サイズチャートのデータ構造

データ構造の設計

サイズチャート機能では、大量のサイズチャートデータを管理し、商品情報から適切なチャートを高速に取得する必要があります。このページでは、データの構造と管理方法を解説します。

ファイル構成

サイズチャートのデータはJSONファイルとして管理しています。

ファイル命名規則

サイズチャートIDは以下の規則で命名しています。

JSONファイルの構造

各サイズチャートJSONファイルには、表示用のHTMLテーブルと測定ガイドが含まれています。

{
  "id": "outer-men-jacket",
  "name": "アウター: ジャケット (メンズ)",
  "category": "outerwear",
  "itemType": "jacket",
  "gender": "men",
  "tableHtml": "<table>...</table>",
  "measurementGuide": {
    "chest": "胸囲: 胸の一番高い位置を水平に測定",
    "height": "身長: 靴を脱いだ状態で測定"
  }
}

正規化処理

Shopifyのメタフィールドには表記揺れが発生しやすいため、正規化処理を行います。

categoryの正規化

genderの正規化

マッピングデータの管理

マッピングは2箇所で管理し、柔軟性と安定性を両立しています。

なぜ2層構造なのか

• デフォルト値: コードに埋め込むことで、KV障害時もサービス継続可能
• Vercel KV: 管理画面から即座にマッピング変更可能

KVキーの設計

sizechart:mapping:{category}:{productType}:{gender}
  → サイズチャートID

sizechart:handle:{handle}
  → 専用サイズチャートID（Handle例外用）

sizechart:sku:{sku}
  → 専用サイズチャートID（SKU例外用）

例：

• sizechart:mapping:outerwear:jackets:men → outer-men-jacket
• sizechart:handle:special-product-2024 → special-product-chart

API設計

サイズチャートの取得はAPI経由で行います。

APIリクエスト例

GET /api/sizechart/get
  ?handle=product-abc-001
  &sku=ABC-001-M
  &category=outerwear
  &productType=jackets
  &gender=men

APIレスポンス例

{
  "success": true,
  "chart": {
    "id": "outer-men-jacket",
    "name": "アウター: ジャケット (メンズ)",
    "tableHtml": "<table>...</table>",
    "measurementGuide": { ... }
  }
}

キャッシュ戦略

サイズチャートデータは頻繁に変更されないため、積極的にキャッシュを活用しています。

まとめ

サイズチャートのデータ構造は、以下のポイントで設計されています：

• JSONファイル管理: 大量のサイズチャートを静的ファイルとして管理
• 正規化処理: 表記揺れを吸収し、マッピング精度を向上
• 2層マッピング: デフォルト値とKVで柔軟性と安定性を両立
• キャッシュ活用: 高速なレスポンスを実現