【要約】PostgreSQL→Spanner移行後に248テーブルのER図（A5:SQL Mk-2）を効率的に再構築した話 [Qiita_Trend] | Summary by TechDistill
> Source: Qiita_Trend
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// Problem
開発チームが、データベースをPostgreSQLからCloud Spannerへ移行した際、既存のER図が旧スキーマのまま残る問題に直面した。
- ・248テーブルに及ぶ大規模なスキーマ変更を手動で反映するのは現実的ではない。
- ・テーブルのリネームや型の変更（bigint → INT64等）への対応が必要。
- ・A5:SQL Mk-2の独自形式における座標管理（Position/ZOrder）が困難。
// Approach
開発者は、DDLの解析と.a5erファイルのテキスト操作を組み合わせた自動化アプローチを採用した。
- ・gcloudコマンドを用いてSpannerの最新DDLを抽出。
- ・Pythonスクリプトにより、旧ER図の論理名・コメントを新スキーマへマッピング。
- ・AIエージェントを用いて、リネームの推定や新規テーブルの論理名作成を補助。
- ・.a5erファイルのPosition/ZOrder属性を制御し、描画位置を自動調整。
// Result
この手法により、248テーブルの更新作業において、人間が直接判断・入力したフィールドはわずか9件にまで削減された。
- ・物理名が一致する187テーブルの資産を最大限活用。
- ・リネームやスペルミス修正も、マッピングテーブルにより効率的に処理。
- ・大規模なドキュメント更新を、極めて低い工数で完結させた。
Senior Engineer Insight
> 本件は、DB移行に伴う「ドキュメントの陳腐化」という実務上の負債への、極めて実践的な回答である。DDLを正とし、テキストベースのER図をスクリプトで操作する戦略は、再現性の観点から非常に優れている。特に、AIを差分分析や推論に限定し、人間を最終確認に集中させるワークフローは、大規模開発におけるコスト最適化のモデルケースと言える。