sql-queries-tool
DBX Studioでユーザーのデータベース接続に対してSQLクエリの作成、最適化、デバッグを行う際に、専門的なSQLクエリを生成して業務効率を向上させる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
DBX Studioでユーザーのデータベース接続に対してSQLクエリの作成、最適化、デバッグを行う際に、専門的なSQLクエリを生成して業務効率を向上させる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。
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。
mkdir -p ~/.claude/skills && cd ~/.claude/skills && curl -L -o sql-queries-tool.zip https://jpskill.com/download/18594.zip && unzip -o sql-queries-tool.zip && rm sql-queries-tool.zip
$d = "$env:USERPROFILE\.claude\skills"; ni -Force -ItemType Directory $d | Out-Null; iwr https://jpskill.com/download/18594.zip -OutFile "$d\sql-queries-tool.zip"; Expand-Archive "$d\sql-queries-tool.zip" -DestinationPath $d -Force; ri "$d\sql-queries-tool.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. 下の青いボタンを押して
sql-queries-tool.zipをダウンロード - 2. ZIPファイルをダブルクリックで解凍 →
sql-queries-toolフォルダができる - 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. 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. 上の「ダウンロード」ボタンを押して .skill ファイルを取得
- 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. 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\
- · macOS / Linux:
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
LIMIT付きの安全なSELECT
ユーザーがすべての行を明示的に要求しない限り、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CTEs
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関係を取得する |
get_table_stats |
行数、分布 |
generate_chart |
クエリ結果を視覚化する |
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 (CTEs)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を介してテーブル/列名が存在することを確認します。
応答形式
- ツールを実行してデータを取得します。
- 結果でユーザーの質問に直接答えます。
- 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。
- 数字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_schemaordescribe_tablefirst
Response Format
- Execute tool to get data
- Answer the user's question directly with the result
- Show SQL in ```sql blocks only if the user asks "how" or "show me the query"
- Present numbers clearly: "There are 1,247 orders this month"