> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs.chainstream.io/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # スキーマ概要 > ChainStream GraphQL スキーマの構成 — Chain Groups、Cube フィールド、生成される型、イントロスペクション ## 動的スキーマ生成 ChainStream GraphQL スキーマは起動時に **activecube-rs** によって**動的に生成**されます。activecube-rs は Rust のライブラリで、**Cube** 定義を完全に型付けされた [async-graphql](https://github.com/async-graphql/async-graphql) スキーマにコンパイルします。各 Cube は OLAP テーブルに裏付けられた分析データモデルに対応し、activecube-rs が自動的に次を生成します。 * Cube 用の**トップレベル Query フィールド**（所属する Chain Group の下にネスト） * 選択可能なディメンションを表す **Record 型**（`{Cube}Record`） * ディメンション階層に対応する **Filter 入力**（`{Cube}Filter`） * すべてのディメンションパスに対する ASC/DESC バリアントを持つ **OrderBy 列挙**（`{Cube}OrderBy`） スキーマは常に下位のデータモデルと一致するため、手書きの SDL を保守する必要はありません。 スキーマは Cube 定義から生成されるため、Rust で新しいデータモデルを追加するとデプロイ後に GraphQL エンドポイントへ自動的に反映されます。 *** ## ルート Query の構造 ルートのクエリ型名は `ChainStream` です。Cube は 3 つの **Chain Group** に整理され、それぞれがトップレベルフィールドとして公開されます: ```graphql theme={null} type ChainStream { EVM(network: Network!, dataset: Dataset, aggregates: Aggregates) { DEXTrades(...): [DEXTradesRecord!]! Transfers(...): [TransfersRecord!]! BalanceUpdates(...): [BalanceUpdatesRecord!]! Blocks(...): [BlocksRecord!]! Transactions(...): [TransactionsRecord!]! Events(...): [EventsRecord!]! Calls(...): [CallsRecord!]! # ... more EVM Cubes } Solana(dataset: Dataset, aggregates: Aggregates) { DEXTrades(...): [DEXTradesRecord!]! Instructions(...): [InstructionsRecord!]! DEXOrders(...): [DEXOrdersRecord!]! # ... more Solana Cubes } Trading(dataset: Dataset, aggregates: Aggregates) { Pairs(...): [PairsRecord!]! Tokens(...): [TokensRecord!]! } } ``` `Mutation` 型や `Subscription` 型はありません — GraphQL API は読み取り専用の分析クエリです。 *** ## Chain Group Cube は対象とするブロックチェーンエコシステムに応じて 3 グループに分かれます: | Chain Group | `network` 引数 | 利用可能なネットワーク | 説明 | | :---------- | :----------- | :--------------------------- | :-------------------------------------------------- | | **EVM** | 必須 | `eth`, `bsc`, `polygon` | すべての EVM 互換チェーン向けの共通 Cube | | **Solana** | 不要 | `sol`（暗黙） | Instructions、DEXOrders などチェーン固有 Cube を含む Solana 向け | | **Trading** | 不要 | クロスチェーン（`sol`, `eth`, `bsc`） | 事前集計の取引分析（OHLC ローソク、トークン統計）。データ内に `chain` ディメンションあり | **EVM** グループは、問い合わせるチェーンを選ぶために `network` 引数が必要です。**Solana** と **Trading** には `network` 引数は不要です — Solana は暗黙で、Trading はデータ内に `chain` ディメンションがあります。 各グループにどの Cube が属するかの詳細は [Chain Groups](/jp/graphql/schema/chain-groups) を参照してください。 *** ## Chain Group のパラメータ すべての Chain Group は、データソースの挙動を制御する 2 つの任意パラメータを受け取ります。 ### Dataset `dataset` パラメータは、問い合わせるデータの時間範囲を制御します: | 値 | 説明 | | :--------- | :-------------------------- | | `combined` | 全期間 — 直近と履歴の両方をクエリ **（既定）** | | `realtime` | 直近のみ（おおよそ過去 24 時間） | | `archive` | 保持 TTL までの履歴データ | ```graphql theme={null} query { Solana(dataset: realtime) { DEXTrades(limit: {count: 10}, orderBy: {descending: Block_Time}) { Block { Time } Trade { Buy { Amount } } } } } ``` ### Aggregates `aggregates` パラメータは、事前集計（DWM/DWS）テーブルを使うかどうかを制御します: | 値 | 説明 | | :----- | :---------------------------------- | | `yes` | 可能な場合は事前集計テーブルを優先 **（該当 Cube の既定）** | | `no` | 生の明細テーブルのみ使用 | | `only` | 事前集計テーブルのみ（高速だがフィールドが限定的） | ```graphql theme={null} query { Trading(aggregates: only) { Pairs( where: { Token: { Address: { is: "0x..." } } } limit: {count: 100} ) { Interval { Time } Price { Ohlc { Open High Low Close } } Volume { Usd } } } } ``` 利用方法、対応テーブル、性能の指針の詳細は [Dataset & Aggregates](/jp/graphql/schema/dataset-aggregates) を参照してください。 *** ## 共通の引数パターン Chain Group 内の各 Cube フィールドは、同じ標準引数セットに加え、Cube 固有の任意の**セレクター**を受け取ります: | 引数 | 型 | 必須 | 説明 | | :---------- | :-------------- | :-- | :--------------------------------------- | | `where` | `{Cube}Filter` | いいえ | ディメンション階層に対応するネストしたフィルターオブジェクト | | `limit` | `LimitInput` | いいえ | ページネーション: `{count: Int, offset: Int}` | | `orderBy` | `{Cube}OrderBy` | いいえ | 並び順列挙（`{Path}_ASC` / `{Path}_DESC`） | | *selectors* | フィルター入力 | いいえ | 省略形フィルター（例: `tokenAddress: {is: "..."}`） | ```graphql theme={null} query { Solana { DEXTrades( tokenAddress: {is: "EPjFWdd5AufqSSqeM2qN1xzybapC8G4wEGGkZwyTDt1v"} where: { Block: { Time: { after: "2026-01-01T00:00:00Z" } } } limit: { count: 50, offset: 0 } orderBy: {descending: Block_Time} ) { Block { Time } Trade { Buy { Amount PriceInUSD } } } } } ``` ### LimitInput ```graphql theme={null} input LimitInput { count: Int # Number of rows to return offset: Int # Number of rows to skip (for pagination) } ``` 既定の `count` は Cube により異なります（多くは 25）。最大はほとんどの Cube で 10,000 です。 *** ## Cube ごとに生成される型 各 Cube に対して activecube-rs は 3 つの関連型を生成します: `{Cube}Record` — 選択可能なすべてのディメンションとメトリクスを含む戻り値の型。フィールド構造は Cube のディメンション階層を反映します。 `{Cube}Filter` — 各ディメンションがフィルターprimitive（`StringFilter`、`IntFilter`、`DateTimeFilter` など）にマップされるネストした入力オブジェクト。 `{Cube}OrderBy` — すべてのディメンションパスについて ASC と DESC の両方向の列挙値（例: `Block_Time_ASC`, `Trade_Buy_Amount_DESC`）。 **DEXTrades の例:** ```graphql theme={null} # Record type (return shape) type DEXTradesRecord { Block: DEXTradesBlockRecord Transaction: DEXTradesTransactionRecord Trade: DEXTradesTradeRecord Pool: DEXTradesPoolRecord IsSuspect: Boolean count: Int sum(of: DEXTradesSumOf!): Float } # Filter input input DEXTradesFilter { Block: DEXTradesBlockFilter Transaction: DEXTradesTransactionFilter Trade: DEXTradesTradeFilter Pool: DEXTradesPoolFilter IsSuspect: BoolFilter any: [DEXTradesFilter!] # OR logic } # OrderBy enum (partial) enum DEXTradesOrderBy { Block_Time_ASC Block_Time_DESC Trade_Buy_Amount_ASC Trade_Buy_Amount_DESC # ... } ``` *** ## イントロスペクション スキーマは標準の GraphQL イントロスペクションをサポートします。`__schema` と `__type` クエリで型・フィールド・引数を調べられます: ```graphql theme={null} query { __schema { queryType { fields { name description args { name type { name } } } } } } ``` ```graphql theme={null} query { __type(name: "DEXTradesRecord") { name fields { name type { name kind ofType { name } } } } } ``` ```graphql theme={null} query { __type(name: "StringFilter") { name inputFields { name type { name kind } } } } ``` [GraphQL IDE](https://ide.chainstream.io) はイントロスペクションスキーマを自動取得し、オートコンプリートとインライン文書を提供します。イントロスペクションクエリを手で書かなくても、対話的にスキーマ全体を探索できます。 *** ## 次のステップ 25 の Cube — フィールド、セレクター、データウェアハウス層を確認します。 EVM、Solana、Trading の Chain Group と利用可能な Cube を理解します。 `dataset` と `aggregates` でデータソースの範囲と事前集計の挙動を制御します。 `where` フィルターとセレクター省略形でクエリを絞り込みます。 `orderBy` と `limit` で結果を並べ替え、大きなデータセットをページングします。 クエリ内で `count`、`sum`、`avg`、`min`、`max`、`uniq` を使ってデータを集計します。