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sql-queries

DBX Studioのデータベース接続に対して、SQLクエリの作成、最適化、デバッグを支援し、ビジネス上のデータ分析やシステム開発を効率化するSkill。

📜 元の英語説明(参考)

Expert SQL query generation for DBX Studio. Use when writing, optimizing, or debugging SQL queries against user database connections.

🇯🇵 日本人クリエイター向け解説

一言でいうと

DBX Studioのデータベース接続に対して、SQLクエリの作成、最適化、デバッグを支援し、ビジネス上のデータ分析やシステム開発を効率化するSkill。

※ jpskill.com 編集部が日本のビジネス現場向けに補足した解説です。Skill本体の挙動とは独立した参考情報です。

⚡ おすすめ: コマンド1行でインストール(60秒)

下記のコマンドをコピーしてターミナル(Mac/Linux)または PowerShell(Windows)に貼り付けてください。 ダウンロード → 解凍 → 配置まで全自動。

🍎 Mac / 🐧 Linux
mkdir -p ~/.claude/skills && cd ~/.claude/skills && curl -L -o sql-queries.zip https://jpskill.com/download/18595.zip && unzip -o sql-queries.zip && rm sql-queries.zip
🪟 Windows (PowerShell)
$d = "$env:USERPROFILE\.claude\skills"; ni -Force -ItemType Directory $d | Out-Null; iwr https://jpskill.com/download/18595.zip -OutFile "$d\sql-queries.zip"; Expand-Archive "$d\sql-queries.zip" -DestinationPath $d -Force; ri "$d\sql-queries.zip"

完了後、Claude Code を再起動 → 普通に「動画プロンプト作って」のように話しかけるだけで自動発動します。

💾 手動でダウンロードしたい(コマンドが難しい人向け)
  1. 1. 下の青いボタンを押して sql-queries.zip をダウンロード
  2. 2. ZIPファイルをダブルクリックで解凍 → sql-queries フォルダができる
  3. 3. そのフォルダを C:\Users\あなたの名前\.claude\skills\(Win)または ~/.claude/skills/(Mac)へ移動
  4. 4. Claude Code を再起動

⚠️ ダウンロード・利用は自己責任でお願いします。当サイトは内容・動作・安全性について責任を負いません。

🎯 このSkillでできること

下記の説明文を読むと、このSkillがあなたに何をしてくれるかが分かります。Claudeにこの分野の依頼をすると、自動で発動します。

📦 インストール方法 (3ステップ)

  1. 1. 上の「ダウンロード」ボタンを押して .skill ファイルを取得
  2. 2. ファイル名の拡張子を .skill から .zip に変えて展開(macは自動展開可)
  3. 3. 展開してできたフォルダを、ホームフォルダの .claude/skills/ に置く
    • · macOS / Linux: ~/.claude/skills/
    • · Windows: %USERPROFILE%\.claude\skills\

Claude Code を再起動すれば完了。「このSkillを使って…」と話しかけなくても、関連する依頼で自動的に呼び出されます。

詳しい使い方ガイドを見る →
最終更新
2026-05-18
取得日時
2026-05-18
同梱ファイル
1

📖 Skill本文(日本語訳)

※ 原文(英語/中国語)を Gemini で日本語化したものです。Claude 自身は原文を読みます。誤訳がある場合は原文をご確認ください。

SQLクエリのエキスパート — DBX Studio

このプロジェクトは、ユーザー接続を介して複数のデータベースバックエンドをサポートします。常に方言に適したSQLを記述してください。

サポートされている方言

方言 プロバイダー
PostgreSQL デフォルト / Railway
Snowflake MCPコネクタ経由
BigQuery MCPコネクタ経由
Databricks MCPコネクタ経由
MySQL 接続文字列経由
SQLite 接続文字列経由

クエリのパターン

安全な SELECT と limit

ユーザーが明示的にすべての行を要求しない限り、常に LIMIT を追加してください。

SELECT * FROM "schema"."table" LIMIT 100;

複雑なクエリのための CTE

WITH ranked AS (
  SELECT *, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY category ORDER BY created_at DESC) AS rn
  FROM orders
)
SELECT * FROM ranked WHERE rn = 1;

集計

SELECT
  DATE_TRUNC('month', created_at) AS month,
  COUNT(*) AS total,
  SUM(amount) AS revenue
FROM orders
GROUP BY 1
ORDER BY 1 DESC;

ウィンドウ関数

SELECT
  user_id,
  amount,
  SUM(amount) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY created_at) AS running_total
FROM transactions;

DBX Studio AI でのツールの使用法

AI はこれらのツールにアクセスできます — 推測するのではなく、常にそれらを使用してください。

ツール いつ使用するか
read_schema 最初の呼び出し — テーブル構造を理解する
get_table_data 複雑なクエリを記述する前に、行をプレビューする
execute_query SELECTクエリを実行する (SELECT/WITH のみ)
describe_table 列の詳細、FKリレーションシップを取得する
get_table_stats 行数、分布
generate_chart クエリ結果を可視化する

クエリの安全ルール

  • execute_query を介して許可されるのは、SELECT と WITH (CTE) のみです
  • 常に識別子を引用符で囲んでください: "schema"."table"."column"
  • ユーザーがすべてのデータを要求しない限り、LIMIT を自動的に追加します
  • 最初に read_schema または describe_table を使用して、テーブル/列名が存在することを確認します

レスポンスのフォーマット

  1. ツールを実行してデータを取得します
  2. 結果を直接使用して、ユーザーの質問に答えます
  3. ユーザーが「how」または「show me the query」と尋ねた場合にのみ、```sql ブロックで SQL を表示します
  4. 数値を明確に提示します: 「今月は 1,247件の注文 があります」
📜 原文 SKILL.md(Claudeが読む英語/中国語)を展開

SQL Query Expert — DBX Studio

This project supports multiple database backends via user connections. Always write dialect-appropriate SQL.

Supported Dialects

Dialect Provider
PostgreSQL Default / Railway
Snowflake Via MCP connector
BigQuery Via MCP connector
Databricks Via MCP connector
MySQL Via connection string
SQLite Via connection string

Query Patterns

Safe SELECT with limit

Always add LIMIT unless the user explicitly wants all rows:

SELECT * FROM "schema"."table" LIMIT 100;

CTEs for complex queries

WITH ranked AS (
  SELECT *, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY category ORDER BY created_at DESC) AS rn
  FROM orders
)
SELECT * FROM ranked WHERE rn = 1;

Aggregations

SELECT
  DATE_TRUNC('month', created_at) AS month,
  COUNT(*) AS total,
  SUM(amount) AS revenue
FROM orders
GROUP BY 1
ORDER BY 1 DESC;

Window Functions

SELECT
  user_id,
  amount,
  SUM(amount) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY created_at) AS running_total
FROM transactions;

Tool Usage in DBX Studio AI

The AI has access to these tools — always use them rather than guessing:

Tool When to Use
read_schema First call — understand table structure
get_table_data Preview rows before writing complex queries
execute_query Run SELECT queries (SELECT/WITH only)
describe_table Get column details, FK relationships
get_table_stats Row counts, distributions
generate_chart Visualize query results

Query Safety Rules

  • Only SELECT and WITH (CTEs) are permitted via execute_query
  • Always quote identifiers: "schema"."table"."column"
  • Add LIMIT automatically unless the user asks for all data
  • Validate table/column names exist via read_schema or describe_table first

Response Format

  1. Execute tool to get data
  2. Answer the user's question directly with the result
  3. Show SQL in ```sql blocks only if the user asks "how" or "show me the query"
  4. Present numbers clearly: "There are 1,247 orders this month"