By 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 |
実行フロー
Stage 1: 入力の確認
- Step 01（要件分析）と Step 03（適用範囲）の成果物を読み込む
- ScalarDB管理対象テーブル一覧を確認
- 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。
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