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開発 & 技術

データベーススキーマデザイナー

テーブル定義、列の種類、関係、インデックス、および制約を持つデータベーススキーマを設計します。リレーショナルおよびNoSQLデータモデリングパターンをサポートします。

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Database Schema Designer は、アプリケーションの要件を本番運用に耐えるデータベーススキーマに変換します。データモデルと関係を説明し、データベースエンジンを選ぶと、テーブル、カラム、データ型、主キー/外部キー、インデックス、制約、マイグレーションファイルを備えた完全な DDL スクリプトが得られます。リレーショナル(PostgreSQL、MySQL、SQLite)、ドキュメント(MongoDB、DynamoDB)、キーバリュー(Redis)のデータベースに対応し、正規化、非正規化、スタースキーマの設計をサポートします。

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開発者

E-commerce store schema in PostgreSQL

Backend developers get a normalized, production-ready DDL baseline so they can start building APIs instead of debating table structure.

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Requirements
E-commerce platform: users register and place multiple orders. Each order has line items linked to products. Products belong to one or more categories and support variants (size, color) with independent SKUs and stock. Users leave verified reviews with a 1-5 star rating and optional photos. Track inventory levels per variant and order status history.
Database Type
postgresql
Schema Style
normalized
Output Format
sql-ddl
Relationships
many-to-many

出力(抜粋)

CREATE TABLE users (id BIGSERIAL PRIMARY KEY, email CITEXT UNIQUE NOT NULL, created_at TIMESTAMPTZ DEFAULT now());
CREATE TABLE products (id BIGSERIAL PRIMARY KEY, name TEXT NOT NULL, base_price NUMERIC(10,2));
CREATE TABLE product_variants (id BIGSERIAL PRIMARY KEY, product_id BIGINT REFERENCES products(id), sku TEXT UNIQUE, size TEXT, color TEXT, stock INT DEFAULT 0);
CREATE TABLE product_categories (product_id BIGINT, category_id BIGINT, PRIMARY KEY (product_id, category_id)); -- junction table for many-to-many.
マーケター

Newsletter analytics warehouse (star schema)

Marketing analysts get a query-friendly star schema that powers slice-and-dice campaign dashboards without slow joins.

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Requirements
Marketing analytics warehouse for email campaigns. We need to report opens, clicks, unsubscribes, and conversions by campaign, subscriber segment, send date, and device. Fact table records each engagement event; dimensions cover campaign, subscriber, date, and channel for fast aggregation in BI dashboards.
Database Type
postgresql
Schema Style
star
Output Format
diagram
Relationships
simple

出力(抜粋)

fact_engagement (event_id, date_key FK, campaign_key FK, subscriber_key FK, channel_key FK, event_type, revenue)
  |-- dim_date (date_key, full_date, week, month, quarter, year)
  |-- dim_campaign (campaign_key, name, subject_line, send_type)
  |-- dim_subscriber (subscriber_key, segment, signup_source, country)
  |-- dim_channel (channel_key, device, client, os)
Grain: one row per subscriber engagement event. Optimized for GROUP BY rollups across any dimension.
フリーランサー

Freelancer invoicing app in SQLite

Solo freelancers building their own invoicing tool get a zero-config SQLite migration they can ship in a desktop or Electron app.

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入力

Requirements
Lightweight invoicing app for a solo freelancer. Track clients, projects per client, time entries logged against projects, and invoices that bundle billable time entries. Each invoice has a status (draft, sent, paid, overdue) and line items. Need simple one-to-many relationships and local storage on a laptop.
Database Type
sqlite
Schema Style
normalized
Output Format
migration
Relationships
simple

出力(抜粋)

-- 0001_init.sql
CREATE TABLE clients (id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT NOT NULL, email TEXT);
CREATE TABLE projects (id INTEGER PRIMARY KEY, client_id INTEGER REFERENCES clients(id), name TEXT, hourly_rate REAL);
CREATE TABLE time_entries (id INTEGER PRIMARY KEY, project_id INTEGER REFERENCES projects(id), minutes INTEGER, logged_on DATE, billed INTEGER DEFAULT 0);
CREATE TABLE invoices (id INTEGER PRIMARY KEY, client_id INTEGER REFERENCES clients(id), status TEXT DEFAULT 'draft', total REAL, issued_on DATE);

データベーススキーマデザイナー の結果がここに表示されます

コメント付きの整理されたコードブロックと、変更点の簡単な説明が得られます。

使い方 データベーススキーマデザイナー

  1. あなたのデータモデルを平易な英語で説明してください。エンティティ、属性、そしてそれらがどのように関連しているかを含めてください。
  2. エンジン特有のデータ型、構文、最適化のためにターゲットデータベースエンジンを選択してください。
  3. スキーマスタイルを選択してください:トランザクションアプリ用の正規化、読み取り重視のワークロード用の非正規化、分析用のスター・スキーマ。
  4. 出力形式を選択してください:直接実行のためのSQL DDL、バージョン管理のためのマイグレーションスクリプト、またはNoSQL用のJSON Schema。

使用例

1

マルチテナントサポートを持つSaaSアプリケーションのためのリレーショナルスキーマをデザインします。

2

埋め込みドキュメントとインデックスを持つMongoDBコレクションスキーマを作成します

3

データウェアハウスまたは分析パイプラインのためのスター スキーマを構築する

4

段階的なデータベース進化のためのマイグレーションスクリプトを生成する

5

GSIアクセスパターンを持つDynamoDBの単一テーブル設計をデザインします。

最高の結果を得るためのヒント

  • 要件における読み書きパターンを説明してください — これにより、生成器が正規化されたデザインと非正規化されたデザインのどちらを選択するかを助けます。
  • PostgreSQLでは、ジェネレーターがJSONB列、部分インデックス、生成列などの高度な機能を適切に使用します。
  • Flyway、Liquibase、Alembic、またはKnexのようなツールを使用している場合は、'マイグレーションスクリプト'の出力形式をリクエストします — 出力にはバージョン管理されたマイグレーションファイルが含まれます。
  • 適切なインデックス作成とパーティショニングの推奨のために、要件に期待されるデータボリューム(例:'10Mユーザー、500M注文')を含めてください。

よくある質問

NoSQLデータベースのスキーマを設計できますか?

はい。MongoDBの場合、埋め込みドキュメント、配列フィールド、インデックス定義を持つコレクションスキーマを生成します。DynamoDBの場合、アクセスパターンに基づいて、パーティション/ソートキー戦略とグローバルセカンダリインデックス(GSI)を持つ単一テーブルスキーマを設計します。

多対多の関係を扱っていますか?

はい。「多対多」または「複雑な」関係の複雑さを選択してください。ジェネレーターは、複合主キー、外部キー制約、および関係が必要とする追加のメタデータ列を持つ結合/ピボットテーブルを作成します。

正規化と非正規化の違いは何ですか?

正規化(3NF)はデータの冗長性を排除し、データの整合性が重要なトランザクションアプリケーションに最適です。非正規化は、JOINを避けるために一部のデータを重複させ、ストレージ効率よりもクエリ速度が重要な読み取り重視のアプリケーションに最適です。

SQL DDLの出力を直接使用できますか?

はい。生成されたSQLは、選択したデータベースエンジン用の有効で実行可能なDDLです。データベースクライアント、移行ツール、またはCI/CDパイプラインにコピー&ペーストしてください。本番環境で実行する前に、常にステージング環境で確認してください。

インデックスは含まれていますか?

はい。ジェネレーターは、外国キー列、頻繁にフィルタリングされるフィールド、一意の制約、および一般的な複数列の検索用の複合インデックスなど、可能性のあるクエリパターンに基づいてインデックスを作成します。また、必須インデックスとオプションインデックスの区別も行います。

どのようにしてソフト削除を処理しますか?

適切な場合、ジェネレーターはPostgreSQL用にdeleted_at TIMESTAMPTZ列を部分インデックス(WHERE deleted_at IS NULL)付きで追加し、ソフト削除された行がアクティブなレコードのクエリパフォーマンスに影響を与えないようにします。

これらのワークフローの一部

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すぐに使えるプロンプト集 — 「使う」をクリックするとツールに自動入力されます

[describe what it does]を行うPython関数を書いてください。型ヒントとdocstringを含めてください。

このコードを説明し、改善点を提案してください: [paste code]

次の関数のユニットテストを生成してください: [paste function]

カラムが[list columns]のテーブルから[describe what you need]するためのSQLクエリを書いてください。

[project type]プロジェクト向けに、インストール・使い方・コントリビューションの各セクションを含むREADME.mdを作成してください。

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⚡ Proプロンプト

[platform type]向けに、認証・データ・通知の各サービスを備えたマイクロサービスシステムを設計してください。API契約とデータベーススキーマも含めてください。...
[cloud provider]にデプロイする[stack]アプリケーション向けに、完全なCI/CDパイプライン構成を書いてください。...
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