AIを活用したデータベース設計と最適化

AI支援コーディング 上級編

Thalia Barrera

AI Engineering Curriculum Manager, DataCamp

実データの接続

 

sql-table-error.png

 

  • Atlasの /usecase ディレクトリに新しいフォルダを作成
  • sqlite3.OperationalError: no such table: activity_events
  • ❗ テーブルが別の名前で存在: スキーマの不一致
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スキーママッピングへのAI活用

schema-mismatch.png

🤖 スキーマ整合プロンプト:

Atlasが実行に必要なスキーマに合わせてデータベーススキーマを整合させてください。本番データベースのテーブルとAtlasが期待するテーブルを使用し、テーブルと列を安全にリネームして、元のデータと新しいスキーマのマッピングを一覧にしてください。

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ai-table-squema.mp4

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実世界のデータ更新

mermaid: datacamp-purple: データ調整パイプライン

 

  • Wayfarerはパートナーからイベントを取り込む
  • パートナーが重複、修正、調整を送信
  • 古いデータ → KPIの不正確化
  • CRUD操作によるデータ調整
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AIを活用した重複検出

 

  • パートナーが新しいバッチの予約イベントを送信
  • 複数のプロバイダーが同じAPIをスクレイピング → 重複が頻繁に発生
  • 本番環境への挿入前に重複を検出する必要がある

nanobanana: center: データベーステーブルにおける重複検出

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検出クエリの設計

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クエリパフォーマンスの最適化

SQLクエリ:

sql-innefficient-query2.png

🤖 パフォーマンス最適化プロンプト:

頻繁に実行するSQLクエリとテーブルスキーマを示します。主なパフォーマンスのボトルネックを特定し、結果を変えずにより効率的なクエリに書き直してください。

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ai-efficient-query.mp4

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大規模データベースの設計

 

🤖 データベース設計プロンプト:

このスキーマとワークロード（日付・都市別KPIの頻繁な読み取りと日次バッチ挿入）を踏まえ、正規化の改善、パーティショニング戦略、スケーリングオプションを提案してください。

効果対労力の比率が高い変更を優先してください。

sql-data-growth.png

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ai-sql-partitioning.mp4

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練習しましょう！

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