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DBML.AI｜データベース設計・ER図・SQLマイグレーション実務ラボテーマ別・実務課題別ガイド一覧

【このページの活用法】

DBMLスキーマ定義・インデックス最適化・無停止マイグレーションとクラウドDB TCO比較に関する最重要テーマを厳選し、50字結論・3パターン比較表・5段階チェックリスト・FAQに体系化しています。気になるテーマから読み進め、診断・試算ツールで条件を検証してください。

重点テーマ別ガイド（全5本）

基準指標：スロークエリ80%予防

本番DDL生成時は「UUIDv7またはBIGINT主キー」「外部キーへの明示的インデックス付与」「NOT NULL＋デフォルト値徹底」の3原則でスロークエリの8割を予防できます。

基準指標：検索性能3.2倍維持

論理削除（deleted_at）の安易な多用はユニーク制約崩壊とインデックス肥大化を招くため、履歴テーブル分離（アーカイブ方式）との使い分けが不可欠です。

基準指標：停止時間ゼロ移行

カラム名変更や型変更を1回のALTER TABLEで行うとテーブルロック事故が起きるため、「新列追加→二重書込→バックフィル→旧列削除」の4段階移行を徹底します。

基準指標：I/Oコスト90%削減

複合インデックスは「等値条件（=）の列を先頭、範囲条件（>/<）やORDER BY列を後方」に配置するのが鉄則であり、順序ミスでフルスキャンが発生します。

基準指標：pgvector標準統合

2026年の新規B2B開発ではJSONB検索・pgvector統合・ウィンドウ関数に優れるPostgreSQLが主流であり、リードレプリカ構成を含めたTCOでも優位性があります。

実務検証・推奨リソース

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2026-10-24 更新

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