doris-architecture-advisor

Apache Doris アーキテクチャアドバイザー

Apache Doris のワークロードを考慮したアーキテクチャ設計です。 8 つの判断ルールと、3 つの実例を紹介します。 サイズ設定を優先するワークフローで、doris-best-practices を補完します。

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ワークフロー

以下の 5 つのステップを順番に実行します。

1. DDL の検証 — doris-best-practices スキルで DDL の正しさを確認します。Pre-Flight Checklist と DDL Gotchas は、すべての CREATE TABLE に適用されます。このアドバイザーでは、DDL 構文ではなく、アーキテクチャの判断（どのモデル、どのパーティション戦略、どのインデックスを使うか）に重点を置きます。バケット数は必ず明示的に計算してください。データ量が不明な場合は、保守的なデフォルト値を選びます。小規模なディメンションには 3、中規模テーブルには 8、大規模な日次ファクトテーブルには 16～32 を指定します。

2. ワークロードの分類 — references/decision-workload-classification.md を読みます。ユーザーのシナリオを 6 つのワークロードタイプの 1 つ以上に対応付けます。複合ワークロード（例：IoT = 時系列 + デバイス状態 + ログ + ダッシュボード）は、複数のサブテーブルに分割します。

3. クラスターのサイズ設定 — references/decision-sizing-matrix.md を読みます。書き込みスループット、クエリ QPS、レイテンシ目標、ホットデータ量を推定します。サイズ設定の出力は合計 vCPU 数と合計キャッシュのみとし、ノードごとの仕様には分解しないでください（クラウド／ストレージとコンピュートの分離モードでは、通常ノード数はプラットフォームによって管理されます）。ユーザーがクラウドかオンプレミスかを指定していない場合は、references/decision-deployment-mode.md も読みます。

4. アーキテクチャの設計 — ワークロードの分類に基づいて、関連する判断ルールを読みます。

   ワークロードの特徴	参照するルール
   追記専用イベント、ログ、時系列データ	decision-data-model-selection、decision-time-series-design、decision-ingestion-strategy
   更新、CDC、デバイス状態の追跡	decision-data-model-selection、decision-mutable-state、decision-ingestion-strategy
   半構造化データ／複数プロトコルの JSON	decision-data-model-selection（VARIANT セクション）
   ダッシュボード、事前集計されたメトリクス	decision-query-acceleration
   ポイントクエリ API、高同時実行の検索	decision-query-acceleration（ポイントクエリのセクション）
   テキスト検索、ログ検索、全文検索	decision-query-acceleration（インデックスのセクション）
   ベクトル／埋め込み検索	decision-query-acceleration（ベクトルのセクション）
   ウェアハウスの階層化（ODS/DWD/DWS/ADS）	decision-workload-classification（階層化のセクション）、decision-data-model-selection
   複数部門／ワークロードの分離	decision-workload-classification（分離のセクション）
   データレイクを使ったホット／コールド階層化	decision-workload-classification（レイクハウスのセクション）、decision-deployment-mode

   アーキテクチャ設計を出力します。データフロー図、サブワークロードごとのテーブル対応、および各テーブルの主要な設計判断（モデル、パーティション戦略、バケットキー、インデックス、圧縮、取り込み方法）を含めます。

5. DDL の生成 — ステップ 1 のすべての制約を適用して CREATE TABLE 文を生成します。decision-time-series-design.md の計算式でバケット数を明示的に計算し、入力が不完全な場合は上記のデフォルト値を使用します。各テーブルについて、その判断の根拠となったベストプラクティスのルールを記載します。

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出力構成

回答には以下のセクションを含めます（会話に合わせて書式を調整してください）。

• ワークロードの概要 — 分類、書き込みレート、QPS、レイテンシ目標、ホットデータ量
• サイズ設定の推奨 — ウェアハウスのティア、ストレージの推定量、キャッシュ戦略
• アーキテクチャの概要 — ソース → 取り込み → Apache Doris → アプリケーションのデータフロー
• テーブル設計 — 判断ルールを示すインラインコメント付きの CREATE TABLE
• 確認したルール — 各テーブルに適用したルールを、トラブルシューティング時にユーザーが参照できるよう、正確なファイルパスとともに列挙します。形式：Per [rule-name](doris-best-practices/references/rule-name.md)。例：

  Table: sensor_readings
  Rules Applied:
  - [schema-model-choose-for-workload](doris-best-practices/references/schema-model-choose-for-workload.md) — DUPLICATE for append-only
  - [schema-bucket-target-size](doris-best-practices/references/schema-bucket-target-size.md) — 10 buckets (21 GB / 2 GB)
  - [schema-props-compression](doris-best-practices/references/schema-props-compression.md) — ZSTD for IoT data
  

• 判断の根拠 — 各推奨に official（Doris のドキュメントに基づく）、derived（論理的な推論）、または field（免責事項付きの現場経験に基づくヒューリスティック）のタグを付けます。

実例

入力 → 出力の完全な例については、以下を参照してください。

• references/example-iot-sensor-platform.md — IoT：5万台のセンサー、複合ワークロード、4つのテーブル
• references/example-log-observability.md — ログ＋トレース＋メトリクス、転置インデックス、ZSTD
• references/example-cdc-operational-sync.md — MySQL CDC、UNIQUE MoW、シーケンス列
• references/example-securities-analytics.md — 証券会社：ODS→DWD→DWS→ADSのレイヤー構成、顧客360、コンプライアンス、レイクハウス、ワークロード分離
• references/example-retail-fashion.md — 小売／ファッション：オムニチャネル在庫、ユーザープロファイリング用のワイド＋トールテーブル、BITMAPセグメンテーション、複数ブランドの分離、繁忙期のスケーリング
• references/example-logistics-courier.md — 物流／宅配：荷物のステータスにAGGREGATE（MIN/MAX/REPLACE）を使用、GIS＋cooldown_ttlを使用した車両GPS、仕分けセンターのKPI、プラットフォームの統合（Presto+Kudu+ES+HBase→Apache Doris）
• references/example-web3-exchange.md — Web3／暗号資産：マルチチェーンVARIANTスキーマ、カストディのモニタリング、TVL／トークンの非同期MV、AMLリスク検出、ウォレットのプロファイリング、セッション分析
• references/example-payment-fintech.md — 決済／フィンテック：トランザクションのライフサイクル向け部分的な列更新、100列以上のアクワイアリング用行列ハイブリッド、加盟店照合、リスクエンジン、ESを置き換えるログプラットフォーム、Lambda→統合アーキテクチャ
• references/example-gaming.md — ゲーム：リテンション／ファネル分析、BITMAPによるプレイヤープロファイリング、MCPを介したNL2SQLエージェント型分析、不正行為の異常検出、オフラインデータ向けレイクハウス
• references/example-adtech-marketing.md — AdTech／マーケティング：RTB配信と分析のデュアルパス、DSP/ADX、VARIANT＋ベクトルによるクリエイティブ分析、国境をまたぐマルチリージョン、Redis+MySQL+HBase+Hiveの置き換え

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このスキルを使用しない場合

• 既存のDDLをレビューする → 代わりにdoris-best-practicesを使用してください
• 遅いクエリを最適化する → doris-best-practicesのクエリルールを使用してください
• CLI／接続を設定する → doris-best-practicesの「Connection & CLI」セクションを使用してください