データベースは多くのアプリケーションの中心であり、データの格納と取得に不可欠です。 ただし、データベースは重要度が高いにもかかわらず、アプリケーションのパフォーマンスに影響を与える可能性のあるパフォーマンスの問題が発生しやすい場合があります。 この投稿では、最も一般的なデータベースパフォーマンスの問題の5つとその修正について説明します。
1.インデックスの欠如
インデックスは、データベースのパフォーマンスの重要な要素です。 インデックスは基本的に、データベースが特定のデータをすばやく検索できるようにするデータ構造です。 データベースにインデックスがない場合、クエリが遅くなり、全体的なパフォーマンスが低下する可能性があります。
tbl_Classroom、tbl_Class、tbl_Student、tbl_Sessionの4つのテーブルを持つデータベースがあるとします。 tbl_Classroomテーブルには、建物名や部屋番号など、各教室に関する情報が含まれています。 tbl_Classテーブルには、クラス名や割り当てられた教師など、各クラスに関する情報が含まれています。 tbl_Studentテーブルには、名前や学生IDなど、各学生に関する情報が含まれています。 tbl_Sessionテーブルには、日付、時刻、クラスルームなど、各クラス セッションに関する情報が含まれています。
図1 – インデックス付けされていないデータベース
インデックス作成を行わないと、このデータベースに対するクエリは、特にデータベースのサイズが大きくなるにつれて、低速で非効率的になる可能性があります。 ただし、適切なインデックスを追加することで、クエリのパフォーマンスを大幅に向上させることができます。
まず、tbl_ClassroomテーブルにClassroom_ID列にインデックスを追加できます。 このインデックスを使用すると、データベースはIDで特定の教室をすばやく検索できるため、「IDが4の教室で行われたすべてのセッションを検索する」などのクエリに役立ちます。
図2 – 追加されたPK tbl_Classroom
次に、tbl_ClassテーブルのClass_ID列とcourse_code列にインデックスを追加できます。 このインデックスにより、データベースはIDまたはコースコードで特定のクラスをすばやく検索できるため、「course_code ABC123を使用してすべてのクラスを検索する」や「Class_ID 17262ですべてのクラスを検索する」などのクエリに役立ちます。
図3 – 追加されたtbl_Classキー
学生テーブルの学生ID列にインデックスを追加することもできます。 このインデックスを使用すると、データベースはIDで特定の学生をすばやく見つけることができ、「IDが12345の学生を見つける」などのクエリに役立ちます。
図4 – 追加されたPK tbl_Student
最後に、tbl_Sessionテーブルのクラス ID 列にインデックスを追加できます。 このインデックスを使用すると、データベースは特定のクラスのすべてのセッションをすばやく検索できるため、”Session_ID 5628 のすべてのセッションを検索する” などのクエリに役立ちます。
図5 – 追加されたPK tbl_Session
これらのインデックスを追加することで、このデータベースに対するクエリの速度と効率が大幅に向上します。 正確なパフォーマンスの向上は、データベースのサイズと実行される特定のクエリによって異なりますが、インデックス作成によってデータベースのパフォーマンスが大幅に向上します。
この問題の修正は簡単で、すべてのテーブルに適切なインデックスがあることを確認します。 まず、最も一般的にクエリされる列を特定し、それらの列のインデックスを作成します。 さらに、複数の列にまたがるインデックスである複合インデックスの使用を検討してください。 次の図は、インデックスとリレーションシップを含むデータベースの例を示しており、非常に高速で効率的なデータベースクエリを作成でき、APIクエリ内で使用してリモートシステムからのデータアクセスを提供できます。
テーブル間の一対多リレーションシップを使用して、テーブル間の結合に基づいて関連データを取得する効率的なクエリを作成できます。 これにより、重複するデータを減らすことができ(たとえば、学生の名前をtbl_Sessionテーブルに格納する必要はありません)、クエリ中にデータベースが保存およびトラバースする必要のあるデータの量を減らすことができます。
図6 – インデックス付きデータベース
2.非効率的なクエリ
非効率的なクエリは、別の一般的なデータベースパフォーマンスの問題です。 非効率的なクエリは、クエリでデータベースがデータを取得するために大量の作業を実行する必要がある場合に発生します。 これは、クエリの記述が不十分な場合、不要なデータを取得した場合、またはデータベース スキーマに対して最適化されていない場合に発生する可能性があります。
上記のインデックスのないデータベースで説明されている学校のデータベースを使用した非効率的なクエリの一例は次のとおりです。
「%履歴%」のようなセッションから*を選択しますclass_name
この問題の修正は、すべてのクエリがデータベース スキーマ用に最適化されるようにすることです。 これには、必要な作業量を最小限に抑えるためのクエリの書き換え、適切な結合の使用、取得されるデータの量の削減が含まれます。
このクエリは、class_name列に “History” という単語が含まれているセッション テーブルからすべてのレコードを取得します。 ただし、検索語の前後に ‘%’ ワイルドカードを使用すると、特にセッション テーブルが大きい場合に、このクエリが非常に遅くなる可能性があります。 データベースは、セッション テーブル内のすべての行をスキャンし、各行に対して LIKE 演算子を評価する必要がありますが、これには時間がかかる場合があります。
このクエリのより効率的なバージョンは、インデックスを使用したよりターゲットを絞ったアプローチです。 クエリのインデックス付き DB バージョンは、たとえば次のようになります。
セッションから * を選択 (Class_ID = 123)
このクエリは、Class_ID列が 123 に等しいすべてのレコードをセッション テーブルから取得します。 Class_ID列にインデックスが作成されている場合、データベースは関連する行をすばやく見つけることができるため、このクエリは前のクエリよりもはるかに高速に実行できます。
一般に、SQL クエリで ‘%’ のようなワイルドカード文字を使用すると、パフォーマンスが低下し、非効率的になる可能性があるため、使用しないことをお勧めします。 代わりに、インデックスを利用するターゲット クエリを使用してクエリのパフォーマンスを向上させてください。
3.不適切なデータ型
データ型は、データベース設計の重要な部分です。 間違ったデータ型を選択すると、パフォーマンスが低下し、ストレージ領域が無駄になる可能性があります。 たとえば、整数である必要があるフィールドに varchar データ型を使用すると、パフォーマンスの問題が発生する可能性があります。
この問題の修正は、すべてのデータ型が格納するデータに適していることを確認することです。 データベース スキーマを確認し、各列が正しいデータ型を使用していることを確認します。 さらに、データ圧縮を使用してストレージ要件を減らすことを検討してください。
データベース フィールドの適切なサイズを決定することは、データベースの設計とパフォーマンスにおいて重要です。 データベースフィールドのサイズ設定に関するベストプラクティスを次に示します。
データを理解する
フィールド サイズを定義する前に、フィールドに格納されるデータを理解することが重要です。 たとえば、名前を格納するフィールドを設計する場合は、名前の長さと特殊文字を含めることができるかどうかを検討する必要があります。 同様に、電話番号を格納するフィールドを設計する場合は、国際番号を格納するかどうかを検討する必要があります。
可能な限り最小のサイズを使用する
フィールド サイズを定義するときは、データを収容できる最小サイズを使用することをお勧めします。 たとえば、ブール値を格納する場合は、1 ビットのフィールド サイズで十分です。 同様に、短い文字列値を格納する場合は、大きなテキストフィールドではなく、適切なサイズの varchar フィールドを使用できます。
成長の余地を残す
可能な限り最小のサイズを使用することは重要ですが、データが拡大した場合に備えて、成長の余地も残しておく必要があります。 たとえば、顧客のメールアドレスを保存する場合は、将来のメールアドレス形式の変更に対応できるフィールドサイズを考慮する必要があります。
パフォーマンスを考慮する
データベース フィールドのサイズは、データベースのパフォーマンスに影響を与える可能性があります。 フィールドが大きいほどストレージ領域を占有し、大きなフィールドにアクセスするクエリの実行に時間がかかる可能性があります。 したがって、フィールド サイズとパフォーマンスに関する考慮事項のバランスを取ることが不可欠です。
上限に依存しない
ほとんどのデータベースシステムにはフィールドサイズの上限がありますが、これらの制限に依存しないことをお勧めします。 代わりに、特定の目的でフィールドを設計し、格納されたデータに基づいて適切なサイズを定義します。
これらのベスト プラクティスに従うことで、データベース フィールドのサイズを適切に設定し、データベースのパフォーマンスを最適化しながら、将来の拡張の余地を確保できます。
4.メンテナンスの欠如
メンテナンスの欠如は、データベースのパフォーマンスに重大な問題を引き起こす可能性がある一般的な問題です。 バックアップ、更新、最適化などの定期的なメンテナンス作業は、データベースを円滑かつ効率的に実行するために不可欠です。 正常なデータベースを維持するために不可欠な主要なメンテナンスアクティビティは次のとおりです。
データベースのバックアップ
データベースのバックアップは、最も重要なメンテナンス タスクの 1 つです。 バックアップを使用すると、ハードウェア障害、ソフトウェアの破損、またはその他の致命的なイベントが発生した場合にデータベースを復元できます。 定期的なバックアップがないと、すべてのデータが失われるリスクがあり、ビジネスにとって悲惨な結果になる可能性があります。 データが定期的にバックアップされ、バックアップが安全な場所に保存されることを保証するバックアップスケジュールを持つことが不可欠です。
データベースの更新
データベースの更新は、データベースソフトウェアが最新のパッチとバグ修正で最新であることを確認するために不可欠です。 データベースの更新に失敗すると、セキュリティの脆弱性、ソフトウェアのバグ、およびデータベースのパフォーマンスに影響を与える可能性のあるその他の問題が発生する可能性があります。 定期的な更新により、データベースの安定性と信頼性が向上し、データベースの円滑かつ効率的な実行が保証されます。
データベースの最適化
データベースの最適化には、データベース設定の微調整が含まれ、効率的に実行されるようにします。 これには、インデックスの再構築、統計の更新、データベースの最適化などのタスクが含まれます。 定期的な最適化により、クエリの実行にかかる時間を短縮し、データベースのダウンタイムを最小限に抑えることで、データベースのパフォーマンスを大幅に向上させることができます。
監視とパフォーマンスのチューニング
データベースの定期的な監視は、パフォーマンスの問題を早期に特定するために不可欠です。 データベースを監視することで、クエリの実行が遅い、CPU 使用率が高い、ディスク領域の問題などの問題を検出できます。 問題を特定したら、データベース設定の調整、ハードウェア リソースの追加、またはクエリの最適化によって、データベースのパフォーマンスを調整する手順を実行できます。
5. ハードウェアの制限
ハードウェアの制限は、データベースのパフォーマンスに大きな影響を与える可能性があります。 RAM、ハード ディスク領域、CPU などのハードウェア リソースは、データベースがデータをどれだけ効率的に処理できるかを決定する上で重要な役割を果たします。 データベースのパフォーマンスに影響を与える可能性のある一般的なハードウェアの制限のいくつかを詳しく見てみましょう。
メモリの不足
RAM は、データベース サーバーの重要なコンポーネントです。 頻繁にアクセスされるデータとクエリ実行プランを格納し、データベースがユーザーの要求に迅速に応答できるようにします。 データベース サーバに十分な RAM がない場合は、ハード ディスクを仮想メモリとして使用することがあり、データベースのパフォーマンスが大幅に低下する可能性があります。 極端な場合、メモリ不足のためにデータベース・サーバがクラッシュすることもあります。
限られたハードディスク容量
ハード ディスク領域は、データベース サーバーにとってもう 1 つの重要なリソースです。 データベースは、データ ファイルとログ ファイルを格納するために大量のディスク領域を必要とします。 ハード ディスクの領域が不足すると、データベースが応答を停止するか、ユーザーがデータベースにデータを保存できなくなる可能性があります。 ディスク領域の使用状況を定期的に監視し、常に十分な領域があることを確認することが不可欠です。
不十分なCPUの
CPU は、クエリやその他のデータベース操作を処理することにより、データベース サーバのパフォーマンスに重要な役割を果たします。 CPU が不十分な場合、クエリの実行が遅くなり、データベースのパフォーマンスが低下する可能性があります。 場合によっては、CPU をアップグレードすると、データベースのパフォーマンスが大幅に向上することがあります。
ハードウェアの制限は、データベースのパフォーマンスに大きな影響を与える可能性があります。 データベース サーバーに、ワークロードをサポートするのに十分な RAM、ハード ディスク領域、および CPU があることを確認することが重要です。 ハードウェア リソースを定期的に監視し、必要に応じてアップグレードすることで、最適なデータベース パフォーマンスを維持できます。
これらの問題と問題を解決する方法
低速のSQLクエリを特定し、データベースのパフォーマンスを最適化するために使用できるツールと手法がいくつかあります。 ここにいくつかの例があります:-
データベースプロファイリングツール
多くのデータベース管理システムには、SQL クエリのパフォーマンスを監視できるプロファイリング ツールが組み込まれています。 これらのツールは、低速クエリの特定、クエリ実行プランの分析、およびリソース使用率の追跡に役立ちます。 たとえば、MySQL には EXPLAIN ステートメントが用意されており、データベースが特定のクエリをどのように実行しているかを確認できます。
クエリ ログ
クエリ ログを有効にすると、低速の SQL クエリを特定するのにも役立ちます。 クエリロギングを有効にすると、データベースはシステムで実行されたすべてのSQLクエリとその実行時間を記録します。 このデータを分析して、実行に時間がかかりすぎているクエリを特定し、それらが遅い理由を判断できます。
パフォーマンス監視ツール
低速のSQLクエリを特定するのに役立つ多くのパフォーマンス監視ツールを使用できます。 これらのツールは、システムのパフォーマンスをリアルタイムで監視し、パフォーマンスの問題を引き起こしているクエリを特定できます。 たとえば、New Relic と Datadog は、データベースモニタリングをサポートする一般的なパフォーマンスモニタリングツールです。
SQL プロファイラー
SQL プロファイラーは、クエリ実行プラン、パフォーマンス メトリック、およびその他の要因を分析することで、低速の SQL クエリを特定するのに役立つ特殊なツールです。 これらのツールは、クエリのパフォーマンスに関する詳細な分析情報を提供し、最適化の機会を特定するのに役立ちます。
AWRレポート
AWR(自動ワークロード・リポジトリ)レポートは、低速SQLクエリの特定に役立つOracleデータベースの機能です。 これらのレポートは、データベースに関する詳細なパフォーマンス データをキャプチャし、最も多くのリソースを消費している SQL ステートメントを識別するために使用できます。
低速 SQL クエリの特定
データベースのパフォーマンスを最適化するために不可欠な低速SQLクエリを特定します。 プロファイリング・ツール、問合せロギング、パフォーマンス・モニタリング・ツール、SQLプロファイラ、AWRレポートなどのツールを使用すると、低速な問合せを識別し、データベースのパフォーマンスを向上させることができます。 クエリ実行プラン、パフォーマンス メトリック、およびその他の要因を分析することで、最適化の機会を特定し、データベースを最適化してパフォーマンスを向上させることができます。
結論
データベースのパフォーマンスの問題は、診断と修正が困難な場合があります。 ただし、最も一般的な問題に対処することで、データベースのパフォーマンスを大幅に向上させることができます。 要約すると、すべてのテーブルに適切なインデックスがあることを確認し、データベース スキーマのクエリを最適化し、適切なデータ型を選択し、プロファイリングおよび監視ツールを使用して問題を特定し、データベースのパフォーマンスのために API 設計を最適化します。
Web サイトや ウェブ アプリケーションのデータベースやその他のパフォーマンスの問題を特定して解決するのに役立つ LoadView プラットフォームを検討してください。 今すぐ 無料トライアル を始めましょう。