# Design Serialization Schema

> Serialisierungsschemata mit JSON Schema, Protocol-Buffer-Definitionen oder Apache Avro entwerfen. Umfasst Schema-Versionierung, Rueckwaertskompatibilitaet, Validierungsregeln und Evolutionsstrategien fuer langlebige Datenformate.

- Skill: `pjt222/design-serialization-schema-11` (Agent Skill)
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- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/pjt222/design-serialization-schema-11/raw
- Safety review: pending (external: skill-scanner PASS, skillspector PASS)
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Coding & Dev Tools
- License: MIT
- Author: pjt222 (https://skillmd.com/u/pjt222)
- Updated: 2026-09-22
- Page: https://skillmd.com/skills/pjt222/design-serialization-schema-11

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# Serialisierungsschema entwerfen

Gut versionierte Serialisierungsschemata erstellen, die sich elegant weiterentwickeln, ohne Konsumenten zu brechen.

## Wann verwenden

- Einen neuen API-Vertrag oder ein Datenaustauschformat definieren
- Felder zu einem bestehenden Schema hinzufuegen, ohne Konsumenten zu brechen
- Zwischen Schema-Versionen migrieren
- Zwischen Schema-Systemen waehlen (JSON Schema, Protobuf, Avro)
- Datenvalidierungsregeln fuer automatisierte Durchsetzung dokumentieren

## Eingaben

- **Erforderlich**: Datenmodell (Entitaetsbeziehungen, Feldtypen, Beschraenkungen)
- **Erforderlich**: Kompatibilitaetsanforderungen (wer konsumiert diese Daten, wie lange muessen alte Formate lesbar sein)
- **Optional**: Bestehendes Schema zur Weiterentwicklung
- **Optional**: Performance-Anforderungen (Validierungsgeschwindigkeit, Schema-Registry-Integration)
- **Optional**: Zielserialisierungsformat (JSON, binaer, spaltenbasiert)

## Vorgehensweise

### Schritt 1: Ein Schema-System waehlen

| System | Format | Staerken | Am besten fuer |
|---|---|---|---|
| JSON Schema | JSON | Breit unterstuetzt, flexible Validierung | REST-APIs, Konfigvalidierung |
| Protocol Buffers | Binaer | Kompakt, schnell, starke Typisierung, eingebaute Evolution | gRPC, Microservices |
| Apache Avro | Binaer/JSON | Schema in Daten, hervorragende Evolutionsunterstuetzung | Kafka, Datenpipelines |
| XML Schema (XSD) | XML | Umfassende Typisierung, Namespace-Unterstuetzung | Enterprise/Legacy SOAP |
| TypeBox/Zod | TypeScript | Typinferenz, Laufzeitvalidierung | TypeScript-APIs |

**Erwartet:** Schema-System basierend auf Oekosystem, Performance-Beduerfnissen und Evolutionsanforderungen ausgewaehlt.
**Bei Fehler:** Im Zweifelsfall mit JSON Schema beginnen -- es hat die breiteste Werkzeugunterstuetzung und kann auf bestehende JSON-APIs aufgesetzt werden.

### Schritt 2: Das Kernschema entwerfen

#### JSON-Schema-Beispiel:

```json
{
  "$schema": "https://json-schema.org/draft/2020-12/schema",
  "$id": "https://example.com/schemas/measurement/v1",
  "title": "Measurement",
  "description": "Eine Sensormessung",
  "type": "object",
  "required": ["sensor_id", "value", "unit", "timestamp"],
  "properties": {
    "sensor_id": {
      "type": "string",
      "pattern": "^[a-z]+-[0-9]+$",
      "description": "Eindeutige Sensorkennung (Kleinbuchstaben-Ziffern-Format)"
    },
    "value": {
      "type": "number",
      "description": "Messwert"
    },
    "unit": {
      "type": "string",
      "enum": ["celsius", "fahrenheit", "kelvin", "percent", "ppm"],
      "description": "Masseinheit"
    },
    "timestamp": {
      "type": "string",
      "format": "date-time",
      "description": "ISO 8601 Zeitstempel mit Zeitzone"
    },
    "metadata": {
      "type": "object",
      "additionalProperties": true,
      "description": "Optionale Schluessel-Wert-Metadaten"
    }
  },
  "additionalProperties": false
}
```

#### Protocol-Buffers-Beispiel:

```protobuf
syntax = "proto3";
package sensors.v1;

import "google/protobuf/timestamp.proto";

message Measurement {
  string sensor_id = 1;
  double value = 2;
  Unit unit = 3;
  google.protobuf.Timestamp timestamp = 4;
  map<string, string> metadata = 5;
}

enum Unit {
  UNIT_UNSPECIFIED = 0;
  UNIT_CELSIUS = 1;
  UNIT_FAHRENHEIT = 2;
  UNIT_KELVIN = 3;
  UNIT_PERCENT = 4;
  UNIT_PPM = 5;
}
```

#### Apache-Avro-Beispiel:

```json
{
  "type": "record",
  "name": "Measurement",
  "namespace": "com.example.sensors",
  "doc": "A sensor measurement reading",
  "fields": [
    {"name": "sensor_id", "type": "string", "doc": "Unique sensor identifier"},
    {"name": "value", "type": "double", "doc": "Measured value"},
    {"name": "unit", "type": {"type": "enum", "name": "Unit", "symbols": ["CELSIUS", "FAHRENHEIT", "KELVIN", "PERCENT", "PPM"]}},
    {"name": "timestamp", "type": {"type": "long", "logicalType": "timestamp-millis"}},
    {"name": "metadata", "type": ["null", {"type": "map", "values": "string"}], "default": null}
  ]
}
```

**Erwartet:** Schema ist selbstdokumentierend mit Beschreibungen, Beschraenkungen und klaren Typdefinitionen.
**Bei Fehler:** Falls das Datenmodell noch nicht stabil ist, das Schema als `draft` markieren und die Veroeffentlichung in einer Registry vermeiden.

### Schritt 3: Schema-Evolution planen

Kompatibilitaetsregeln:

| Aenderung | Rueckwaerts-kompatibel? | Vorwaerts-kompatibel? | Sicher? |
|---|---|---|---|
| Optionales Feld hinzufuegen | Ja | Ja | Ja |
| Pflichtfeld hinzufuegen | Nein | Ja | Nein (bricht bestehende Konsumenten) |
| Optionales Feld entfernen | Ja | Nein | Vorsicht (Produzenten senden moeglicherweise noch) |
| Pflichtfeld entfernen | Ja | Nein | Vorsicht |
| Feld umbenennen | Nein | Nein | Nein (Alias + Deprecation verwenden) |
| Feldtyp aendern | Nein | Nein | Nein (neues Feld hinzufuegen, altes deprecaten) |
| Enum-Wert hinzufuegen | Ja (wenn Konsumenten unbekannte ignorieren) | Nein | Implementierungsabhaengig |
| Enum-Wert entfernen | Nein | Ja | Nein |

Sichere Evolutionsstrategie:
1. **Nur optionale Felder hinzufuegen** mit sinnvollen Standardwerten
2. **Niemals entfernen oder umbenennen** -- stattdessen deprecaten
3. **Schema versionieren** im Bezeichner (`v1`, `v2`)
4. **Schema-Registry verwenden** fuer Binaerformate (Confluent Schema Registry fuer Avro/Protobuf)

#### Protobuf-Evolutionsregeln:

```protobuf
// v1 — original
message Measurement {
  string sensor_id = 1;
  double value = 2;
  Unit unit = 3;
}

// v2 — safe evolution
message Measurement {
  string sensor_id = 1;
  double value = 2;
  Unit unit = 3;
  // NEW: added in v2 — old clients ignore this field
  google.protobuf.Timestamp timestamp = 4;
  // DEPRECATED: use sensor_id instead
  reserved 6;
  reserved "old_sensor_name";
}
```

#### JSON-Schema-Versionierung:

```json
{
  "$id": "https://example.com/schemas/measurement/v2",
  "allOf": [
    {"$ref": "https://example.com/schemas/measurement/v1"},
    {
      "properties": {
        "location": {
          "type": "string",
          "description": "Added in v2: GPS coordinates"
        }
      }
    }
  ]
}
```

**Erwartet:** Evolutionsplan dokumentiert: welche Aenderungen sicher sind, welche neue Versionen erfordern.
**Bei Fehler:** Falls eine brechende Aenderung unvermeidlich ist, das Schema versionieren (v1 -> v2) und parallele Unterstuetzung waehrend der Migration aufrechterhalten.

### Schritt 4: Schema-Validierung implementieren

```python
# JSON-Schema-Validierung (Python)
from jsonschema import validate, ValidationError
import json

schema = json.load(open("measurement_v1.json"))

def validate_measurement(data: dict) -> list[str]:
    """Messung gegen das Schema validieren. Gibt Liste von Fehlern zurueck."""
    errors = []
    try:
        validate(instance=data, schema=schema)
    except ValidationError as e:
        errors.append(f"{e.json_path}: {e.message}")
    return errors

# Verwendung
errors = validate_measurement({"sensor_id": "s-01", "value": "not_a_number"})
# -> ["$.value: 'not_a_number' is not of type 'number'"]
```

```typescript
// TypeScript mit Zod (Laufzeit + Kompilierzeit)
import { z } from 'zod';

const MeasurementSchema = z.object({
  sensor_id: z.string().regex(/^[a-z]+-[0-9]+$/),
  value: z.number(),
  unit: z.enum(['celsius', 'fahrenheit', 'kelvin', 'percent', 'ppm']),
  timestamp: z.string().datetime(),
  metadata: z.record(z.string()).optional(),
});

type Measurement = z.infer<typeof MeasurementSchema>;

// Validierung
const result = MeasurementSchema.safeParse(inputData);
if (!result.success) {
  console.error(result.error.issues);
}
```

**Erwartet:** Validierung laeuft auf allen eingehenden Daten an Systemgrenzen (API-Endpunkte, Dateieinlesung).
**Bei Fehler:** Validierungsfehler mit vollstaendiger Nutzlast (sensible Felder schwaeraen) fuer Debugging protokollieren.

### Schritt 5: Schema dokumentieren

Eine Schema-Dokumentationsseite erstellen mit Uebersicht, Feldbeschreibungen, Aenderungsprotokoll und Kompatibilitaetsrichtlinie.

```markdown
# Measurement Schema (v1)

## Overview
Represents a single sensor reading with metadata.

## Fields
| Field | Type | Required | Description | Constraints |
|-------|------|----------|-------------|-------------|
| sensor_id | string | Yes | Unique sensor ID | Pattern: `^[a-z]+-[0-9]+$` |
| value | number | Yes | Measured value | Any valid IEEE 754 double |
| unit | enum | Yes | Unit of measurement | One of: celsius, fahrenheit, kelvin, percent, ppm |
| timestamp | string | Yes | Reading time | ISO 8601 with timezone |
| metadata | object | No | Key-value pairs | String keys and values |

## Changelog
| Version | Date | Changes |
|---------|------|---------|
| v1 | 2025-03-01 | Initial schema |

## Compatibility
- **Backwards**: Consumers of v1 will continue to work with future versions
- **Policy**: Only additive, optional field changes between minor versions
```

**Erwartet:** Dokumentation ist automatisch generiert oder bleibt mit der Schema-Definition synchron.
**Bei Fehler:** Falls Dokumentation vom Schema abweicht, einen CI-Check hinzufuegen, der die Dokumentation gegen die Schema-Quelle validiert.

## Validierung

- [ ] Schema verwendet ein dem Anwendungsfall angemessenes System (JSON Schema, Protobuf, Avro)
- [ ] Alle Felder haben Typen, Beschreibungen und Beschraenkungen
- [ ] Pflicht- vs. optionale Felder sind explizit definiert
- [ ] Evolutionsstrategie dokumentiert (sichere Aenderungen, Versionierungsrichtlinie)
- [ ] Validierung an Systemgrenzen implementiert
- [ ] Schema ist mit einem Aenderungsprotokoll versioniert
- [ ] Roundtrip-Test: serialisieren -> deserialisieren -> vergleichen bestaetigt keinen Datenverlust

## Haeufige Fehler

- **Zu fruehes Ueberbeschraenken**: Strikte Validierung auf einem neuen Schema blockiert Iteration. Permissiv starten (`additionalProperties: true`), spaeter verschaerfen.
- **Keine Standardwerte**: Hinzufuegen eines Pflichtfelds ohne Standard bricht alle bestehenden Daten. Immer Standards fuer neue Felder bereitstellen.
- **Null ignorieren**: Viele Schemata behandeln null/fehlende Felder nicht klar. Explizit sein ueber nullable vs. optional.
- **Version in der Nutzlast, nicht der URL**: Fuer langlebige Daten (Speicherung, Events) die Schema-Version in die Daten selbst einbetten, nicht nur in die Endpunkt-URL.
- **Enum-Vollstaendigkeit**: Hinzufuegen eines neuen Enum-Werts kann Konsumenten zum Absturz bringen, die erschoepfende Switch-Anweisungen verwenden. Dokumentieren, dass unbekannte Werte graceful behandelt werden sollten.

## Verwandte Skills

- `serialize-data-formats` -- Formatauswahl und Kodierungs-/Dekodierungsimplementierung
- `implement-pharma-serialisation` -- Pharmazeutische Serialisierung (regulatorische Schemata)
- `write-validation-documentation` -- Validierungsdokumentation fuer regulierte Schemata