MySQLパフォーマンス最適化とインデックス作成

MySQLパフォーマンスの最適化は、大量のデータを扱い、高速なクエリレスポンスを必要とするアプリケーションにとって非常に重要です。このチュートリアルでは、インデックス作成、クエリ最適化、データベースチューニングに焦点を当てた、MySQLパフォーマンス最適化の包括的な戦略について説明します。

MySQLパフォーマンスの理解

MySQLパフォーマンスに影響を与える要因

データベーススキーマ設計 - テーブル構造と関係
インデックス戦略 - データが高速に取得できるようにインデックス化する方法
クエリ構造 - クエリの記述方法と実行方法
サーバー構成 - MySQLサーバーの設定とリソース
ハードウェアリソース - CPU、RAM、ストレージ、ネットワーク
アプリケーション設計 - アプリケーションがデータベースとどのように相互作用するか

監視すべきパフォーマンス指標

クエリ応答時間 - クエリの実行にかかる時間
スループット - 1秒あたりに処理されるクエリ数
CPU使用率 - プロセッサの使用率
メモリ使用量 - RAM消費量
ディスクI/O - 読み書き操作
接続数 - アクティブなデータベース接続

MySQLインデックス詳細

インデックスとは何か？

インデックスは、データベーステーブルでのデータ取得操作の速度を向上させるデータ構造です。本の索引のように、データへのショートカットを作成します。

インデックスの種類

1. プライマリインデックス（クラスタ化）

sql

-- プライマリキーは自動的にクラスタ化インデックスを作成します
CREATE TABLE users (
    id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    username VARCHAR(50) NOT NULL,
    email VARCHAR(100) NOT NULL,
    created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

-- プライマリキーインデックスは自動的に作成されます
SHOW INDEX FROM users;

2. セカンダリインデックス（非クラスタ化）

sql

-- 頻繁に照会される列にセカンダリインデックスを作成
CREATE INDEX idx_username ON users(username);
CREATE INDEX idx_email ON users(email);
CREATE INDEX idx_created_at ON users(created_at);

-- すべてのインデックスを表示
SHOW INDEX FROM users;

3. 複合インデックス

sql

-- 複数の列に対するインデックス
CREATE INDEX idx_status_created ON users(status, created_at);
CREATE INDEX idx_name_email ON users(first_name, last_name, email);

-- 複合インデックスでは順序が重要です
-- このインデックスは以下のクエリフィルタリングに役立ちます：
-- 1. statusのみ
-- 2. statusとcreated_at
-- ただし、created_atのみには役立ちません

4. ユニークインデックス

sql

-- 一意性を確保しパフォーマンスを向上させる
CREATE UNIQUE INDEX idx_unique_email ON users(email);
CREATE UNIQUE INDEX idx_unique_username ON users(username);

-- 複合ユニークインデックス
CREATE UNIQUE INDEX idx_unique_user_project ON user_projects(user_id, project_id);

5. 部分インデックス

sql

-- 特定の行のみをインデックス化（MySQL 8.0以降）
CREATE INDEX idx_active_users ON users(username) WHERE status = 'active';

-- 古いMySQLバージョンでは、機能的なアプローチを使用
CREATE INDEX idx_active_users ON users(status, username);

6. 全文インデックス

sql

-- テキスト検索機能用
CREATE TABLE articles (
    id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    title VARCHAR(255),
    content TEXT,
    FULLTEXT(title, content)
);

-- または既存のテーブルに追加
ALTER TABLE articles ADD FULLTEXT(title, content);

-- 全文検索の使用
SELECT * FROM articles
WHERE MATCH(title, content) AGAINST('database optimization');

インデックスのベストプラクティス

1. インデックス化する適切な列を選択

sql

-- ✅ インデックス化に適した候補：
-- WHERE句で頻繁に使用される
CREATE INDEX idx_order_status ON orders(status);

-- JOIN条件で使用される
CREATE INDEX idx_order_user_id ON orders(user_id);

-- ORDER BY句で使用される
CREATE INDEX idx_product_price ON products(price);

-- GROUP BY句で使用される
CREATE INDEX idx_order_date ON orders(DATE(created_at));

2. 過剰なインデックス化を避ける

sql

-- ❌ 悪い例：1つのテーブルに多すぎるインデックス
CREATE TABLE products (
    id INT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(100),
    price DECIMAL(10,2),
    category_id INT,
    created_at TIMESTAMP
);

-- すべての列にインデックスを作成しないでください
CREATE INDEX idx_name ON products(name);
CREATE INDEX idx_price ON products(price);
CREATE INDEX idx_category ON products(category_id);
CREATE INDEX idx_created ON products(created_at);
-- これはINSERT/UPDATE/DELETE操作を遅くします

-- ✅ 良い例：戦略的なインデックス作成
CREATE INDEX idx_category_price ON products(category_id, price);
CREATE INDEX idx_name ON products(name);
-- より少ないインデックスで多くのクエリパターンをカバー

3. 複合インデックスでの列の順序

sql

-- ルール：最も選択性の高い列を最初に
CREATE INDEX idx_status_date ON orders(status, order_date);

-- このインデックスは以下のクエリに役立ちます：
SELECT * FROM orders WHERE status = 'pending';
SELECT * FROM orders WHERE status = 'pending' AND order_date > '2023-01-01';

-- しかし、これには効率的に役立ちません：
SELECT * FROM orders WHERE order_date > '2023-01-01';
-- これには次のインデックスが必要：CREATE INDEX idx_date ON orders(order_date);

クエリ最適化テクニック

1. EXPLAINを使用してクエリを分析

sql

-- 基本的なEXPLAIN
EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE email = '[email protected]';

-- より詳細な分析
EXPLAIN FORMAT=JSON SELECT * FROM users WHERE email = '[email protected]';

-- 実際の実行を分析
EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM users WHERE email = '[email protected]';

2. WHERE句の最適化

sql

-- ✅ 良い例：インデックス付き列を使用
SELECT * FROM users WHERE user_id = 123;

-- ❌ 悪い例：WHERE句の関数はインデックス使用を妨げる
SELECT * FROM users WHERE UPPER(username) = 'JOHN';

-- ✅ 良い例：クエリする形式でデータを保存
SELECT * FROM users WHERE username = 'john';

-- ❌ 悪い例：先頭のワイルドカードはインデックス使用を妨げる
SELECT * FROM users WHERE username LIKE '%john%';

-- ✅ 良い例：プレフィックス検索はインデックスを使用可能
SELECT * FROM users WHERE username LIKE 'john%';

3. JOINの最適化

sql

-- ✅ 良い例：JOIN列に適切なインデックス
SELECT u.username, p.title
FROM users u
JOIN posts p ON u.id = p.user_id  -- user_idにインデックス
WHERE u.status = 'active';        -- statusにインデックス

-- ✅ 良い例：適切なJOINタイプを使用
SELECT u.username, p.title
FROM users u
LEFT JOIN posts p ON u.id = p.user_id
WHERE u.id = 123;

-- ❌ 悪い例：デカルト積
SELECT * FROM users, posts WHERE users.id = posts.user_id;

-- ✅ 良い例：明示的なJOIN構文を使用
SELECT * FROM users
JOIN posts ON users.id = posts.user_id;

4. LIMITとOFFSETの最適化

sql

-- ❌ 悪い例：大きなOFFSETは遅い
SELECT * FROM users ORDER BY created_at LIMIT 10000, 10;

-- ✅ 良い例：カーソルベースのページネーションを使用
SELECT * FROM users
WHERE created_at > '2023-01-01 10:30:00'
ORDER BY created_at
LIMIT 10;

-- ✅ 良い例：IDベースのページネーションを使用
SELECT * FROM users
WHERE id > 10000
ORDER BY id
LIMIT 10;

5. GROUP BYとORDER BYの最適化

sql

-- ✅ 良い例：インデックスがGROUP BYをサポート
CREATE INDEX idx_category_created ON products(category_id, created_at);

SELECT category_id, COUNT(*)
FROM products
GROUP BY category_id;

-- ✅ 良い例：インデックスがORDER BYをサポート
SELECT * FROM products
ORDER BY category_id, price;

-- ❌ 悪い例：適切なインデックスなしで異なる方向のORDER BY
SELECT * FROM products
ORDER BY category_id ASC, price DESC;

-- ✅ 良い例：混合ソート用のインデックスを作成
CREATE INDEX idx_category_price_desc ON products(category_id, price DESC);

高度なクエリ最適化

1. クエリの書き換え

sql

-- 元の遅いクエリ
SELECT * FROM orders o
WHERE EXISTS (
    SELECT 1 FROM order_items oi
    WHERE oi.order_id = o.id
    AND oi.product_id = 123
);

-- JOINで最適化
SELECT DISTINCT o.* FROM orders o
JOIN order_items oi ON o.id = oi.order_id
WHERE oi.product_id = 123;

-- またはIN（場合によってはより高速）
SELECT * FROM orders
WHERE id IN (
    SELECT order_id FROM order_items
    WHERE product_id = 123
);

2. サブクエリの最適化

sql

-- ❌ 悪い例：相関サブクエリ
SELECT * FROM users u
WHERE (
    SELECT COUNT(*) FROM orders o
    WHERE o.user_id = u.id
) > 5;

-- ✅ 良い例：集計を伴うJOIN
SELECT u.* FROM users u
JOIN (
    SELECT user_id, COUNT(*) as order_count
    FROM orders
    GROUP BY user_id
    HAVING COUNT(*) > 5
) o ON u.id = o.user_id;

3. カバリングインデックスの使用

sql

-- 必要なすべての列を含むカバリングインデックスを作成
CREATE INDEX idx_covering ON orders(user_id, status, order_date, total_amount);

-- クエリはインデックスのみから完全に満たすことができる
SELECT status, order_date, total_amount
FROM orders
WHERE user_id = 123;

4. パフォーマンス向上のためのパーティショニング

sql

-- 日付による範囲パーティショニング
CREATE TABLE orders (
    id INT AUTO_INCREMENT,
    user_id INT,
    order_date DATE,
    total DECIMAL(10,2),
    PRIMARY KEY (id, order_date)
)
PARTITION BY RANGE (YEAR(order_date)) (
    PARTITION p2022 VALUES LESS THAN (2023),
    PARTITION p2023 VALUES LESS THAN (2024),
    PARTITION p2024 VALUES LESS THAN (2025),
    PARTITION p_future VALUES LESS THAN MAXVALUE
);

-- 均等な分散のためのハッシュパーティショニング
CREATE TABLE user_activities (
    id INT AUTO_INCREMENT,
    user_id INT,
    activity_type VARCHAR(50),
    created_at TIMESTAMP,
    PRIMARY KEY (id, user_id)
)
PARTITION BY HASH(user_id) PARTITIONS 4;

データベース構成の最適化

1. MySQL構成変数

sql

-- 現在の構成を表示
SHOW VARIABLES LIKE 'innodb_buffer_pool_size';
SHOW VARIABLES LIKE 'key_buffer_size';
SHOW VARIABLES LIKE 'query_cache_size';

-- 最適化すべき重要な設定：
-- InnoDB Buffer Pool Size（最も重要）
SET GLOBAL innodb_buffer_pool_size = 2147483648; -- 2GB

-- クエリキャッシュ（MySQL 8.0では非推奨）
SET GLOBAL query_cache_size = 268435456; -- 256MB
SET GLOBAL query_cache_type = ON;

-- スレッド設定
SET GLOBAL max_connections = 200;
SET GLOBAL thread_cache_size = 16;

2. InnoDB構成

sql

-- バッファプール設定
SET GLOBAL innodb_buffer_pool_size = 'RAMの70%';
SET GLOBAL innodb_buffer_pool_instances = 8;

-- ログ設定
SET GLOBAL innodb_log_file_size = 268435456; -- 256MB
SET GLOBAL innodb_log_buffer_size = 16777216; -- 16MB

-- I/O設定
SET GLOBAL innodb_flush_log_at_trx_commit = 2;
SET GLOBAL innodb_flush_method = 'O_DIRECT';

3. モニタリングとプロファイリング

sql

-- スロークエリログを有効化
SET GLOBAL slow_query_log = 'ON';
SET GLOBAL long_query_time = 2;
SET GLOBAL log_queries_not_using_indexes = 'ON';

-- パフォーマンススキーマ
SELECT * FROM performance_schema.events_statements_summary_by_digest
ORDER BY avg_timer_wait DESC LIMIT 10;

-- 情報スキーマ
SELECT * FROM information_schema.innodb_buffer_pool_stats;

実践的な最適化例

1. Eコマース商品検索

sql

-- 商品テーブル構造
CREATE TABLE products (
    id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    name VARCHAR(255),
    description TEXT,
    price DECIMAL(10,2),
    category_id INT,
    brand_id INT,
    stock_quantity INT,
    status ENUM('active', 'inactive') DEFAULT 'active',
    created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
    updated_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP
);

-- 検索機能のための最適なインデックス
CREATE INDEX idx_category_status_price ON products(category_id, status, price);
CREATE INDEX idx_brand_status ON products(brand_id, status);
CREATE INDEX idx_status_stock ON products(status, stock_quantity);
CREATE FULLTEXT INDEX idx_fulltext_name_desc ON products(name, description);

-- 最適化された検索クエリ
SELECT id, name, price
FROM products
WHERE category_id = 1
  AND status = 'active'
  AND stock_quantity > 0
  AND price BETWEEN 10.00 AND 100.00
ORDER BY price ASC
LIMIT 20;

2. ユーザーアクティビティ追跡

sql

-- パーティショニングを使用したアクティビティテーブル
CREATE TABLE user_activities (
    id BIGINT AUTO_INCREMENT,
    user_id INT,
    activity_type VARCHAR(50),
    ip_address VARCHAR(45),
    user_agent TEXT,
    created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
    PRIMARY KEY (id, created_at),
    KEY idx_user_type_date (user_id, activity_type, created_at)
)
PARTITION BY RANGE (UNIX_TIMESTAMP(created_at)) (
    PARTITION p202301 VALUES LESS THAN (UNIX_TIMESTAMP('2023-02-01')),
    PARTITION p202302 VALUES LESS THAN (UNIX_TIMESTAMP('2023-03-01')),
    PARTITION p202303 VALUES LESS THAN (UNIX_TIMESTAMP('2023-04-01')),
    -- 必要に応じてパーティションを追加
    PARTITION p_future VALUES LESS THAN MAXVALUE
);

-- 最近のユーザーアクティビティに対する効率的なクエリ
SELECT activity_type, COUNT(*) as count
FROM user_activities
WHERE user_id = 123
  AND created_at >= DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 30 DAY)
GROUP BY activity_type
ORDER BY count DESC;

3. ソーシャルメディアフィードの最適化

sql

-- 投稿テーブル
CREATE TABLE posts (
    id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    user_id INT,
    content TEXT,
    created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
    updated_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,
    likes_count INT DEFAULT 0,
    comments_count INT DEFAULT 0,
    status ENUM('active', 'deleted') DEFAULT 'active'
);

-- フィード生成のための最適化されたインデックス
CREATE INDEX idx_user_status_created ON posts(user_id, status, created_at);
CREATE INDEX idx_status_created_likes ON posts(status, created_at, likes_count);

-- フォロワーテーブル
CREATE TABLE followers (
    id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    follower_id INT,
    following_id INT,
    created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
    UNIQUE KEY unique_follow (follower_id, following_id),
    KEY idx_follower (follower_id),
    KEY idx_following (following_id)
);

-- 最適化されたフィードクエリ
SELECT p.id, p.content, p.created_at, p.likes_count
FROM posts p
JOIN followers f ON p.user_id = f.following_id
WHERE f.follower_id = 123
  AND p.status = 'active'
  AND p.created_at >= DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 7 DAY)
ORDER BY p.created_at DESC
LIMIT 50;

パフォーマンスモニタリングツール

1. MySQL組み込みツール

sql

-- プロセスリストを表示
SHOW PROCESSLIST;

-- エンジンステータスを表示
SHOW ENGINE INNODB STATUS;

-- パフォーマンススキーマクエリ
SELECT * FROM performance_schema.events_statements_summary_by_digest
WHERE digest_text LIKE '%SELECT%'
ORDER BY avg_timer_wait DESC LIMIT 10;

-- テーブルサイズを確認
SELECT
    table_name,
    ROUND(((data_length + index_length) / 1024 / 1024), 2) AS 'Size (MB)'
FROM information_schema.tables
WHERE table_schema = 'your_database_name'
ORDER BY (data_length + index_length) DESC;

2. 外部モニタリングツール

bash

# MySQL Tuner
wget http://mysqltuner.pl/ -O mysqltuner.pl
perl mysqltuner.pl

# Percona Toolkit
pt-query-digest /var/log/mysql/slow.log

# MySQLReport
./mysqlreport --user root --password your_password

3. アプリケーションレベルのモニタリング

python

# タイミング付きのPython例
import time
import mysql.connector

def execute_query_with_timing(query):
    start_time = time.time()

    connection = mysql.connector.connect(
        host='localhost',
        database='your_db',
        user='your_user',
        password='your_password'
    )

    cursor = connection.cursor()
    cursor.execute(query)
    results = cursor.fetchall()

    end_time = time.time()
    execution_time = end_time - start_time

    print(f"Query executed in {execution_time:.4f} seconds")

    cursor.close()
    connection.close()

    return results

# 使用例
results = execute_query_with_timing("SELECT * FROM users WHERE id = 123")

一般的なパフォーマンスのアンチパターン

1. N+1クエリ問題

sql

-- ❌ 悪い例：N+1クエリ
-- 投稿を取得するためのアプリケーションコード
SELECT id, title, user_id FROM posts LIMIT 10;

-- その後、各投稿に対してユーザー情報を取得するための別のクエリ
SELECT name FROM users WHERE id = 1;
SELECT name FROM users WHERE id = 2;
-- ... さらに10個のクエリ

-- ✅ 良い例：単一のJOINクエリ
SELECT p.id, p.title, u.name
FROM posts p
JOIN users u ON p.user_id = u.id
LIMIT 10;

2. SELECT *の使用

sql

-- ❌ 悪い例：すべての列を選択
SELECT * FROM users WHERE id = 123;

-- ✅ 良い例：必要な列のみを選択
SELECT id, username, email FROM users WHERE id = 123;

-- ✅ 良い例：カバリングインデックスを作成
CREATE INDEX idx_user_info ON users(id, username, email);

3. 非効率なページネーション

sql

-- ❌ 悪い例：大きなOFFSET
SELECT * FROM posts ORDER BY created_at DESC LIMIT 10000, 20;

-- ✅ 良い例：カーソルベースのページネーション
SELECT * FROM posts
WHERE created_at < '2023-01-01 12:00:00'
ORDER BY created_at DESC
LIMIT 20;

スケーリング戦略

1. 読み取りレプリカ

sql

-- 読み取り/書き込み分割の構成
-- マスターは書き込み用
INSERT INTO users (username, email) VALUES ('john', '[email protected]');
UPDATE users SET email = '[email protected]' WHERE id = 123;

-- レプリカは読み取り用
SELECT * FROM users WHERE username = 'john';
SELECT COUNT(*) FROM posts WHERE created_at >= '2023-01-01';

2. データベースシャーディング

sql

-- ID範囲によるユーザーのシャーディング
-- シャード1：id 1-1000000のユーザー
-- シャード2：id 1000001-2000000のユーザー
-- シャード3：id 2000001-3000000のユーザー

-- アプリケーションロジックがどのシャードにクエリするかを決定
def get_shard_for_user(user_id):
    if user_id <= 1000000:
        return 'shard1'
    elif user_id <= 2000000:
        return 'shard2'
    else:
        return 'shard3'

3. キャッシング戦略

sql

-- 頻繁にアクセスされるデータをキャッシュ
-- アプリケーションがユーザープロファイルを1時間キャッシュ
SELECT id, username, email, profile_image
FROM users
WHERE id = 123;

-- 集計データをキャッシュ
SELECT category_id, COUNT(*) as product_count
FROM products
WHERE status = 'active'
GROUP BY category_id;

メンテナンスと最適化タスク

1. 定期的なインデックスメンテナンス

sql

-- インデックス使用状況を確認
SELECT
    TABLE_NAME,
    INDEX_NAME,
    CARDINALITY
FROM information_schema.statistics
WHERE TABLE_SCHEMA = 'your_database'
ORDER BY CARDINALITY DESC;

-- 未使用のインデックスを削除
-- まず、クエリを監視して未使用のインデックスを特定
DROP INDEX idx_unused_column ON table_name;

-- インデックスを定期的に再構築
ALTER TABLE table_name ENGINE=InnoDB;

2. テーブル最適化

sql

-- テーブル統計を分析
ANALYZE TABLE users;

-- テーブルストレージを最適化
OPTIMIZE TABLE users;

-- テーブルの整合性をチェック
CHECK TABLE users;

3. クエリのモニタリング

sql

-- スロークエリログを有効化して監視
SET GLOBAL slow_query_log = 'ON';
SET GLOBAL long_query_time = 1;

-- スロークエリログを定期的に確認
-- tail -f /var/log/mysql/slow.log

-- 分析にpt-query-digestを使用
-- pt-query-digest /var/log/mysql/slow.log

ベストプラクティスのまとめ

1. データベース設計

適切に正規化する - 過度な正規化を避ける
適切なデータ型を使用する - データに合った最小のタイプ
クエリに合わせて設計する - 頻繁にクエリする内容にインデックスを付ける
パーティショニングを検討する - 非常に大きなテーブル向け

2. インデックス戦略

頻繁にクエリされる列にインデックスを付ける - WHERE、JOIN、ORDER BY
複合インデックスを賢く使用する - 最も選択性の高い列を最初に
過剰なインデックス化を避ける - クエリ速度と書き込みパフォーマンスのバランスを取る
インデックス使用状況を監視する - 未使用のインデックスを削除

3. クエリ最適化

EXPLAINを使用する - 常にクエリ実行計画を分析
*SELECT を避ける - 必要な列のみをクエリ
JOINを最適化する - 適切なJOINタイプとインデックスを使用
サブクエリを最小限にする - 代わりにJOINを検討

4. 構成チューニング

適切なバッファサイズを設定する - 特にinnodb_buffer_pool_size
パフォーマンス指標を監視する - CPU、メモリ、I/O
スロークエリログを有効にする - 問題のあるクエリを特定
定期的なメンテナンス - テーブルのANALYZE、OPTIMIZE

5. アプリケーション設計

接続プーリングを実装する - データベース接続を再利用
プリペアドステートメントを使用する - SQLインジェクションを防ぎパフォーマンスを向上
キャッシングを実装する - データベース負荷を軽減
非同期操作を検討する - 重要でない操作向け

結論

MySQLパフォーマンスの最適化は、データベース設計、インデックス戦略、クエリ最適化、システム構成に注意を払う継続的なプロセスです。主なポイント：

適切なデータベース設計から始める - 良いスキーマ設計は多くのパフォーマンス問題を防ぎます
戦略的にインデックスを作成する - 最も一般的なクエリをサポートするインデックスを作成
監視と分析を行う - ツールを使用してボトルネックと遅いクエリを特定
テストと測定を行う - 最適化が実際にパフォーマンスを向上させることを常に確認
スタック全体を考慮する - データベースパフォーマンスはアプリケーション全体のパフォーマンスに影響します

早すぎる最適化は逆効果になる可能性があることを覚えておいてください。監視と測定を通じて実際のボトルネックを特定することに焦点を当て、特定のユースケースとクエリパターンに基づいた対象を絞った最適化を適用してください。

次のステップ

MySQLパフォーマンス最適化をマスターした後、以下を探索してください：

高度なレプリケーション設定 - マスター・スレーブおよびマスター・マスターレプリケーション
MySQL Cluster - 高可用性とスケーラビリティのため
NoSQLの代替手段 - ドキュメントやキー・バリューストアを検討すべき場合
データベースモニタリングツール - Percona Monitoring and Management、MySQL Enterprise Monitor
クラウドデータベースサービス - Amazon RDS、Google Cloud SQL、Azure Database

パフォーマンス最適化はスケーラブルなアプリケーションにとって重要です - これらのテクニックをマスターして、高性能なデータベースシステムを構築しましょう！

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MySQLパフォーマンス最適化とインデックス作成 ​

MySQLパフォーマンスの理解 ​

MySQLパフォーマンスに影響を与える要因 ​

監視すべきパフォーマンス指標 ​

MySQLインデックス詳細 ​

インデックスとは何か？ ​

インデックスの種類 ​

1. プライマリインデックス（クラスタ化） ​

2. セカンダリインデックス（非クラスタ化） ​

3. 複合インデックス ​

4. ユニークインデックス ​

5. 部分インデックス ​

6. 全文インデックス ​

インデックスのベストプラクティス ​

1. インデックス化する適切な列を選択 ​

2. 過剰なインデックス化を避ける ​

3. 複合インデックスでの列の順序 ​

クエリ最適化テクニック ​

1. EXPLAINを使用してクエリを分析 ​

2. WHERE句の最適化 ​

3. JOINの最適化 ​

4. LIMITとOFFSETの最適化 ​

5. GROUP BYとORDER BYの最適化 ​

高度なクエリ最適化 ​

1. クエリの書き換え ​

2. サブクエリの最適化 ​

3. カバリングインデックスの使用 ​

4. パフォーマンス向上のためのパーティショニング ​

データベース構成の最適化 ​

1. MySQL構成変数 ​

2. InnoDB構成 ​

3. モニタリングとプロファイリング ​

実践的な最適化例 ​

1. Eコマース商品検索 ​

2. ユーザーアクティビティ追跡 ​

3. ソーシャルメディアフィードの最適化 ​

パフォーマンスモニタリングツール ​

1. MySQL組み込みツール ​

2. 外部モニタリングツール ​

3. アプリケーションレベルのモニタリング ​

一般的なパフォーマンスのアンチパターン ​

1. N+1クエリ問題 ​

2. SELECT *の使用 ​

3. 非効率なページネーション ​

スケーリング戦略 ​

1. 読み取りレプリカ ​

2. データベースシャーディング ​

3. キャッシング戦略 ​

メンテナンスと最適化タスク ​

1. 定期的なインデックスメンテナンス ​

2. テーブル最適化 ​

3. クエリのモニタリング ​

ベストプラクティスのまとめ ​

1. データベース設計 ​

2. インデックス戦略 ​

3. クエリ最適化 ​

4. 構成チューニング ​

5. アプリケーション設計 ​

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