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Spring Boot におけるエンティティ設計、リレーションシップ、クエリの最適化、トランザクション、監査、インデックス作成、ページネーション、およびプールに関する JPA/Hibernate のパターン。

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更新された時間 2026年6月30日

jpa-patterns について

jpa-patterns 特定のワークフローに特化した、再利用可能なAIスキルです。説明:Spring Bootにおけるエンティティ設計、リレーションシップ、クエリ最適化、トランザクション、監査、インデックス作成、ページネーション、およびプールに関するJPA/Hibernateのパターン。

このスキルには、手順、規約、およびタスク固有のガイダンスがまとめられているため、エージェントはより一貫性を持って作業を実行できます。Spring Boot におけるデータモデリング、リポジトリ、およびパフォーマンスチューニングにご利用ください。- JPAエンティティおよびテーブルマッピングの設計 - リレーションシップの定義(@OneToMany、@ManyToOne、@ManyToMany)

実際には、このスキルは、セットアップ手順を最小限に抑え、曖昧さを排除して、繰り返し実行を必要とするユーザーに最適です。 - クエリの最適化(N+1問題の防止、フェッチ戦略、プロジェクション) - トランザクション、監査、ソフト削除の設定 - ページネーション、ソート、カスタムリポジトリメソッドの設定 - 接続プーリング(HikariCP)やセカンドレベルキャッシュのチューニング

よくある質問

jpa-patternsはどのような点で役立ちますか?

jpa-patterns エージェントがソースドキュメントに記載された明確なワークフローに従うのを支援し、曖昧さを減らし、実行内容を意図したタスクに沿ったものに保ちます。

このスキルはどのような場合に使用すべきですか?

タスクがスキルのドキュメントに記載されているワークフロー、ドメイン、または運用ルールに合致する場合、特に一貫した実行が重要な場合に使用してください。

主な制限事項は何ですか?

このスキルは、ソースとなる指示の質と範囲によって制約を受けます。基礎となるドキュメントが不完全な場合、エージェントは追加のコンテキスト情報や手動による検証を必要とする可能性があります。

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JPA/Hibernate Patterns

Use for data modeling, repositories, and performance tuning in Spring Boot.

When to Activate

  • Designing JPA entities and table mappings
  • Defining relationships (@OneToMany, @ManyToOne, @ManyToMany)
  • Optimizing queries (N+1 prevention, fetch strategies, projections)
  • Configuring transactions, auditing, or soft deletes
  • Setting up pagination, sorting, or custom repository methods
  • Tuning connection pooling (HikariCP) or second-level caching

Entity Design

@Entity@Table(name = "markets", indexes = {  @Index(name = "idx_markets_slug", columnList = "slug", unique = true)})@EntityListeners(AuditingEntityListener.class)public class MarketEntity {  @Id @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)  private Long id;  @Column(nullable = false, length = 200)  private String name;  @Column(nullable = false, unique = true, length = 120)  private String slug;  @Enumerated(EnumType.STRING)  private MarketStatus status = MarketStatus.ACTIVE;  @CreatedDate private Instant createdAt;  @LastModifiedDate private Instant updatedAt;}

Enable auditing:

@Configuration@EnableJpaAuditingclass JpaConfig {}

Relationships and N+1 Prevention

@OneToMany(mappedBy = "market", cascade = CascadeType.ALL, orphanRemoval = true)private List<PositionEntity> positions = new ArrayList<>();
  • Default to lazy loading; use JOIN FETCH in queries when needed
  • Avoid EAGER on collections; use DTO projections for read paths
@Query("select m from MarketEntity m left join fetch m.positions where m.id = :id")Optional<MarketEntity> findWithPositions(@Param("id") Long id);

Repository Patterns

public interface MarketRepository extends JpaRepository<MarketEntity, Long> {  Optional<MarketEntity> findBySlug(String slug);  @Query("select m from MarketEntity m where m.status = :status")  Page<MarketEntity> findByStatus(@Param("status") MarketStatus status, Pageable pageable);}
  • Use projections for lightweight queries:
public interface MarketSummary {  Long getId();  String getName();  MarketStatus getStatus();}Page<MarketSummary> findAllBy(Pageable pageable);

Transactions

  • Annotate service methods with @Transactional
  • Use @Transactional(readOnly = true) for read paths to optimize
  • Choose propagation carefully; avoid long-running transactions
@Transactionalpublic Market updateStatus(Long id, MarketStatus status) {  MarketEntity entity = repo.findById(id)      .orElseThrow(() -> new EntityNotFoundException("Market"));  entity.setStatus(status);  return Market.from(entity);}

Pagination

PageRequest page = PageRequest.of(pageNumber, pageSize, Sort.by("createdAt").descending());Page<MarketEntity> markets = repo.findByStatus(MarketStatus.ACTIVE, page);

For cursor-like pagination, include id > :lastId in JPQL with ordering.

Indexing and Performance

  • Add indexes for common filters (status, slug, foreign keys)
  • Use composite indexes matching query patterns (status, created_at)
  • Avoid select *; project only needed columns
  • Batch writes with saveAll and hibernate.jdbc.batch_size

Connection Pooling (HikariCP)

Recommended properties:

spring.datasource.hikari.maximum-pool-size=20spring.datasource.hikari.minimum-idle=5spring.datasource.hikari.connection-timeout=30000spring.datasource.hikari.validation-timeout=5000

For PostgreSQL LOB handling, add:

spring.jpa.properties.hibernate.jdbc.lob.non_contextual_creation=true

Caching

  • 1st-level cache is per EntityManager; avoid keeping entities across transactions
  • For read-heavy entities, consider second-level cache cautiously; validate eviction strategy

Migrations

  • Use Flyway or Liquibase; never rely on Hibernate auto DDL in production
  • Keep migrations idempotent and additive; avoid dropping columns without plan

Testing Data Access

  • Prefer @DataJpaTest with Testcontainers to mirror production
  • Assert SQL efficiency using logs: set logging.level.org.hibernate.SQL=DEBUG and logging.level.org.hibernate.orm.jdbc.bind=TRACE for parameter values

Remember: Keep entities lean, queries intentional, and transactions short. Prevent N+1 with fetch strategies and projections, and index for your read/write paths.

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スキルファイルをダウンロードし、.claude/skills/ ディレクトリに解凍してください。

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git clone https://github.com/affaan-m/ECC/blob/main/skills/jpa-patterns/SKILL.md # Copy SKILL.md to your .claude/skills/ directory

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