database

データベースワークフローバンドル

概要

データベースの設計、開発、最適化、移行、データエンジニアリングのための包括的なデータベースワークフローです。SQL、NoSQL、最新のデータプラットフォームを対象とします。

このワークフローを使用する場面

次のような場合に、このワークフローを使用します。

• データベーススキーマを設計するとき
• データベースのマイグレーションを実装するとき
• クエリのパフォーマンスを最適化するとき
• データパイプラインを設定するとき
• データベース運用を管理するとき
• データ品質を実装するとき

ワークフローのフェーズ

フェーズ 1：データベース設計

呼び出すスキル

• database-architect - データベースアーキテクチャ
• database-design - スキーマ設計
• postgresql - PostgreSQL の設計
• nosql-expert - NoSQL の設計

アクション

1. 要件を収集する
2. スキーマを設計する
3. リレーションシップを定義する
4. インデックス戦略を計画する
5. スケーラビリティを考慮して設計する

コピーして使えるプロンプト

Use @database-architect to design database schema

Use @postgresql to design PostgreSQL schema

フェーズ 2：データベースの実装

呼び出すスキル

• prisma-expert - Prisma ORM
• database-migrations-sql-migrations - SQL マイグレーション
• neon-postgres - サーバーレス Postgres

アクション

1. データベース接続を設定する
2. ORM を構成する
3. マイグレーションを作成する
4. モデルを実装する
5. シードデータを設定する

コピーして使えるプロンプト

Use @prisma-expert to set up Prisma ORM

Use @database-migrations-sql-migrations to create migrations

フェーズ 3：クエリの最適化

呼び出すスキル

• database-optimizer - データベースの最適化
• sql-optimization-patterns - SQL の最適化
• postgres-best-practices - PostgreSQL の最適化

アクション

1. 遅いクエリを分析する
2. 実行計画を確認する
3. インデックスを最適化する
4. クエリをリファクタリングする
5. キャッシュを実装する

コピーして使えるプロンプト

Use @database-optimizer to optimize database performance

Use @sql-optimization-patterns to optimize SQL queries

フェーズ 4：データ移行

呼び出すスキル

• database-migration - データベースの移行
• framework-migration-code-migrate - コードの移行

アクション

1. 移行戦略を計画する
2. 移行スクリプトを作成する
3. 移行をテストする
4. 移行を実行する
5. データの整合性を検証する

コピーして使えるプロンプト

Use @database-migration to plan database migration

フェーズ 5：データパイプラインの開発

呼び出すスキル

• data-engineer - データエンジニアリング
• data-engineering-data-pipeline - データパイプライン
• airflow-dag-patterns - Airflow ワークフロー
• dbt-transformation-patterns - dbt 変換

アクション

1. データパイプラインを設計する
2. データ取り込みを設定する
3. 変換処理を実装する
4. スケジュールを構成する
5. モニタリングを設定する

コピーして使えるプロンプト

Use @data-engineer to design data pipeline

Use @airflow-dag-patterns to create Airflow DAGs

フェーズ 6：データ品質

呼び出すスキル

• data-quality-frameworks - データ品質
• data-engineering-data-driven-feature - データドリブン機能

アクション

1. 品質指標を定義する
2. 検証を実装する
3. モニタリングを設定する
4. アラートを作成する
5. 標準を文書化する

コピーして使えるプロンプト

Use @data-quality-frameworks to implement data quality checks

フェーズ 7：データベース運用

呼び出すスキル

• database-admin - データベース管理
• backup-automation - バックアップの自動化

アクション

1. バックアップを設定する
2. レプリケーションを構成する
3. パフォーマンスをモニタリングする
4. キャパシティを計画する
5. セキュリティを実装する

コピーして使えるプロンプト

Use @database-admin to manage database operations

データベース技術別のワークフロー

PostgreSQL

Skills: postgresql, postgres-best-practices, neon-postgres, prisma-expert

MongoDB

Skills: nosql-expert, azure-cosmos-db-py

Redis

Skills: bullmq-specialist, upstash-qstash

データウェアハウス

Skills: clickhouse-io, dbt-transformation-patterns

運用上の境界

必要なフェーズだけを選び、使用前に該当する専門スキルの実体を確認してください。移行では、対象となるデータベース／アカウント、バックアップと復元のテスト済み手順、ロックやダウンタイムへの影響、ロールバックまたは前進修復の計画を特定してください。本番以外の代表的なデータを使ってリハーサルを行い、行数や不変条件、アプリケーションとの互換性を検証してください。最小権限の認証情報と合成シードデータを使用し、テストデータとして本番環境の個人情報を含むレコードをエクスポートしないでください。文を実行するクエリプランのコマンドには、その文と同じ適用範囲が必要です。バックアップが設定されているだけでは、復元が検証済みとはいえません。

品質ゲート

• スキーマの設計とレビューが完了している
• マイグレーションのテストが完了している
• パフォーマンスベンチマークを達成している
• バックアップが設定されている
• モニタリングが導入されている
• ドキュメントが完成している

関連するワークフローバンドル

• development - アプリケーション開発
• cloud-devops - インフラストラクチャ
• ai-ml - AI/ML データパイプライン
• testing-qa - データテスト

制限事項

• タスクが上記で説明した範囲に明確に該当する場合にのみ、このスキルを使用してください。
• 出力を、環境固有の検証、テスト、専門家によるレビューの代わりとして扱わないでください。
• 必要な入力、権限、安全上の境界、成功基準が不足している場合は、作業を中断して確認を求めてください。