチャとの統合を行います。ScalarDBのトランザクション境界や管理テーブル分類の考慮事項を含みます。中間状態はresearch/に記録されます。
設計ドキュメントに基づいて実装計画を生成します。ScalarDB特有のスキーマ定義、トランザクション実装、統合テストを含む実装可能なタスク指示書を作成し、フェーズ別の実装ロードマップを提供します。
Kubernetes、Kong API Gateway、ScalarDB Cluster v3.17を使用したインフラストラクチャ設計を行います。マニフェストファイルと設定ファイルを生成します。
ScalarDBのトランザクション設計を行います。トランザクション境界定義、パターン選定（単一集約内/2PC/Saga/ハイブリッド）、OCC競合率評価、バッチ処理設計、v3.17最適化適用計画を含みます。ワークフローStep 05（トランザクション設計）で使用します。
| 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 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:
| 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 |
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}
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:
| 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:
| テーブル群 | 推奨DB | 選定理由 | 代替案 |
|---|---|---|---|
選定基準:
research/05_database_investigation.md 参照）成果物を output/phase2/04_data_model_design.md に出力。
| 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 |
/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