database-designer

database-designer skill の概要

database-designer の用途

database-designer は、データベース設計に関する相談を、構造化されたスキーマ分析、インデックス提案、マイグレーション計画、データベース選定の判断材料へ落とし込むための Database Engineering skill です。単なる「スキーマを設計して」という一般的な回答では足りず、DDL や JSON schema を読み取り、リレーション、制約、正規化、クエリパターン、安全なスキーマ変更まで踏み込んで検討したい場合に特に役立ちます。

向いているユーザーと利用場面

AI アシスタントに SQL スキーマのレビュー、エンティティモデリング、SQL と NoSQL の選定、マイグレーション計画、実際のクエリパターンに基づくインデックス最適化をよく依頼するなら、この skill はインストールする価値があります。バックエンドエンジニア、データベースエンジニア、技術系創業者、アーキテクトなど、スキーマの詳細やワークロードの背景を提示できる人に向いています。初心者でも使えますが、テーブル、アクセスパターン、成長見込み、運用上の制約を説明できるほど、より良い結果が得られます。

database-designer skill の違い

このリポジトリには、プロンプト上のワークフローだけでなく、実用的な補助ツールとして schema_analyzer.py、index_optimizer.py、migration_generator.py が含まれています。これらのスクリプトは、スキーマ構造の分析、クエリに基づくインデックス設計、ロールバックや検証を意識したマイグレーション計画を支援します。さらに references には、データベース選定、正規化、インデックス戦略パターンなど、判断を助ける資料も用意されています。

得意なことと不得意なこと

この skill が特に強いのは、リレーショナルスキーマのレビュー、SQL DDL 分析、不足している制約の検出、インデックス計画、Mermaid ERD の生成、expand-contract 型のマイグレーション検討です。一方で、稼働中データベースのプロファイリング、本番クエリプランの確認、ベンダー固有のチューニング、法務・コンプライアンスレビューの代替には向きません。出力はエンジニアリング上のたたき台として扱い、実際に使うデータベースエンジン、データ量、デプロイ手順に照らして検証してください。

database-designer skill の使い方

database-designer のインストールと最初に読むファイル

database-designer skill は次のコマンドでインストールします。

npx skills add alirezarezvani/claude-skills --skill database-designer

インストール後は、まず SKILL.md を読んで呼び出し範囲を確認し、次に README.md でツール中心のワークフローを把握してください。自分のファイルを使う前に、サンプル入力として assets/sample_schema.sql、assets/sample_schema.json、assets/sample_query_patterns.json を確認しておくと便利です。より深く判断したい場合は、references/database-design-reference.md、references/normalization_guide.md、references/index_strategy_patterns.md、references/database_selection_decision_tree.md も読んでください。

有用な結果を得るための入力

この skill は、単なるプロダクトアイデアではなく、具体的なデータベース関連の材料を渡したときに最も効果を発揮します。有用な入力の例は次のとおりです。

• SQL DDL または JSON 形式の現在のスキーマ
• 目標スキーマまたは提案中のモデル
• 主要なエンティティとリレーション
• クエリパターン、JOIN、フィルタ、ソート、実行頻度
• 想定行数、カーディナリティ、成長率
• PostgreSQL、MySQL、SQLite、MongoDB、DynamoDB などのデータベースエンジンとバージョン
• マイグレーション上の制限、許容ダウンタイム、ロールバック要件、データ backfill の必要性

弱いプロンプトの例: “Design a database for ecommerce.”
より良いプロンプトの例: “Use database-designer to review this PostgreSQL ecommerce schema. Optimize for product search, order history, and inventory updates. Expected scale is 2M products, 20M orders, and 5k login queries/minute. Identify normalization issues, missing constraints, index strategy, and migration risks.”

実践的な database-designer の利用ワークフロー

スキーマレビューでは、まず schema_analyzer.py から始めます。

python schema_analyzer.py --input schema.sql --output-format text

ドキュメント化やレビュー用に Mermaid のリレーション図が必要な場合は、--generate-erd を使います。インデックス検討では、assets/sample_query_patterns.json に近い形式でクエリパターンの JSON を用意し、次を実行します。

python index_optimizer.py --schema schema.json --queries queries.json --format text

マイグレーション計画では、現在のスキーマファイルと目標スキーマファイルを比較します。

python migration_generator.py --current current.json --target target.json --zero-downtime

AI アシスタントには、自動検出された結果だけでなく、エンジニアリング上の根拠も求めてください。database-designer を最も効果的に使うには、再現可能なチェックをスクリプトで行い、トレードオフ、運用リスク、次に取るべきアクションを AI プロンプトで整理するのが有効です。

出力を良くするプロンプトの型

skill を呼び出すときは、次の構成を使うと効果的です。

1. タスクを明示する: スキーマレビュー、インデックス最適化、マイグレーション計画、データベース選定。
2. スキーマまたはファイルパスを提示する。
3. ワークロードと制約を説明する。
4. 優先順位付きの出力形式を依頼する。

例:

“Use the database-designer skill for Database Engineering. Analyze schema.sql and these query patterns. Prioritize critical correctness issues, missing constraints, high-impact indexes, and migration-safe changes. Separate recommendations into quick fixes, risky changes, and items requiring production metrics.”

database-designer skill の FAQ

database-designer は通常のデータベース相談プロンプトより優れていますか？

実際のスキーマやワークロード入力がある場合は、はい。一般的なプロンプトでも一見もっともらしいテーブルやインデックスは出せますが、database-designer はエージェントにより具体的な動作モードを与えます。正規化、制約、インデックスの不足、冗長なインデックス、マイグレーションの安全性、ロールバック、データベース選定を分析対象にできます。また、ワークフローを具体化するサンプル assets と Python ツールも含まれています。

Python スクリプトを実行しなくても使えますか？

はい。DDL、schema JSON、設計メモを貼り付けるだけでも、AI との会話をこの skill でガイドできます。ただし、再現可能な分析、整形済みの出力、ERD 生成、マイグレーション比較が必要な場合は、スクリプトが役立ちます。Python 3.7+ があれば十分で、含まれているツールは外部依存なしで使えるように設計されているようです。

どのデータベースシステムに向いていますか？

この skill はリレーショナルデータベース設計に幅広く役立ち、SQL と NoSQL の選択比較にも使えます。特に強い例とツール群は、SQL 風のスキーマ、制約、インデックス、マイグレーションを中心にしています。エンジン固有のチューニングについては、PostgreSQL EXPLAIN ANALYZE、MySQL の実行計画、クラウドデータベースのメトリクス、ベンダードキュメントと組み合わせて判断してください。

database-designer をインストールしない方がよい場合は？

一度きりの命名案、試作用の小さなスキーマ、プロダクトの高レベルなブレインストーミングだけが必要なら、インストールしなくてもよいでしょう。また、実際のクエリプラン、データ分布、ロック挙動、デプロイ制約を確認せずに、本番チューニングの権威ある判断として扱うのも避けてください。これは設計と分析を加速するためのものであり、データベースの observability や DBA レビューの代替ではありません。

database-designer skill を改善する方法

ワークロード詳細で database-designer の結果を改善する

最もよくある失敗は、ワークロードの情報が不足していることです。インデックスやスキーマの助言は、read/write 比率、選択性、JOIN 経路、並び順、テナント分離、アーカイブ規則によって大きく変わります。クエリ頻度、遅いクエリの例、想定カーディナリティ、レイテンシ目標を追加してください。正確な数値が分からない場合は、範囲で示し、仮定であることを明記します。

本番制約に照らして提案を検証する

出力を適用する前に、各提案をリスク別に分類するよう skill に依頼してください。分類例は、安全な DDL、ブロッキングを伴うマイグレーション、データ書き換え、backfill 必須、アプリケーション変更必須、本番計測が必要、などです。マイグレーションでは、ロールバック SQL、検証クエリ、デプロイ順序、ダウンタイムを許容できない場合の expand-contract 計画を必ず求めてください。

初回分析のあとに反復する

最初のレポートで止めないでください。初回の提案に対して、“avoid table rewrites”、“PostgreSQL only”、“writes are more important than reads”、“cannot add more than three indexes” といった制約を追加して再入力します。これにより、広めの database-designer ガイダンスを、実装可能なエンジニアリング計画へ絞り込めます。

ローカルの例と references を更新し続ける

チーム向けに database-designer skill を改善するには、代表的なスキーマ、クエリパターンファイル、期待する出力例、エンジン固有のメモを追加してください。特に価値が高いのは、実際に起きたマイグレーション障害、採用済みのインデックス設計ルール、命名規則、データベース選定基準です。これにより、今後の出力が一般的なベストプラクティスではなく、自分たちのアーキテクチャに沿ったものになりやすくなります。