データベースパフォーマンスチューニング実践
アプリケーションが遅い原因の多くはデータベースにあります。適切なインデックス設計と効率的なクエリ記述で、劇的な改善が可能です。
パフォーマンス分析の手順
EXPLAINコマンドで実行計画を読み解き、ボトルネックを特定します。スロークエリログの活用、接続プールの設定、キャッシュ戦略についても解説します。MySQLとPostgreSQLの違いにも触れ、それぞれの最適化手法を紹介します。
インデックス設計の原則
複合インデックスの列順序、カバリングインデックスの活用、不要なインデックスの削除基準を学びます。実際のテーブル構造を例に、どこにインデックスを張るべきか判断できるようになります。
データ構造の見直し
正規化と非正規化のバランス、JSONファイル形式のカラム活用、パーティショニングによる大規模データ管理など、設計レベルでの改善策を提案します。
N+1問題の解決法
ORMが生成する非効率なクエリを見抜き、JOINやEager Loadingで解決する方法
プログラム詳細とファイル形式の実践
カリキュラム
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パフォーマンス測定の基礎
クエリ実行時間の計測、実行計画の読み方、ボトルネック特定の手順
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インデックス戦略
B-Treeインデックスの仕組み、複合インデックスの設計、部分インデックスの活用
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クエリ最適化テクニック
サブクエリとJOINの使い分け、ウィンドウ関数の活用、バッチ処理の効率化
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実践演習実在するシステムのチューニング事例
ECサイトの商品検索を18秒から0.3秒に改善したプロセス
受講者の学習進行パターン
ウェビナー参加から実務適用までの典型的な流れ
初回アクセスと資料確認 100%
演習課題への取り組み開始 68%
実践コード作成と検証 41%
業務プロジェクトへの応用 29%