概要

• DOOMQL は、SQLだけで作られた マルチプレイヤーDOOM風シューター。
• CedarDB を活用し、ゲームの全構成要素を データベース上で管理・同期。
• レンダリングやゲームループ もSQLで実装、クライアントはPythonで最小限。
• チートや観戦モードもSQLコマンド で実現可能。
• パフォーマンスは 30FPS超、マルチプレイも容易な設計。

DOOMQL：純SQLで作るDOOM風マルチプレイヤーシューター

• DOOMQL は、 CedarDB を利用し、ゲームロジックからレンダリングまで 全てSQLのみ で構築したDOOM風シューティングゲーム。
• データベースサーバ を従来のゲームサーバのように使い、 状態同期やトランザクション分離 でマルチプレイヤーに対応。
• ゲーム状態（マップ、プレイヤー、敵、入力、設定、スプライトなど） を全てテーブルで管理。
  • 例：configテーブルでゲーム設定、mapテーブルでマップ構造、players/inputsでプレイヤー情報と操作を保持。
• レンダリングパイプライン もSQLビューで実装し、 レイキャスティングやスプライト投影 を再現。
• ゲームループは シェルスクリプト で30回/秒SQLファイルを実行、クライアントは 約150行のPython で入力送信＆描画取得。

アーキテクチャと全体構成

• 状態管理 ：ゲーム全体の状態・設定・マップ・プレイヤー情報等を SQLテーブル に格納。
• レンダリング ：2Dマップ情報を基に レイキャスティングをSQLビュー で実装、プレイヤーごとに3D風ビュー生成。
• ゲームループ ：1フレームごとに SQLトランザクション で弾丸・衝突・リスポーン等を一括処理し、整合性を確保。
• クライアント ： Pythonスクリプト で入力送信（inputsテーブル）、描画取得（screenビュー）。
• チート や観戦も SQLコマンド で簡単実現。

レンダリングパイプラインとビューの仕組み

• レイキャスティング ：各プレイヤーの視点から複数のレイを発射し、 壁や敵の可視判定 を再帰SQLで実行。
  • 可視タイル計算 ビューで、壁やオブジェクトの当たり判定＆距離計算。
• スプライト描画 ：敵やアイテムの 投影・LOD選択・ピクセル展開 もSQLで処理。
• フレームバッファ ：string_aggでテキスト行を結合し、 3Dビューやミニマップ、HUDを組み立て。
• HUD ：HPバーや弾丸数もrepeat関数等でSQL生成。

ゲームループ処理例

• 弾丸移動・削除 ：壁や範囲外で消去、プレイヤーとの衝突でHP減少＆スコア加算。
• リスポーン ：HPゼロのプレイヤーをランダムなリスポーン地点へ移動、HP/弾薬リセット。
• 全処理を1トランザクション で実施し、 状態不整合やレースコンディション防止。

マルチプレイ対応のシンプルさ

• 描画取得 ：screenビューから自分のplayer_idで3Dビューを取得。
• 入力送信 ：inputsテーブルへアクション書き込み（既存ならUPDATE）。
• 観戦モード ：player_idを切り替えるだけで他プレイヤー視点も閲覧可能。

パフォーマンスと特徴

• 128x64ピクセル の描画で1ビューあたり約33ms、 30FPS以上 を達成。
• DuckDB DOOM （8FPS/32x16ピクセル）に比べ高性能。
• CedarDB のクエリ最適化で、無駄なレンダリングを回避。
• SQLのみ でここまで実現できる柔軟性と拡張性。

まとめ：SQLでゲームを作る意義

• データベース＝ゲームサーバ の発想転換。
• トランザクション制御 で一貫性・マルチプレイ・観戦・チート対応も容易。
• 実用性はともかく、 SQLだけで3Dレンダリングやゲームループ まで完結できる面白さ・技術的挑戦。
• CedarDBの高性能を活かした 新しいゲーム開発手法の提案。