D1データベース作成とテスト環境構築の手順 【CFW P2P心理戦ゲーム開発記】 #2

前回はゲームの構成アイデアと開発のベースとなるCloud Flare Workersのセットアップまでをまとめました。今回からゲームのベースとなるデータベースやマッチングシステムの開発に進みます。

全体のデータフローイメージ図(今回はD1関連)

1. D1データベース作成とテスト環境構築

今回はD1データベースを設計していきます。Cloudflare D1は「SQLを用いたデータの検索・更新」ができるリレーショナルデータベースです。
実環境にいきなり実装すると修正や更新が大変なので、しばらくはローカル環境で開発しテストしていこうと思います。

ステップ 1：Cloudflare上にD1データベースを作成する

プロジェクトのルートディレクトリで、以下のコマンドを実行して、Cloudflare側に実体となるデータベースを作成します。

npx wrangler d1 create logic-buckshot-db

ここで、デフォルトのままでも動作しますが、デフォルト名だと少し長くてTypeScriptで毎回打ち込むのが面倒です。そのため、今回はシンプルに「DB」へと書き換えておきます。これで env.xxxx-xxxx-db のような長いコードではなく、Workerから env.DB という短い名前でスマートにアクセスできるようになります。

✅ Successfully created DB 'logic-buckshot-db'

[[d1_databases]]
binding = "DB" <-ここをデフォルトではなくDBとする。
database_name = "logic-buckshot-db"
database_id = "xxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx"

ステップ 2：wrangler.json へバインディング設定を追加する

wranglerが、気を利かせて自動書き込みしますか？と提案してくれるのでyesで進めると.,wrangler.jsonに追記してくれます。確認するには、エディタで wrangler.json を開けば確認できます。
ここで、デフォルトでもよいですが、デフォルトだと”binding”が少し長く、typescriptで毎回打ち込むのが面倒なので、DBに変えておきます。これで env.~~~~-~~~-db のような長いコードではなく、WorkerからD1データベースに「env.DB」という名前でアクセスできるようなります。

{
  "name": "logic-buckshot-backend",
  "main": "src/index.ts",
  "compatibility_date": "2026-05-17",
  "durable_objects": { ... },
  "migrations": [ ... ],
  
  "d1_databases": [
    {
      "binding": "DB",<-ここがデフォルトだと長いので複数DBを使うとかではないなら短くしておくとよい
      "database_name": "logic-buckshot-db",
      "database_id": "xxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx"
    }
  ]
}

ここで設定した名前とtypescriptでの呼び出し名が一致しないと以下のようにデータベースが見つからないとエラーが出ます。

名前が一致しないとデータベース接続エラー

ステップ 3：TypeScriptの型定義（Env）にD1を追加する

TypeScriptが「env.DB って何？」とエラーを出さないように、src/index.ts（または型定義ファイル）の Env インターフェースに D1 の型を追加します。

export interface Env {
  // 💾 D1データベース
  DB: D1Database;
  MY_DURABLE_OBJECT: DurableObjectNamespace<MyDurableObject>;
  
  // Assets配信用の内部バインディング
  ASSETS: Fetcher;
}

ステップ 4：ローカルテスト環境の疎通確認

スクリプトを更新し、接続結果を返すようにして確認してみました。

接続成功！

D1 Connection Success!
Response Result: 1

[logic-buckshot-backend] データベースとの通信に成功しました！

最後に

今回はデータベース作成とローカルでの接続チェックまでを行ってみました。次回はこの中身の設計をリレーショナルデータベースの理論をもとに考えてみようと思います。

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次回予告

一意性とか正規化など理論では学んだことがあるという人は多いと思いますが、実際に作ってみる実例を見るとまた１つ面白いと思うので、お楽しみに。

次回D1データベーススキーマの設計
関連記事は、2026年6月11日に公開予定 (あと29分)