docs: Add plan (#2785)

Author: KATO-Hiro

docs/dev-notes/2025-11-03/import-contest-task-pair-to-supabase/plan.md

@@ -0,0 +1,115 @@
+# Supabase に CSV からデータをインポートする方法
+
+## 基本的な手順
+
+### 1. CSV ファイルの準備
+
+Supabase Dashboard からのインポートでは、以下のカラムを **必ず含める** 必要があります：
+
+- `id` - UUID（自動生成ではなく、CSV に含める必要がある）
+- `createdAt` - タイムスタンプ
+- `updatedAt` - タイムスタンプ
+- その他のビジネスロジック用カラム
+
+**CSV ファイルの例（`contest_task_pairs.csv`）:**
+
+```csv
+id,contestId,taskId,taskTableIndex,createdAt,updatedAt
+550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000,tessoku-book,typical90_s,C18,2025-11-03T10:00:00.000Z,2025-11-03T10:00:00.000Z
+6ba7b810-9dad-11d1-80b4-00c04fd430c8,tessoku-book,math_and_algorithm_ac,C09,2025-11-03T10:00:00.000Z,2025-11-03T10:00:00.000Z
+7cb12b42-0b4a-11d2-91c5-00d04fd430c9,tessoku-book,abc007_3,B63,2025-11-03T10:00:00.000Z,2025-11-03T10:00:00.000Z
+```
+
+### 2. Python で UUID と タイムスタンプを生成
+
+既存の CSV に `id`、`createdAt`、`updatedAt` を追加するスクリプト：
+
+```python
+import uuid
+import csv
+from datetime import datetime
+
+# 現在時刻を ISO 8601 形式で取得
+now = datetime.utcnow().isoformat() + 'Z'
+
+# CSV を読み込み
+with open('tessoku-book.csv', 'r') as f:
+    reader = csv.reader(f)
+    header = next(reader)
+    rows = list(reader)
+
+# ID とタイムスタンプを追加して新しい CSV を作成
+with open('tessoku-book-with-id.csv', 'w', newline='') as f:
+    writer = csv.writer(f)
+    writer.writerow(['id', 'createdAt', 'updatedAt'] + header)
+
+    for row in rows:
+        writer.writerow([str(uuid.uuid4()), now, now] + row)
+
+print(f"✅ {len(rows)} 件のデータを処理しました")
+```
+
+### 3. Supabase Dashboard からインポート
+
+1. [Supabase ダッシュボード](https://supabase.com/dashboard)にログイン
+2. 対象のプロジェクト → 「SQL Editor」または「Table Editor」を選択
+3. 対象テーブル（例：`contesttaskpair`）を選択
+4. 右上の「Import data」または「↓ Import」ボタンをクリック
+5. 生成した CSV ファイル（`tessoku-book-with-id.csv`）を選択
+6. カラムのマッピングを確認
+7. 「Import」をクリック
+
+## トラブルシューティング
+
+### エラー: "null value in column "id" violates not-null constraint"
+
+**原因:** CSV に `id` カラムが含まれていない場合、Supabase が自動生成してくれません。
+
+**解決方法:** 上記の Python スクリプトを使用して、UUID を生成した CSV を作成してください。
+
+### エラー: カラム名が一致しない
+
+**原因:** CSV のカラム名とテーブルの属性名が異なる
+
+**対応:**
+
+- CSV のカラム名とテーブルの属性名が完全に一致していることを確認
+- インポート画面でカラムマッピングを手動で行う
+- 大文字小文字は区別されるので注意
+
+### CSV のカラム順序が異なる場合
+
+**結果:** 問題ありません。Supabase はカラム名で識別するため、順序は関係ありません。
+
+## 得られた教訓
+
+### 1. 自動生成カラムについて
+
+Prisma スキーマで `@default(uuid())` や `@default(now())` が定義されていても、Supabase Dashboard の CSV インポート機能はこのデフォルト値を適用しません。
+
+```prisma
+model ContestTaskPair {
+  id             String   @id @default(uuid())    // ← デフォルト値が定義されていても
+  createdAt      DateTime @default(now())          // ← CSV インポートには反映されない
+  updatedAt      DateTime @updatedAt
+}
+```
+
+**対策:** CSV ファイルに明示的にこれらのカラムを含める必要があります。
+
+### 2. カラム名の一致は必須
+
+- **必須:** CSV のカラム名 = テーブルの属性名
+- **不要:** カラムの順序
+- **補完:** インポート画面でマッピングできるが、あらかじめ一致させておくのが確実
+
+### 3. UUID v4 の選択
+
+デフォルトの `uuid()` (v4) はランダムなため、DB インデックスの効率が低下します。大規模なデータセットの場合は、`cuid()` の使用や UUID v6 の検討を推奨します。
+
+## 参考資料
+
+- [Supabase 公式 - Import data](https://supabase.com/docs/guides/database/import-data)
+- [Prisma - @default 関数](https://www.prisma.io/docs/reference/api-reference/prisma-schema-reference#default)
+- [RFC 9562 - UUID Versions](https://tools.ietf.org/html/rfc9562)
+- [UUID Library for Python - uuid4](https://docs.python.org/3/library/uuid.html#uuid.uuid4)