database-sharding
水平スケーラビリティを実現するためのデータベースシャーディングを実装します。大規模データベースのスケールアウト、複数サーバーへのデータ分散、シャーディングアーキテクチャの設計が必要な際に活用してください。
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> Implement database sharding for horizontal scalability. Use when scaling large databases, distributing data across multiple servers, or designing sharded architectures.
SKILL.md 本文
データベースシャーディング
目次
概要
複数のデータベースサーバーにわたる水平データ分割を実装します。シャーディング戦略、一貫性のあるハッシング、シャードキーの選択、クロスシャードクエリパターンをカバーします。
使用場面
- データベースサイズが単一サーバーの容量を超過している
- 読み書きスループットの水平スケーリングが必要
- 地理的データ分散の要件がある
- マルチテナントデータの分離が必要
- 分散アーキテクチャによるコスト最適化
- データベースインスタンス間の負荷分散
クイックスタート
最小限の動作例:
-- シャード範囲を定義
-- Shard 0: user_id 0-999999
-- Shard 1: user_id 1000000-1999999
-- Shard 2: user_id 2000000-2999999
CREATE TABLE users_shard_0 (
id UUID PRIMARY KEY DEFAULT gen_random_uuid(),
user_id BIGINT NOT NULL,
email VARCHAR(255) NOT NULL,
created_at TIMESTAMP DEFAULT NOW(),
CONSTRAINT shard_0_range CHECK (user_id BETWEEN 0 AND 999999)
);
CREATE TABLE users_shard_1 (
id UUID PRIMARY KEY DEFAULT gen_random_uuid(),
user_id BIGINT NOT NULL,
email VARCHAR(255) NOT NULL,
created_at TIMESTAMP DEFAULT NOW(),
CONSTRAINT shard_1_range CHECK (user_id BETWEEN 1000000 AND 1999999)
);
-- シャードを決定する関数
CREATE OR REPLACE FUNCTION get_shard_id(p_user_id BIGINT)
RETURNS INT AS $$
BEGIN
// ... (詳細な実装はリファレンスガイドを参照)
リファレンスガイド
references/ ディレクトリの詳細な実装:
| ガイド | 内容 |
|---|---|
レンジベースシャーディング | レンジベースシャーディング |
ハッシュベースシャーディング | ハッシュベースシャーディング |
ディレクトリベースシャーディング | ディレクトリベースシャーディング |
ベストプラクティス
✅ すべき事
- 確立されたパターンと規約に従う
- クリーンで保守しやすいコードを書く
- 適切なドキュメントを追加する
- デプロイ前に十分にテストする
❌ してはいけない事
- テストや検証をスキップする
- エラーハンドリングを無視する
- 設定値をハードコードする
ライセンス: MIT(寛容ライセンスのため全文を引用しています) · 原本リポジトリ
詳細情報
- 作者
- aj-geddes
- ライセンス
- MIT
- 最終更新
- 不明
Source: https://github.com/aj-geddes/useful-ai-prompts / ライセンス: MIT
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