/write-query - 最適化されたSQLを書く

不明なプレースホルダーがある場合や、どのツールが接続されているかを確認する必要がある場合は、CONNECTORS.md を参照してください。

自然言語の説明から SQL クエリを書き、特定の SQL 方言に対して最適化し、ベストプラクティスに従います。

使用方法

/write-query <必要なデータの説明>

ワークフロー

1. リクエストを理解する

ユーザーの説明を解析して、以下を特定します:

• 出力列: 結果に含めるべきフィールドは何か?
• フィルター: データを制限する条件は何か(時間範囲、セグメント、ステータスなど)?
• 集計: GROUP BY操作、カウント、合計、平均などが必要か?
• 結合: 複数のテーブルを組み合わせる必要があるか?
• 並べ替え: 結果をどのように並べ替えるべきか?
• 制限: top-Nやサンプリング要件があるか?

2. SQL 方言を確認する

ユーザーの SQL 方言がまだわかっていない場合は、どの方言を使用しているかを確認します:

• PostgreSQL (Aurora、RDS、Supabase、Neon を含む)
• Snowflake
• BigQuery (Google Cloud)
• Redshift (Amazon)
• Databricks SQL
• MySQL (Aurora MySQL、PlanetScale を含む)
• SQL Server (Microsoft)
• DuckDB
• SQLite
• その他 (詳細を確認)

同じセッション内の今後のクエリでも方言を覚えておきます。

3. スキーマを発見する(ウェアハウスが接続されている場合)

データウェアハウス MCP サーバーが接続されている場合:

1. ユーザーの説明に基づいて関連するテーブルを検索
2. 列の名前、型、関係を確認
3. パフォーマンスに影響するパーティショニングキーやクラスタリングキーを確認
4. クエリを簡素化する可能性のある事前構築ビューまたは具体化ビューを探す

4. クエリを書く

以下のベストプラクティスに従います:

構造:

• クエリが複数の論理的ステップを持つ場合、読みやすさのために CTE (WITH 句) を使用
• 論理的な変換またはデータソースごとに 1 つの CTE
• CTE に説明的な名前を付ける (例: daily_signups、active_users、revenue_by_product)

パフォーマンス:

• 本番クエリで SELECT * を使用しない -- 必要な列のみを指定
• 早い段階でフィルターする (WHERE 句をベーステーブルに可能な限り近く配置)
• 利用可能な場合はパーティションフィルターを使用 (特に日付パーティション)
• 大規模な結果セットを持つサブクエリには IN ではなく EXISTS を優先
• 適切な JOIN 種別を使用 (INNER JOIN が正しい場合に LEFT JOIN を使用しない)
• 相関サブクエリは、JOIN またはウィンドウ関数が機能する場合は避ける
• 爆発的な結合 (多対多) に注意

読みやすさ:

• 非自明なロジックについて「なぜ」を説明するコメントを追加
• 一貫したインデントとフォーマットを使用
• テーブルに意味のある短い別名を付ける (a、b、c のような単なる文字ではなく)
• 主要な句をそれぞれ独立した行に配置

方言固有の最適化:

• 方言固有の構文と関数を適用 (sql-queries スキルの詳細を参照)
• 方言に適切な日付関数、文字列関数、ウィンドウ構文を使用
• 方言固有のパフォーマンス機能に注意 (例: Snowflake クラスタリング、BigQuery パーティショニング)

5. クエリを提示する

以下を提供します:

1. 完全なクエリ - SQL コードブロック内で構文ハイライト付き
2. 簡潔な説明 - 各 CTE またはセクションが何をするかを説明
3. パフォーマンスに関する注記 - 必要に応じて (予想コスト、パーティション使用、潜在的なボトルネック)
4. 変更提案 - 一般的なバリエーション (異なる時間範囲、異なる粒度、追加フィルター) に対して調整する方法

6. 実行を提案する

データウェアハウスが接続されている場合は、クエリを実行して結果を分析することを提案します。ユーザーが自分でそれを実行したい場合は、クエリはコピー&ペースト用に準備完了です。

例

単純な集計:

/write-query 過去30日間のステータス別注文数

複雑な分析:

/write-query コホート保持分析 -- ユーザーをサインアップ月でグループ化し、サインアップ後1か月、3か月、6か月、12か月時点でまだアクティブ (少なくとも 1 つのイベントがある) なユーザーの割合を表示

パフォーマンス重視:

/write-query 500M行のイベントテーブルを日付でパーティショニングしています。過去7日間のイベント数が多いトップ100ユーザーを、彼らの最新のイベント種別と共に検出してください。

ヒント

• SQL 方言を最初に言及して、すぐに正しい構文を取得
• テーブル名がわかっている場合は、それを含める -- わからない場合は Claude が見つけるのに役立てます
• クエリがべき等 (再実行しても安全) か 1 回限りかを指定
• 繰り返しクエリの場合、日付範囲にパラメータを付けるべきかを言及