【保存版】DBパフォーマンス・チューニング講座｜遅いデータベースを速くする方法とは

Summary

この動画ではデータベースのパフォーマンスチューニングの基本手順を解説しています。遅い原因はクエリの数が多いか、1クエリが遅いかに分類され、改善策としてn+1問題の回避、バルクインサート、インデックスの追加、実行計画の確認、パーティションの導入が紹介されています。

Takeaways

• 📊 データベースのパフォーマンスチューニングの手順について解説します。
• 🔍 データベースが遅い原因は、クエリの数が多いか、クエリ1本あたりの時間が長いかのどちらかです。
• 🧩 クエリの数が多い場合、select文やinsert文の大量発行が原因となることが多いです。
• 🌀 n+1問題とは、ループ処理の中で大量のSQLが発行される問題であり、joinやeagerローディングで解決できます。
• 💾 バルクインサートを使うことで、insert文の処理速度を大幅に向上させることができます。
• ⏳ データベースの検索が遅くなる主な原因はデータ量の増加です。
• 🔍 インデックスを張ることで、検索速度を向上させることができます。
• 📋 実行計画を確認することで、インデックスが適切に使われているかを確認できます。
• 🗂️ パーティションを使うことで、テーブルを分割し検索を速くすることができますが、デメリットもあります。
• 📚 過去動画ではn+1問題、バルクインサート、インデックス、実行計画、パーティションについて詳しく解説しています。

Q & A

データベースのパフォーマンスチューニングとは何ですか？

データベースのパフォーマンスチューニングとは、データベースの検索や更新などの操作を高速化するための最適化作業のことを指します。

データベースが遅くなる主な原因は何ですか？

データベースが遅くなる主な原因は2つあります。1つはクエリの数が多すぎる場合で、もう1つは1クエリあたりの実行時間が遅い場合です。

n+1問題とは何で、どのようにして回避できますか？

n+1問題は、ループ内でSQLを発行することにより、想定以上に多くのSQLが実行され、パフォーマンスが低下する問題です。JOINを使用するか、eagerローディングを行うことで回避できます。

バルクインサートとはどのようなもので、どのような利点がありますか？

バルクインサートは、複数のINSERT文を1つのSQLにまとめて発行する手法です。これにより、データの挿入が高速化され、パフォーマンスが向上します。

インデックスの貼り方がパフォーマンスに与える影響はどのようですか？

インデックスはデータベースの検索速度を上げるために使用されますが、適切なインデックスの貼り方が必要です。インデックスが適切に使われていない場合、パフォーマンスが改善されないことがあります。

実行計画とは何で、どのようにして確認できますか？

実行計画は、データベースがSQLをどのように実行するかの詳細な計画です。EXPLAINコマンドを使用して実行計画を確認できます。

パーティションとは何で、どのようにしてパフォーマンスを改善するのですか？

パーティションは、テーブルを内部的に分割し、検索を高速化するための仕組みです。特定の条件で分割されたデータに対してのみ検索が行われるため、フルスキャンを避け、パフォーマンスが向上します。

データベースのパフォーマンスチューニングのステップはどのような順番で行われますか？

データベースのパフォーマンスチューニングは、まずインデックスの貼り直し、次に実行計画の確認、最後に必要であればパーティションの導入というステップで行われます。

eagerローディングとは何で、どのような場面で有効なのでしょうか？

eagerローディングは、SQLを1本でなく、あらかじめ必要なデータをすべて取得する手法です。大量のデータを扱う際に、多次元のJOINが発生しないように効率的なデータ取得を行うことができます。

データベースのパフォーマンスチューニングの際に、何を確認すべきポイントがありますか？

データベースのパフォーマンスチューニングの際には、クエリの数や1クエリあたりの実行時間、インデックスの有無や使い方、実行計画の内容、そしてパーティションの有無や設定などが重要なポイントです。