データベーススキーマ

概要

mixseek-coreは、Leader Agentの実行履歴、Member Agent応答の集約結果、チーム評価結果をDuckDBデータベースに永続化します。

データベースの特徴

並列書き込み対応: DuckDBのMVCC（Multi-Version Concurrency Control）により、複数チームが同時実行してもロック競合なしでデータ保存が可能
JSON型サポート: Pydantic AIのMessage構造やリソース使用量をネイティブJSON型で保存
トランザクション管理: BEGIN/COMMIT/ROLLBACKによる安全なデータ永続化

データベースファイル配置

データベースファイルは環境変数MIXSEEK_WORKSPACEで指定されたディレクトリ配下に配置されます：

$MIXSEEK_WORKSPACE/
├── mixseek.db          # DuckDBデータベースファイル
└── archive/            # Parquetエクスポート用ディレクトリ（将来実装）

環境変数の設定例：

export MIXSEEK_WORKSPACE=/path/to/workspace

Note

環境変数が未設定の場合、即座にエラー終了します（憲章Article 9: Data Accuracy Mandate準拠）。

テーブル定義

round_history テーブル

チームの各ラウンドにおけるMessage HistoryとMember Agent応答の集約結果を保存します。

仕様参照: specs/008-leader/spec.md FR-006, FR-007

スキーマ定義

カラム名	型	制約
`id`	INTEGER	PRIMARY KEY, GENERATED BY DEFAULT AS IDENTITY
`execution_id`	TEXT	NOT NULL
`team_id`	TEXT	NOT NULL
`team_name`	TEXT	NOT NULL
`round_number`	INTEGER	NOT NULL
`message_history`	JSON	-
`member_submissions_record`	JSON	-
`created_at`	TIMESTAMP	DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP

制約

-- 一意性制約（FR-008、execution_id統合後）
UNIQUE(execution_id, team_id, round_number)

同一実行・同一チーム・同一ラウンドの組み合わせは一意です。重複保存を試みた場合、UPSERT処理により最新データで上書きされます。

Note

execution_id導入の目的: 複数のオーケストレーション実行を識別し、同一実行に属するチーム結果をグループ化できます。これにより、異なる実行で同一チームが参加した場合も正しく区別できます。

カラム説明

`id`

説明: レコード一意識別子
発行元: DuckDBシーケンス round_history_id_seq（自動採番）
保存処理: AggregationStore._init_tables_sync() (aggregation_store.py)

`execution_id`

説明: オーケストレーション実行識別子（UUID v4形式）
発行元: OrchestratorTask.__init__() (models.py) - uuid4()で生成
保存処理: RoundController.run_round() → AggregationStore.save_aggregation() → AggregationStore._save_sync() (aggregation_store.py)

`team_id`

説明: チームの一意識別子
発行元: チーム設定TOML (team_config.team_id)
保存処理: RoundController.run_round() (controller.py) → MemberSubmissionsRecord (models.py) → AggregationStore._save_sync() (aggregation_store.py)

`team_name`

説明: チーム名
発行元: チーム設定TOML (team_config.team_name)
保存処理: RoundController.run_round() (controller.py) → MemberSubmissionsRecord (models.py) → AggregationStore._save_sync() (aggregation_store.py)

`round_number`

説明: ラウンド番号（1から開始）
発行元: RoundController.__init__() (controller.py) - インスタンス化時に指定
保存処理: RoundController.run_round() (controller.py) → MemberSubmissionsRecord (models.py) → AggregationStore._save_sync() (aggregation_store.py)

`message_history` (JSON型)

説明: Pydantic AI Message History（Leader Agent実行時のメッセージ履歴）
発行元: Leader Agent実行結果 (result.all_messages())
保存処理: RoundController.run_round() (controller.py) → AggregationStore.save_aggregation() → AggregationStore._save_sync() (aggregation_store.py)
JSON変換: to_jsonable_python(message_history) → json.dumps()

JSON構造:

[
  {
    "kind": "request",
    "parts": [
      {
        "part_kind": "user-prompt",
        "content": "データ分析を実行してください",
        "timestamp": "2025-11-05T10:00:00Z"
      }
    ]
  },
  {
    "kind": "response",
    "parts": [
      {
        "part_kind": "text",
        "content": "分析結果：...",
        "timestamp": "2025-11-05T10:00:15Z"
      }
    ]
  },
  {
    "kind": "request",
    "parts": [
      {
        "part_kind": "tool-call",
        "tool_name": "web-search",
        "args": {"query": "AI trends 2025"}
      }
    ]
  },
  {
    "kind": "response",
    "parts": [
      {
        "part_kind": "tool-return",
        "tool_name": "web-search",
        "content": "検索結果..."
      }
    ]
  }
]

Pydantic AIのModelMessage構造はkind（request/response）とparts配列を持ち、各partにはpart_kind（user-prompt/text/tool-call/tool-returnなど）が含まれます。

`member_submissions_record` (JSON型)

説明: Member Agent応答集約結果（全Member Agentの実行結果とメタデータ）
発行元: RoundController.run_round() (controller.py) - MemberSubmissionsRecordインスタンス作成
保存処理: AggregationStore.save_aggregation() → AggregationStore._save_sync() (aggregation_store.py)
JSON変換: aggregated.model_dump(mode="json") → json.dumps()

JSON構造:

{
  "execution_id": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000",
  "team_id": "team-001",
  "team_name": "Alpha Team",
  "round_number": 1,
  "submissions": [
    {
      "agent_name": "web-search",
      "agent_type": "system",
      "content": "検索結果...",
      "status": "SUCCESS",
      "error_message": null,
      "usage": {
        "input_tokens": 50,
        "cache_write_tokens": 0,
        "cache_read_tokens": 0,
        "output_tokens": 100,
        "input_audio_tokens": 0,
        "cache_audio_read_tokens": 0,
        "output_audio_tokens": 0,
        "details": {},
        "requests": 1,
        "tool_calls": 0
      },
      "timestamp": "2025-11-05T10:00:15Z",
      "execution_time_ms": 2500.0,
      "all_messages": null
    }
  ],
  "successful_submissions": [...],
  "failed_submissions": [],
  "total_count": 1,
  "success_count": 1,
  "failure_count": 0,
  "total_usage": {
    "input_tokens": 50,
    "cache_write_tokens": 0,
    "cache_read_tokens": 0,
    "output_tokens": 100,
    "input_audio_tokens": 0,
    "cache_audio_read_tokens": 0,
    "output_audio_tokens": 0,
    "details": {},
    "requests": 1,
    "tool_calls": 0
  }
}

Computed Fields: successful_submissions, failed_submissions, total_count, success_count, failure_count, total_usageはPydanticの@computed_fieldデコレータで動的計算され、JSON保存時にも含まれます（models.py:39-76）。

`created_at`

説明: レコード作成日時
発行元: DuckDB (DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP)
保存処理: AggregationStore._init_tables_sync() (aggregation_store.py) - DuckDBが自動設定

インデックス

-- execution_id + team_id + round_numberによる検索用
CREATE INDEX idx_round_history_execution
ON round_history(execution_id, team_id, round_number);

-- execution_idによるグループ化検索用
CREATE INDEX idx_round_history_execution_id
ON round_history(execution_id);

execution_idとチームIDによる高速検索を実現します。

leader_board テーブル

チームのSubmission評価結果とランキング情報を保存します。

仕様参照: specs/008-leader/spec.md FR-010, FR-011

スキーマ定義

カラム名	型	制約
`id`	INTEGER	PRIMARY KEY, GENERATED BY DEFAULT AS IDENTITY
`execution_id`	TEXT	NOT NULL
`team_id`	TEXT	NOT NULL
`team_name`	TEXT	NOT NULL
`round_number`	INTEGER	NOT NULL
`evaluation_score`	DOUBLE	NOT NULL, CHECK (evaluation_score >= 0.0 AND evaluation_score <= 1.0)
`evaluation_feedback`	TEXT	-
`submission_content`	TEXT	NOT NULL
`submission_format`	TEXT	DEFAULT ‘structured_json’
`usage_info`	JSON	-
`created_at`	TIMESTAMP	DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP

制約

-- 評価スコア範囲チェック（DB level validation）
CHECK (evaluation_score >= 0.0 AND evaluation_score <= 1.0)

評価スコアは0.0～1.0の範囲内である必要があります。範囲外の値を保存しようとした場合、データベースレベルでエラーが発生します（憲章Article 9準拠）。

Orchestrator実行との関係

Orchestrator実行時、各チームのRoundResultがこのテーブルに記録されます：

複数チーム記録: 並列実行された全チームの結果が個別に記録されます
スコアベース選択: evaluation_scoreを基準に最高スコアチームが特定されます
スコア表示: 内部は0.0-1.0スケールで記録、CLI表示時は0-100に変換されます
失敗チーム: 失敗したチームは記録されません（Orchestrator層で隔離）

詳細は Orchestratorガイドを参照してください。

カラム説明

`id`

説明: レコード一意識別子
発行元: DuckDBシーケンス leader_board_id_seq（自動採番）
保存処理: AggregationStore._init_tables_sync() (aggregation_store.py)

`execution_id`

説明: オーケストレーション実行識別子（UUID v4形式）
発行元: OrchestratorTask.__init__() (models.py) - uuid4()で生成
保存処理: RoundController.run_round() (controller.py) → AggregationStore.save_to_leader_board() → AggregationStore._save_to_leader_board_sync() (aggregation_store.py)

`team_id`

説明: チームの一意識別子
発行元: チーム設定TOML (team_config.team_id)
保存処理: RoundController.run_round() (controller.py) → AggregationStore._save_to_leader_board_sync() (aggregation_store.py)

`team_name`

説明: チーム名
発行元: チーム設定TOML (team_config.team_name)
保存処理: RoundController.run_round() (controller.py) → AggregationStore._save_to_leader_board_sync() (aggregation_store.py)

`round_number`

説明: ラウンド番号（現在は常に1）
発行元: RoundController.__init__() (controller.py) - インスタンス化時に指定
保存処理: RoundController.run_round() (controller.py) → AggregationStore._save_to_leader_board_sync() (aggregation_store.py)

`evaluation_score`

説明: 評価スコア（0.0～1.0スケール、内部保存形式）
発行元: Evaluator.evaluate() → EvaluationResult.overall_score（0-100スケール）
スコア変換: RoundController.run_round() (controller.py) - evaluation_result.overall_score / 100.0で0.0-1.0に変換
保存処理: AggregationStore.save_to_leader_board() → AggregationStore._save_to_leader_board_sync() (aggregation_store.py)
バリデーション: AggregationStore._save_to_leader_board_sync()が0.0-1.0範囲チェックを実施

Note

スコア変換の理由: Evaluatorは0-100スケールで生成しますが、データベースには0.0-1.0スケールで保存します。CLI表示時は再度100倍して0-100スケールに戻します。

`evaluation_feedback`

説明: 評価フィードバックコメント（複数メトリクスの統合テキスト）
発行元: RoundController.run_round() (controller.py) - EvaluationResult.metricsから統合
統合ロジック: 各メトリクスのmetric_name, score, evaluator_commentを改行結合
保存処理: AggregationStore._save_to_leader_board_sync() (aggregation_store.py)

フィードバック形式例:

Relevance (0.90): 高品質な情報が提供されています。
Coverage (0.85): 包括的な分析が含まれています。
Clarity (0.88): 明確で理解しやすい表現です。

`submission_content`

説明: Submissionの内容（Leader Agentの最終出力）
発行元: Leader Agent実行結果 (result.output)
保存処理: RoundController.run_round() (controller.py) → AggregationStore._save_to_leader_board_sync() (aggregation_store.py)

`submission_format`

説明: Submissionの形式
発行元: DuckDB (DEFAULT 'structured_json')
保存処理: AggregationStore._init_tables_sync() (aggregation_store.py) - DuckDBが自動設定
注意: 現在の実装では常に ‘structured_json’ が設定されます

`usage_info` (JSON型)

説明: リソース使用量（簡略版、3フィールドのみ）
発行元: Leader Agent実行結果 (result.usage()) - Pydantic AI RunUsage
変換処理: RoundController.run_round() (controller.py) - 辞書形式に変換（簡略版）
保存処理: AggregationStore._save_to_leader_board_sync() (aggregation_store.py)
JSON変換: json.dumps(usage_info, ensure_ascii=False)

JSON構造（簡略版）:

{
  "input_tokens": 450,
  "output_tokens": 900,
  "requests": 3
}

Note

簡略版の理由: Pydantic AIのRunUsageは10フィールドを持ちますが、現在の実装ではinput_tokens, output_tokens, requestsの3フィールドのみを保存しています（controller.py:132-136）。完全なRunUsage構造が必要な場合は、round_history.member_submissions_recordを参照してください。

`created_at`

説明: レコード作成日時
発行元: DuckDB (DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP)
保存処理: AggregationStore._init_tables_sync() (aggregation_store.py) - DuckDBが自動設定

インデックス

-- スコア順ランキング用
CREATE INDEX idx_leader_board_score
ON leader_board(evaluation_score DESC, created_at ASC);

-- execution_id別ランキング用
CREATE INDEX idx_leader_board_execution
ON leader_board(execution_id, evaluation_score DESC);

評価スコア降順、同スコアの場合は作成日時早い順でソートされます（FR-011準拠）。execution_idによるフィルタリングも高速化されます。

execution_summary テーブル

オーケストレーション実行の集約結果を保存します（Orchestrator統合、007-orchestration）。

仕様参照: specs/007-orchestration/spec.md

スキーマ定義

カラム名	型	制約
`execution_id`	TEXT	PRIMARY KEY
`user_prompt`	TEXT	NOT NULL
`status`	TEXT	NOT NULL, CHECK
`team_results`	JSON	NOT NULL
`total_teams`	INTEGER	NOT NULL
`best_team_id`	TEXT	-
`best_score`	DOUBLE	-
`total_execution_time_seconds`	DOUBLE	NOT NULL
`completed_at`	TIMESTAMP	DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
`created_at`	TIMESTAMP	DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP

制約

-- ステータス値チェック
CHECK (status IN ('completed', 'partial_failure', 'failed'))

ステータス値の意味:

completed: 全チーム正常完了
partial_failure: 一部チーム失敗、一部成功
failed: 全チーム失敗

用途

オーケストレーション実行の履歴管理
複数実行の比較分析
実行統計の集計
execution_idによる全テーブルの関連付け

カラム説明

`execution_id`

説明: オーケストレーション実行識別子（UUID v4形式、プライマリキー）
発行元: OrchestratorTask.__init__() (models.py) - uuid4()で生成
保存処理: Orchestrator.execute() (orchestrator.py) → AggregationStore.save_execution_summary() → AggregationStore._save_execution_summary_sync() (aggregation_store.py)

`user_prompt`

説明: ユーザプロンプト（オーケストレーション実行時のユーザ入力）
発行元: Orchestrator.execute() (orchestrator.py) - メソッド引数として受け取り
保存処理: Orchestrator.execute() (orchestrator.py) → AggregationStore._save_execution_summary_sync() (aggregation_store.py)

`status`

説明: 実行ステータス（completed/partial_failure/failed）
発行元: Orchestrator.execute() (orchestrator.py) - チーム成功/失敗状況から判定
判定ロジック:
- len(failed_teams_info) == 0 → “completed”（全チーム成功）
- len(team_results) == 0 → “failed”（全チーム失敗）
- その他 → “partial_failure”（一部チーム失敗）
保存処理: AggregationStore._save_execution_summary_sync() (aggregation_store.py)
バリデーション: AggregationStore._save_execution_summary_sync()がCHECK制約に従う3値をバリデーション

`team_results` (JSON型)

説明: チーム結果リスト（全チームのRoundResult配列）
発行元: Orchestrator.execute() (orchestrator.py) - 各RoundControllerからRoundResultを収集
変換処理: Orchestrator.execute() (orchestrator.py) - [result.model_dump(mode="json") for result in summary.team_results]
保存処理: AggregationStore._save_execution_summary_sync() (aggregation_store.py)
JSON変換: json.dumps(team_results, ensure_ascii=False)

JSON構造:

[
  {
    "execution_id": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000",
    "team_id": "team-001",
    "team_name": "Alpha Team",
    "round_number": 1,
    "submission_content": "分析結果...",
    "evaluation_score": 0.85,
    "evaluation_feedback": "Relevance (0.90): 高品質...\nCoverage (0.85): 包括的...",
    "usage": {
      "input_tokens": 450,
      "cache_write_tokens": 0,
      "cache_read_tokens": 0,
      "output_tokens": 900,
      "input_audio_tokens": 0,
      "cache_audio_read_tokens": 0,
      "output_audio_tokens": 0,
      "details": {},
      "requests": 3,
      "tool_calls": 0
    },
    "execution_time_seconds": 5.2,
    "completed_at": "2025-11-05T10:05:00Z"
  },
  {
    "execution_id": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000",
    "team_id": "team-002",
    "team_name": "Beta Team",
    "round_number": 1,
    "submission_content": "調査結果...",
    "evaluation_score": 0.78,
    "evaluation_feedback": "Relevance (0.85): 良好...\nCoverage (0.75): 適切...",
    "usage": {
      "input_tokens": 320,
      "cache_write_tokens": 0,
      "cache_read_tokens": 0,
      "output_tokens": 640,
      "input_audio_tokens": 0,
      "cache_audio_read_tokens": 0,
      "output_audio_tokens": 0,
      "details": {},
      "requests": 2,
      "tool_calls": 0
    },
    "execution_time_seconds": 4.8,
    "completed_at": "2025-11-05T10:04:50Z"
  }
]

各要素はRoundResultモデルの完全なJSON表現です（models.py:51-67）。

`total_teams`

説明: 総チーム数（設定ファイルで定義されたチーム数）
発行元: Orchestrator.execute() (orchestrator.py) - len(self.config.teams)で算出
保存処理: AggregationStore._save_execution_summary_sync() (aggregation_store.py)

`best_team_id`

説明: 最高スコアチームID（evaluation_score最大のチーム）
発行元: Orchestrator.execute() (orchestrator.py) - max(team_results, key=lambda r: r.evaluation_score)で特定
保存処理: AggregationStore._save_execution_summary_sync() (aggregation_store.py)
NULL条件: チーム結果が空の場合（全チーム失敗）はNULL

`best_score`

説明: 最高評価スコア（0.0-1.0スケール）
発行元: Orchestrator.execute() (orchestrator.py) - 最大evaluation_scoreを特定
保存処理: AggregationStore._save_execution_summary_sync() (aggregation_store.py)
NULL条件: チーム結果が空の場合（全チーム失敗）はNULL

`total_execution_time_seconds`

説明: 総実行時間（秒、全チームの並列実行時間）
発行元: Orchestrator.execute() (orchestrator.py) - time.time() - start_timeで計測
計測範囲: 全チームの並列実行開始から完了まで（チーム個別の実行時間ではない）
保存処理: AggregationStore._save_execution_summary_sync() (aggregation_store.py)

`completed_at`

説明: 実行完了日時
発行元: DuckDB (DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP)
保存処理: AggregationStore._init_tables_sync() (aggregation_store.py) - DuckDBが自動設定

`created_at`

説明: レコード作成日時
発行元: DuckDB (DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP)
保存処理: AggregationStore._init_tables_sync() (aggregation_store.py) - DuckDBが自動設定

クエリ例

Leader Boardランキング取得

評価スコア降順、同スコアは作成日時早い順でソート（FR-011準拠）：

SELECT
    team_name,
    round_number,
    evaluation_score,
    evaluation_feedback,
    created_at
FROM leader_board
ORDER BY evaluation_score DESC, created_at ASC
LIMIT 10;

Python実装: AggregationStore.get_leader_board(limit=10)

チーム統計集計

JSON内部クエリで総ラウンド数、平均スコア、総トークン使用量を集計（FR-013準拠）：

SELECT
    COUNT(*) as total_rounds,
    AVG(evaluation_score) as avg_score,
    MAX(evaluation_score) as best_score,
    SUM(CAST(json_extract(usage_info, '$.input_tokens') AS INTEGER)) as total_input_tokens,
    SUM(CAST(json_extract(usage_info, '$.output_tokens') AS INTEGER)) as total_output_tokens
FROM leader_board
WHERE team_id = 'team-001';

Python実装: AggregationStore.get_team_statistics(team_id="team-001")

結果例:

{
    "total_rounds": 5,
    "avg_score": 0.82,
    "best_score": 0.95,
    "total_input_tokens": 2250,
    "total_output_tokens": 4500
}

ラウンド履歴読み込み

特定実行・特定チーム・特定ラウンドの履歴を取得：

SELECT member_submissions_record, message_history
FROM round_history
WHERE execution_id = ? AND team_id = ? AND round_number = ?;

Python実装:

AggregationStore.load_round_history(
    execution_id="550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000",
    team_id="team-001",
    round_number=1
)

戻り値:

(
    MemberSubmissionsRecord(...),  # 集約結果
    [ModelMessage(...), ...]       # Message History
)

レコードが存在しない場合は(None, [])を返します。

実行サマリー取得

特定のオーケストレーション実行の集約結果を取得：

SELECT *
FROM execution_summary
WHERE execution_id = '550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000';

Python実装:

# ExecutionSummaryから直接取得可能
summary = orchestrator.execute(...)
print(f"Execution ID: {summary.execution_id}")
print(f"Best Team: {summary.best_team_id}")

UPSERT処理（重複保存時の上書き）

同一実行・同一チーム・同一ラウンド番号で複数回保存を試みた場合、最新データで上書き：

INSERT INTO round_history
(execution_id, team_id, team_name, round_number, message_history, member_submissions_record)
VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?)
ON CONFLICT (execution_id, team_id, round_number) DO UPDATE SET
    message_history = EXCLUDED.message_history,
    member_submissions_record = EXCLUDED.member_submissions_record;

Note

この動作はEdge Caseとして仕様で定義されています（spec.md L119）。execution_idの導入により、同一チームが異なる実行に参加した場合も正しく区別できます。

並列書き込み対応

MVCC並列制御

DuckDBのMVCC（Multi-Version Concurrency Control）により、複数チームが同時にデータベースに書き込んでもロック競合が発生しません（FR-009準拠）。

実装戦略:

スレッドローカルコネクション: 各スレッドが独立したDuckDBコネクションを保持
asyncio.to_thread: 同期APIを非同期実行に変換
トランザクション管理: BEGIN/COMMIT/ROLLBACKによる一貫性保証

パフォーマンス目標: 10チーム×5ラウンド=50件の並列書き込みが全て成功（SC-001）

エクスポネンシャルバックオフリトライ

データベース書き込み失敗時、1秒、2秒、4秒の間隔で最大3回リトライします（FR-019準拠）。

リトライ間隔:

1回目失敗 → 1秒待機 → 2回目試行
2回目失敗 → 2秒待機 → 3回目試行
3回目失敗 → 4秒待機 → 4回目試行
4回目失敗 → DatabaseWriteErrorを送出

3回リトライ失敗後は即座にエラー終了し、詳細ログを出力します（FR-020準拠）。

トランザクション管理

すべての書き込み操作はトランザクション内で実行されます（FR-015準拠）。

実装:

with self._transaction(conn):
    conn.execute("INSERT INTO ...")
    # 成功 → COMMIT
    # 例外発生 → ROLLBACK

保証:

データ一貫性: 部分的な書き込みは発生しない
エラー安全性: 例外発生時は自動的にROLLBACK

注意事項

環境変数必須

MIXSEEK_WORKSPACE環境変数が未設定の場合、データベース初期化時に即座にエラー終了します：

raise EnvironmentError(
    "MIXSEEK_WORKSPACE environment variable is not set.\n"
    "Please set it: export MIXSEEK_WORKSPACE=/path/to/workspace"
)

これは憲章Article 9（Data Accuracy Mandate）に準拠した設計です。暗黙的なデフォルト値やフォールバックは一切提供されません。

評価スコア範囲

evaluation_scoreは0.0～1.0の範囲内である必要があります。範囲外の値を保存しようとした場合：

raise ValueError(
    f"evaluation_score must be between 0.0 and 1.0, got {evaluation_score}. "
    "This violates the contract specification."
)

データベースレベルのCHECK制約も設定されており、二重の検証により契約違反を防止します。

データベーススキーマ

概要

データベースの特徴

データベースファイル配置

テーブル定義

round_history テーブル

スキーマ定義

制約

カラム説明

id

execution_id

team_id

team_name

round_number

message_history (JSON型)

member_submissions_record (JSON型)

created_at

インデックス

leader_board テーブル

スキーマ定義

制約

カラム説明

id

execution_id

team_id

team_name

round_number

evaluation_score

evaluation_feedback

submission_content

submission_format

usage_info (JSON型)

created_at

インデックス

execution_summary テーブル

スキーマ定義

制約

用途

カラム説明

execution_id

user_prompt

status

team_results (JSON型)

total_teams

best_team_id

best_score

total_execution_time_seconds

completed_at

created_at

クエリ例

Leader Boardランキング取得

チーム統計集計

ラウンド履歴読み込み

実行サマリー取得

UPSERT処理（重複保存時の上書き）

並列書き込み対応

MVCC並列制御

エクスポネンシャルバックオフリトライ

トランザクション管理

関連ドキュメント

注意事項

環境変数必須

評価スコア範囲

`id`

`execution_id`

`team_id`

`team_name`

`round_number`

`message_history` (JSON型)

`member_submissions_record` (JSON型)

`created_at`

`id`

`execution_id`

`team_id`

`team_name`

`round_number`

`evaluation_score`

`evaluation_feedback`

`submission_content`

`submission_format`

`usage_info` (JSON型)

`created_at`

`execution_id`

`user_prompt`

`status`

`team_results` (JSON型)

`total_teams`

`best_team_id`

`best_score`

`total_execution_time_seconds`

`completed_at`

`created_at`