projection-patterns
イベントストリームからリードモデルやプロジェクションを構築します。CQRSのリード側の実装、マテリアライズドビューの作成、またはイベントソーシングシステムにおけるクエリパフォーマンスの最適化が必要なときに活用してください。
description の原文を見る
Build read models and projections from event streams. Use when implementing CQRS read sides, building materialized views, or optimizing query performance in event-sourced systems.
SKILL.md 本文
Projection Patterns
イベントソース型システムの Projection と Read Model 構築に関する包括的なガイド。
このスキルを使用する場合
- CQRS Read Model の構築
- イベントから Materialized View を作成
- クエリパフォーマンスの最適化
- リアルタイムダッシュボードの実装
- イベントから Search Index を構築
- 複数ストリーム間のデータ集約
コアコンセプト
1. Projection アーキテクチャ
┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐
│ Event Store │────►│ Projector │────►│ Read Model │
│ │ │ │ │ (Database) │
│ ┌─────────┐ │ │ ┌─────────┐ │ │ ┌─────────┐ │
│ │ Events │ │ │ │ Handler │ │ │ │ Tables │ │
│ └─────────┘ │ │ │ Logic │ │ │ │ Views │ │
│ │ │ └─────────┘ │ │ │ Cache │ │
└─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────┘
2. Projection のタイプ
| タイプ | 説明 | ユースケース |
|---|---|---|
| Live | Subscription からのリアルタイム | 現在の状態クエリ |
| Catchup | 過去のイベントを処理 | Read Model の再構築 |
| Persistent | チェックポイントを保存 | 再起動後の再開 |
| Inline | 書き込みと同じトランザクション | 強い一貫性 |
テンプレート
テンプレート 1: 基本的な Projector
from abc import ABC, abstractmethod
from dataclasses import dataclass
from typing import Dict, Any, Callable, List
import asyncpg
@dataclass
class Event:
stream_id: str
event_type: str
data: dict
version: int
global_position: int
class Projection(ABC):
"""Projection の基底クラス。"""
@property
@abstractmethod
def name(self) -> str:
"""チェックポイント用の一意な Projection 名。"""
pass
@abstractmethod
def handles(self) -> List[str]:
"""この Projection が処理するイベントタイプのリスト。"""
pass
@abstractmethod
async def apply(self, event: Event) -> None:
"""イベントを Read Model に適用。"""
pass
class Projector:
"""Event Store から Projection を実行。"""
def __init__(self, event_store, checkpoint_store):
self.event_store = event_store
self.checkpoint_store = checkpoint_store
self.projections: List[Projection] = []
def register(self, projection: Projection):
self.projections.append(projection)
async def run(self, batch_size: int = 100):
"""すべての Projection を連続実行。"""
while True:
for projection in self.projections:
await self._run_projection(projection, batch_size)
await asyncio.sleep(0.1)
async def _run_projection(self, projection: Projection, batch_size: int):
checkpoint = await self.checkpoint_store.get(projection.name)
position = checkpoint or 0
events = await self.event_store.read_all(position, batch_size)
for event in events:
if event.event_type in projection.handles():
await projection.apply(event)
await self.checkpoint_store.save(
projection.name,
event.global_position
)
async def rebuild(self, projection: Projection):
"""Projection をスクラッチから再構築。"""
await self.checkpoint_store.delete(projection.name)
# 必要に応じて Read Model テーブルをクリア
await self._run_projection(projection, batch_size=1000)
テンプレート 2: 注文要約 Projection
class OrderSummaryProjection(Projection):
"""注文イベントを要約 Read Model に Projection。"""
def __init__(self, db_pool: asyncpg.Pool):
self.pool = db_pool
@property
def name(self) -> str:
return "order_summary"
def handles(self) -> List[str]:
return [
"OrderCreated",
"OrderItemAdded",
"OrderItemRemoved",
"OrderShipped",
"OrderCompleted",
"OrderCancelled"
]
async def apply(self, event: Event) -> None:
handlers = {
"OrderCreated": self._handle_created,
"OrderItemAdded": self._handle_item_added,
"OrderItemRemoved": self._handle_item_removed,
"OrderShipped": self._handle_shipped,
"OrderCompleted": self._handle_completed,
"OrderCancelled": self._handle_cancelled,
}
handler = handlers.get(event.event_type)
if handler:
await handler(event)
async def _handle_created(self, event: Event):
async with self.pool.acquire() as conn:
await conn.execute(
"""
INSERT INTO order_summaries
(order_id, customer_id, status, total_amount, item_count, created_at)
VALUES ($1, $2, $3, $4, $5, $6)
""",
event.data['order_id'],
event.data['customer_id'],
'pending',
0,
0,
event.data['created_at']
)
async def _handle_item_added(self, event: Event):
async with self.pool.acquire() as conn:
await conn.execute(
"""
UPDATE order_summaries
SET total_amount = total_amount + $2,
item_count = item_count + 1,
updated_at = NOW()
WHERE order_id = $1
""",
event.data['order_id'],
event.data['price'] * event.data['quantity']
)
async def _handle_item_removed(self, event: Event):
async with self.pool.acquire() as conn:
await conn.execute(
"""
UPDATE order_summaries
SET total_amount = total_amount - $2,
item_count = item_count - 1,
updated_at = NOW()
WHERE order_id = $1
""",
event.data['order_id'],
event.data['price'] * event.data['quantity']
)
async def _handle_shipped(self, event: Event):
async with self.pool.acquire() as conn:
await conn.execute(
"""
UPDATE order_summaries
SET status = 'shipped',
shipped_at = $2,
updated_at = NOW()
WHERE order_id = $1
""",
event.data['order_id'],
event.data['shipped_at']
)
async def _handle_completed(self, event: Event):
async with self.pool.acquire() as conn:
await conn.execute(
"""
UPDATE order_summaries
SET status = 'completed',
completed_at = $2,
updated_at = NOW()
WHERE order_id = $1
""",
event.data['order_id'],
event.data['completed_at']
)
async def _handle_cancelled(self, event: Event):
async with self.pool.acquire() as conn:
await conn.execute(
"""
UPDATE order_summaries
SET status = 'cancelled',
cancelled_at = $2,
cancellation_reason = $3,
updated_at = NOW()
WHERE order_id = $1
""",
event.data['order_id'],
event.data['cancelled_at'],
event.data.get('reason')
)
テンプレート 3: Elasticsearch Search Projection
from elasticsearch import AsyncElasticsearch
class ProductSearchProjection(Projection):
"""商品イベントを Elasticsearch に Projection してフルテキスト検索を実現。"""
def __init__(self, es_client: AsyncElasticsearch):
self.es = es_client
self.index = "products"
@property
def name(self) -> str:
return "product_search"
def handles(self) -> List[str]:
return [
"ProductCreated",
"ProductUpdated",
"ProductPriceChanged",
"ProductDeleted"
]
async def apply(self, event: Event) -> None:
if event.event_type == "ProductCreated":
await self.es.index(
index=self.index,
id=event.data['product_id'],
document={
'name': event.data['name'],
'description': event.data['description'],
'category': event.data['category'],
'price': event.data['price'],
'tags': event.data.get('tags', []),
'created_at': event.data['created_at']
}
)
elif event.event_type == "ProductUpdated":
await self.es.update(
index=self.index,
id=event.data['product_id'],
doc={
'name': event.data['name'],
'description': event.data['description'],
'category': event.data['category'],
'tags': event.data.get('tags', []),
'updated_at': event.data['updated_at']
}
)
elif event.event_type == "ProductPriceChanged":
await self.es.update(
index=self.index,
id=event.data['product_id'],
doc={
'price': event.data['new_price'],
'price_updated_at': event.data['changed_at']
}
)
elif event.event_type == "ProductDeleted":
await self.es.delete(
index=self.index,
id=event.data['product_id']
)
テンプレート 4: 集約 Projection
class DailySalesProjection(Projection):
"""売上データを日別に集約してレポート用に Projection。"""
def __init__(self, db_pool: asyncpg.Pool):
self.pool = db_pool
@property
def name(self) -> str:
return "daily_sales"
def handles(self) -> List[str]:
return ["OrderCompleted", "OrderRefunded"]
async def apply(self, event: Event) -> None:
if event.event_type == "OrderCompleted":
await self._increment_sales(event)
elif event.event_type == "OrderRefunded":
await self._decrement_sales(event)
async def _increment_sales(self, event: Event):
date = event.data['completed_at'][:10] # YYYY-MM-DD
async with self.pool.acquire() as conn:
await conn.execute(
"""
INSERT INTO daily_sales (date, total_orders, total_revenue, total_items)
VALUES ($1, 1, $2, $3)
ON CONFLICT (date) DO UPDATE SET
total_orders = daily_sales.total_orders + 1,
total_revenue = daily_sales.total_revenue + $2,
total_items = daily_sales.total_items + $3,
updated_at = NOW()
""",
date,
event.data['total_amount'],
event.data['item_count']
)
async def _decrement_sales(self, event: Event):
date = event.data['original_completed_at'][:10]
async with self.pool.acquire() as conn:
await conn.execute(
"""
UPDATE daily_sales SET
total_orders = total_orders - 1,
total_revenue = total_revenue - $2,
total_refunds = total_refunds + $2,
updated_at = NOW()
WHERE date = $1
""",
date,
event.data['refund_amount']
)
テンプレート 5: マルチテーブル Projection
class CustomerActivityProjection(Projection):
"""顧客アクティビティを複数テーブルに Projection。"""
def __init__(self, db_pool: asyncpg.Pool):
self.pool = db_pool
@property
def name(self) -> str:
return "customer_activity"
def handles(self) -> List[str]:
return [
"CustomerCreated",
"OrderCompleted",
"ReviewSubmitted",
"CustomerTierChanged"
]
async def apply(self, event: Event) -> None:
async with self.pool.acquire() as conn:
async with conn.transaction():
if event.event_type == "CustomerCreated":
# customers テーブルに挿入
await conn.execute(
"""
INSERT INTO customers (customer_id, email, name, tier, created_at)
VALUES ($1, $2, $3, 'bronze', $4)
""",
event.data['customer_id'],
event.data['email'],
event.data['name'],
event.data['created_at']
)
# アクティビティ要約を初期化
await conn.execute(
"""
INSERT INTO customer_activity_summary
(customer_id, total_orders, total_spent, total_reviews)
VALUES ($1, 0, 0, 0)
""",
event.data['customer_id']
)
elif event.event_type == "OrderCompleted":
# アクティビティ要約を更新
await conn.execute(
"""
UPDATE customer_activity_summary SET
total_orders = total_orders + 1,
total_spent = total_spent + $2,
last_order_at = $3
WHERE customer_id = $1
""",
event.data['customer_id'],
event.data['total_amount'],
event.data['completed_at']
)
# 注文履歴に挿入
await conn.execute(
"""
INSERT INTO customer_order_history
(customer_id, order_id, amount, completed_at)
VALUES ($1, $2, $3, $4)
""",
event.data['customer_id'],
event.data['order_id'],
event.data['total_amount'],
event.data['completed_at']
)
elif event.event_type == "ReviewSubmitted":
await conn.execute(
"""
UPDATE customer_activity_summary SET
total_reviews = total_reviews + 1,
last_review_at = $2
WHERE customer_id = $1
""",
event.data['customer_id'],
event.data['submitted_at']
)
elif event.event_type == "CustomerTierChanged":
await conn.execute(
"""
UPDATE customers SET tier = $2, updated_at = NOW()
WHERE customer_id = $1
""",
event.data['customer_id'],
event.data['new_tier']
)
ベストプラクティス
推奨事項
- Projection をべき等にする - リプレイ時も安全
- トランザクションを使用 - マルチテーブル更新の場合
- チェックポイントを保存 - 失敗後の再開が可能
- 遅延を監視 - Projection の遅延をアラート
- 再構築を計画 - 再構築に向けた設計
非推奨事項
- Projection を結合しない - 各々は独立
- エラーハンドリングをスキップしない - 失敗をログして通知
- 順序付けを無視しない - イベントは順序通りに処理が必要
- 過度に正規化しない - クエリパターンに合わせて非正規化
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
- wshobson
- リポジトリ
- wshobson/agents
- ライセンス
- MIT
- 最終更新
- 不明
Source: https://github.com/wshobson/agents / ライセンス: MIT
関連スキル
superfluid
Superfluidプロトコルおよびそのエコシステムに関するナレッジベースです。Superfluidについて情報を検索する際は、ウェブ検索の前にこちらを参照してください。対応キーワード:Superfluid、CFA、GDA、Super App、Super Token、stream、flow rate、real-time balance、pool(member/distributor)、IDA、sentinels、liquidation、TOGA、@sfpro/sdk、semantic money、yellowpaper、whitepaper
civ-finish-quotes
実質的なタスクが真に完了した際に、文明風の儀式的な引用句を追加します。ユーザーやエージェントが機能追加、リファクタリング、分析、設計ドキュメント、プロセス改善、レポート、執筆タスクといった実際の成果物を完成させるときに、明示的な依頼がなくても使用します。短い返信や小さな修正、未完成の作業には適用しません。
nookplot
Base(Ethereum L2)上のAIエージェント向け分散型調整ネットワークです。エージェントがオンチェーンアイデンティティを登録する、コンテンツを公開する、他のエージェントにメッセージを送る、マーケットプレイスで専門家を雇う、バウンティを投稿・請求する、レピュテーションを構築する、共有プロジェクトで協業する、リサーチチャレンジを解くことでNOOKをマイニングする、キュレーションされたナレッジを備えたスタンドアロンオンチェーンエージェントをデプロイする、またはアグリーメントとリワードで収益を得る場合に利用できます。エージェントネットワーク、エージェント調整、分散型エージェント、NOOKトークン、マイニングチャレンジ、ナレッジバンドル、エージェントレピュテーション、エージェントマーケットプレイス、ERC-2771メタトランザクション、Prepare-Sign-Relay、AgentFactory、またはNookplotが言及された場合にトリガーされます。
web3-polymarket
Polygon上でのPolymarket予測市場取引統合です。認証機能(L1 EIP-712、L2 HMAC-SHA256、ビルダーヘッダー)、注文発注(GTC/GTD/FOK/FAK、バッチ、ポストオンリー、ハートビート)、市場データ(Gamma API、Data API、オーダーブック、サブグラフ)、WebSocketストリーミング(市場・ユーザー・スポーツチャネル)、CTF操作(分割、統合、償却、ネガティブリスク)、ブリッジ機能(入金、出金、マルチチェーン)、およびガスレスリレイトランザクションに対応しています。AIエージェント、自動マーケットメーカー、予測市場UI、またはPolygraph上のPolymarketと統合するアプリケーション構築時に活用できます。
ethskills
Ethereum、EVM、またはブロックチェーン関連のリクエストに対応します。スマートコントラクト、dApps、ウォレット、DeFiプロトコルの構築、監査、デプロイ、インタラクションに適用されます。Solidityの開発、コントラクトアドレス、トークン規格(ERC-20、ERC-721、ERC-4626など)、Layer 2ネットワーク(Base、Arbitrum、Optimism、zkSync、Polygon)、Uniswap、Aave、Curveなどのプロトコルとの統合をカバーします。ガスコスト、コントラクトのデシマル設定、オラクルセキュリティ、リエントランシー、MEV、ブリッジング、ウォレット管理、オンチェーンデータの取得、本番環境へのデプロイ、プロトコル進化(EIPライフサイクル、フォーク追跡、今後の変更予定)といったトピックを含みます。
xxyy-trade
このスキルは、ユーザーが「トークン購入」「トークン売却」「トークンスワップ」「暗号資産取引」「取引ステータス確認」「トランザクション照会」「トークンスキャン」「フィード」「チェーン監視」「トークン照会」「トークン詳細」「トークン安全性確認」「ウォレット一覧表示」「マイウォレット」「AIスキャン」「自動スキャン」「ツイートスキャン」「オンボーディング」「IP確認」「IPホワイトリスト」「トークン発行」「自動売却」「損切り」「利益確定」「トレーリングストップ」「保有者」「トップホルダー」「KOLホルダー」などをリクエストした場合、またはSolana/ETH/BSC/BaseチェーンでXXYYを経由した取引について言及した場合に使用します。XXYY Open APIを通じてオンチェーン取引とデータ照会を実現します。