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postgres-patterns

PostgreSQLデータベースのパターン集:クエリ最適化、スキーマ設計、インデックス、セキュリティ。Supabaseのベストプラクティスに基づいています。PostgreSQLのスキーマ、インデックス、RLSポリシーを設計するときや、クエリが遅すぎるときに使用します。

postgres-patterns とは?

このスキルは、PostgreSQLデータベース設計とパフォーマンスチューニングのためのクイックリファレンスを提供します。インデックス設計(B-tree、GIN、BRIN)、複合インデックスの順序、カバリングインデックス、部分インデックス、RLSポリシーの最適化、UPSERT、カーソルページネーション、キュー処理など、一般的なパターンを網羅しています。また、未インデックスの外部キー、低速クエリ、テーブルブロートを検出するアンチパターン検出SQLも含まれています。設定テンプレートでは接続制限、ワークメモリ、タイムアウト、監視設定を提供します。Supabaseのベストプラクティスに基づいており、詳細なデータベースレビューには`database-reviewer`エージェントと併用することを想定しています。

対応~Claude Code~Codex CLI✓Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/postgres-patterns

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ドキュメント

PostgreSQL パターン集

PostgreSQLのベストプラクティスのクイックリファレンスです。詳細なガイダンスについては、database-reviewerエージェントを使用してください。

アクティベーションのタイミング

  • SQLクエリやマイグレーションを書くとき
  • データベーススキーマを設計するとき
  • 低速クエリをトラブルシューティングするとき
  • 行レベルセキュリティを実装するとき
  • コネクションプーリングを設定するとき

クイックリファレンス

インデックス早見表

クエリパターンインデックスタイプ例
WHERE col = valueB-tree(デフォルト)CREATE INDEX idx ON t (col)
WHERE col > valueB-treeCREATE INDEX idx ON t (col)
WHERE a = x AND b > y複合CREATE INDEX idx ON t (a, b)
WHERE jsonb @> '{}'GINCREATE INDEX idx ON t USING gin (col)
WHERE tsv @@ queryGINCREATE INDEX idx ON t USING gin (col)
時系列範囲BRINCREATE INDEX idx ON t USING brin (col)

データ型クイックリファレンス

ユースケース正しい型避けるべき型
IDbigintint、ランダムUUID
文字列textvarchar(255)
タイムスタンプtimestamptztimestamp
金額numeric(10,2)float
フラグbooleanvarchar、int

一般的なパターン

複合インデックスの順序:

-- 等価条件のカラムを先に、範囲条件のカラムを後に
CREATE INDEX idx ON orders (status, created_at);
-- 次のクエリに有効: WHERE status = 'pending' AND created_at > '2024-01-01'

カバリングインデックス:

CREATE INDEX idx ON users (email) INCLUDE (name, created_at);
-- SELECT email, name, created_at のテーブル検索を回避

部分インデックス:

CREATE INDEX idx ON users (email) WHERE deleted_at IS NULL;
-- より小さなインデックス、アクティブユーザーのみ含む

RLSポリシー(最適化版):

CREATE POLICY policy ON orders
  USING ((SELECT auth.uid()) = user_id);  -- SELECTでラップする!

UPSERT:

INSERT INTO settings (user_id, key, value)
VALUES (123, 'theme', 'dark')
ON CONFLICT (user_id, key)
DO UPDATE SET value = EXCLUDED.value;

カーソルページネーション:

SELECT * FROM products WHERE id > $last_id ORDER BY id LIMIT 20;
-- O(1): OFFSETのO(n)よりも高速

キュー処理:

UPDATE jobs SET status = 'processing'
WHERE id = (
  SELECT id FROM jobs WHERE status = 'pending'
  ORDER BY created_at LIMIT 1
  FOR UPDATE SKIP LOCKED
) RETURNING *;

アンチパターン検出

-- インデックス化されていない外部キーを見つける
SELECT conrelid::regclass, a.attname
FROM pg_constraint c
JOIN pg_attribute a ON a.attrelid = c.conrelid AND a.attnum = ANY(c.conkey)
WHERE c.contype = 'f'
  AND NOT EXISTS (
    SELECT 1 FROM pg_index i
    WHERE i.indrelid = c.conrelid AND a.attnum = ANY(i.indkey)
  );

-- 低速クエリを見つける
SELECT query, mean_exec_time, calls
FROM pg_stat_statements
WHERE mean_exec_time > 100
ORDER BY mean_exec_time DESC;

-- テーブルブロートを確認する
SELECT relname, n_dead_tup, last_vacuum
FROM pg_stat_user_tables
WHERE n_dead_tup > 1000
ORDER BY n_dead_tup DESC;

設定テンプレート

-- 接続制限(RAMに応じて調整)
ALTER SYSTEM SET max_connections = 100;
ALTER SYSTEM SET work_mem = '8MB';

-- タイムアウト
ALTER SYSTEM SET idle_in_transaction_session_timeout = '30s';
ALTER SYSTEM SET statement_timeout = '30s';

-- モニタリング
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS pg_stat_statements;

-- セキュリティデフォルト
REVOKE ALL ON SCHEMA public FROM public;

SELECT pg_reload_conf();

関連

  • エージェント: database-reviewer - データベースレビューの全ワークフロー
  • スキル: clickhouse-io - ClickHouse分析パターン
  • スキル: backend-patterns - APIとバックエンドパターン

Supabaseエージェントスキルに基づく(クレジット: Supabaseチーム)(MITライセンス)

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/content-engine

Create platform-native content systems for X, LinkedIn, TikTok, YouTube, newsletters, and repurposed multi-platform campaigns. Use when the user wants social posts, threads, scripts, content calendars, or one source asset adapted cleanly across platforms.

affaan-m/ECC

Multi-platform content distribution across X, LinkedIn, Threads, and Bluesky. Adapts content per platform using content-engine patterns. Never posts identical content cross-platform. Use when the user wants to distribute content across social platforms.

affaan-m/fal-ai-media

Unified media generation via fal.ai MCP — image, video, and audio. Covers text-to-image (Nano Banana), text/image-to-video (Seedance, Kling, Veo 3), text-to-speech (CSM-1B), and video-to-audio (ThinkSound). Use when the user wants to generate images, videos, or audio with AI.

affaan-m/manim-video

日本語翻訳:このファイルは manim-video 用の日本語翻訳が必要です

affaan-m/remotion-video-creation

Remotion のベストプラクティス - React で動画を作成する。3D、アニメーション、音声、字幕、チャート、トランジションなどをカバーするドメイン固有の29のルール。

affaan-m/video-editing

AI-assisted video editing workflows for cutting, structuring, and augmenting real footage. Covers the full pipeline from raw capture through FFmpeg, Remotion, ElevenLabs, fal.ai, and final polish in Descript or CapCut. Use when the user wants to edit video, cut footage, create vlogs, or build video content.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

agent-self-evaluation

Use after completing any non-trivial task. The agent self-rates its output on 5 axes — accuracy, completeness, clarity, actionability, conciseness — with concrete evidence per criterion. Produces a structured 1-5 scorecard with specific improvement suggestions.

agent-sort

Build an evidence-backed ECC install plan for a specific repo by sorting skills, commands, rules, hooks, and extras into DAILY vs LIBRARY buckets using parallel repo-aware review passes. Use when ECC should be trimmed to what a project actually needs instead of loading the full bundle.

ai-first-engineering

Engineering operating model for teams where AI agents generate a large share of implementation output. Use when setting team process, review gates, or ownership rules for a codebase largely written by agents.

ai-regression-testing

Regression testing strategies for AI-assisted development. Sandbox-mode API testing without database dependencies, automated bug-check workflows, and patterns to catch AI blind spots where the same model writes and reviews code. Use when adding regression coverage to AI-assisted code, or when the same model both wrote and reviewed a change.

android-clean-architecture

Clean Architecture patterns for Android and Kotlin Multiplatform projects — module structure, dependency rules, UseCases, Repositories, and data layer patterns. Use when structuring modules, layers, or data flow in an Android or KMP project.

angular-developer

Generates Angular code and provides architectural guidance. Trigger when creating projects, components, or services, or for best practices on reactivity (signals, linkedSignal, resource), forms, dependency injection, routing, SSR, accessibility (ARIA), animations, styling (component styles, Tailwind CSS), testing, or CLI tooling.

関連スキル