SQLクエリ最適化 実践ガイド｜遅いクエリを劇的に改善

SQL クエリ最適化 実践ガイド｜遅いクエリを劇的に改善

現代の Web アプリケーションやデータ分析システムにおいて、データベースからの応答速度はユーザー体験とビジネス成果に直結する最重要要素の一つです。しかし、開発現場では頻繁に「なぜこのクエリが遅いのか？」という問いが投げかけられ、パフォーマンスチューニングに多くの時間を割くことになります。2026 年 4 月時点のデータベース技術環境を見ると、PostgreSQL 16 の並列クエリ機能や MySQL 8.4 の新しいオプティマイザ機能が標準化されており、適切な設定を行えば劇的な改善が可能です。本記事では、開発者向けに SQL クエリの最適化手法を実践的に解説します。単なる理論ではなく、実際のログ解析からインデックス設計、構文変更まで具体的な手順を提示し、遅いクエリを数値で検証可能なレベルまで改善するテクニックを提供します。

データベースの性能問題は、アプリケーション側のコードだけでなく、ストレージレイヤーやネットワーク要因も複合的に関与しているため、体系的なアプローチが必要です。特に、PostgreSQL 16+ や MySQL 8.4+ のような最新バージョンでは、従来の手法が通用しないケースも出てきており、各 DB の特性に合わせた最適な戦略を講じることが求められます。本ガイドは、PC パーツ選定と同様に、データベースの「構成要素」を理解した上で、ボトルネックとなる部分を特定し、交換・強化する考え方をベースに作成されています。具体的な数値や製品名（DB 版）を挙げながら、読者が即座に実践に移せる内容を目指しています。導入では問題の背景と本記事で得られる知見を紹介し、以降のセクションで詳細な技術解説を展開していきます。

EXPLAIN 解析の基礎と実行計画の見方

データベースの内部動作を理解する上で最も重要なツールが「EXPLAIN」コマンドです。これは、SQL クエリの実行に際して、データベースエンジンがどのような手順でデータを取得するかを示した実行計画を出力する機能であり、チューニングの出発点となります。PostgreSQL 16 以降では EXPLAIN ANALYZE を使用することで、実際の計測値（実行時間、行数）も取得可能になり、理論上のコストと現実の差異を確認できます。MySQL 8.4+ では EXPLAIN FORMAT=TREE が標準となり、ツリー構造で結合順序を直感的に把握できるようになっています。SQLite 3.45+ も EXPLAIN QUERY PLAN で同様の機能を提供しており、各環境で対応コマンドを使い分ける必要があります。

実行計画の出力結果は、主にコスト（Cost）、行数（Rows）、幅（Width）などの数値情報を含んでいます。PostgreSQL の場合、コストが低い順に実行されると推定されており、Seq Scan（全スキャン）と Index Scan（インデックス走査）の違いを比較する際に重要な指標となります。例えば、コスト 10.00 と 250.00 が表示された場合、前者の方が高速に実行されることが期待されますが、実際の EXPLAIN ANALYZE で 50ms がかかっている場合は統計情報の不整合やヒストグラムの不足を疑う必要があります。また、Bitmap Scan はインデックスを複数回使用する際にメモリ上でビットマップを作成して結合する方式で、大量のデータ抽出時に Seq Scan より効率的になる場合があります。

EXPLAIN の結果で特に注意すべきは、Nested Loop や Hash Join といった結合アルゴリズムの選択です。Nested Loop は左側の行ごとに右側を検索する方式で、行数が少ない場合は効率的ですが、数百万件の結合では遅延します。Hash Join は右側テーブルをハッシュテーブルに構築してから結合するため、大規模データで安定した性能を発揮しますが、メモリ不足時にディスクへの書き出しが発生すると性能が低下します。また、Merge Join はソート済みのデータ同士を並列に走査する方式で、既に対象データをソートしている場合や範囲検索に適しています。これらのアルゴリズムの切り替えはオプティマイザが行いますが、統計情報が古くなると誤った選択を行うため、定期的な ANALYZE 実行が不可欠です。

さらに、2025 年以降の最新 DB では並列スキャンの自動検出機能が強力になっています。PostgreSQL 16 ではシグネチャベースの並行インデックス更新や、大規模テーブルでの並列 Seq Scan がより自然に動作しますが、手動で PARALLEL クラジを指定することで制御も可能です。しかし、パラメータ設定が適切でない場合、CPU スロットリングにより全体のパフォーマンスが低下するリスクがあるため、DBA の監視体制と連携した設定変更が必要です。DBeaver や pgAdmin 4 などの GUI ツールを使用する場合でも、EXPLAIN の出力をテキストベースで確認し、各ステップの遅延時間を把握することが重要です。特に「Actual Time」が推定コストよりも大幅に大きい場合、統計情報の更新やインデックス構造の見直しが必要です。

インデックス戦略と種類ごとの特性比較

データベースのパフォーマンス向上において、インデックス設計は最も影響力の大きな要素の一つです。インデックスが存在しないクエリ実行では全テーブルスキャンが発生し、数百万行を持つテーブルであれば数秒から数分の遅延が許容される範囲を超えます。しかし、闇雲にインデックスを増やせば良いわけではなく、更新時のオーバーヘッドやストレージ容量の増大というトレードオフを考慮する必要があります。PostgreSQL 16+ では B-tree インデックスが標準ですが、JSON データへの対応やフルテキスト検索には GIN や GiST インデックスの活用が必須です。MySQL 8.4+ でも同様に、InnoDB 引擎では B-tree が主流ですが、空間データや特殊なデータ型に対応する機能も強化されています。

インデックスの種類によって適した利用シーンが大きく異なります。B-tree は等価検索（=）と範囲検索（>, <, BETWEEN）に最適化されており、最も汎用性が高いです。一方、GIN インデックスは配列や JSONB などの多値データを効率的に扱うために使用され、GiST インデックスは空間データや近似検索に適しています。複合インデックスを作成する際は、カラムの順序が極めて重要であり、左辺一致ルールに基づいて設計する必要があります。例えば、(age, name) という順でインデックスを貼った場合、name での絞り込みのみではインデックス効率が低下します。また、カバリングインデックスは SELECT で必要な全カラムを含んだインデックスを作成し、ヒープアクセスを不要にすることで、読み取り性能を劇的に向上させる手法です。

インデックスの設計において重要なのが「選択性」の評価です。選択性が低いカラム（例えば性別のカラム）にインデックスを貼っても、オプティマイザは全スキャンを選択することが多く、インデックス維持コストだけが増加します。具体的には、10 万件データに対して性別が B が 50,000 件の場合、インデックス走査のオーバーヘッドの方が大きい傾向があります。また、統計情報の更新頻度も影響します。PostgreSQL では ANALYZE コマンドで統計情報を更新しますが、自動真空（Autovacuum）の設定を調整することで、より正確な統計情報を維持できます。MySQL の場合は OPTIMIZE TABLE やインデックスの再構築が必要になる場合があり、2026 年時点では夜間バッチ処理との連携が重要視されています。

さらに、カバリングインデックス（Covering Index）の活用は、特定のクエリパターンにおいて劇的な改善をもたらします。これは SELECT クエリで必要な全カラムをインデックスに含めることで、ヒープテーブルへのアクセスを完全に省略する手法です。PostgreSQL 16 では Index Only Scan の効率化が進んでおり、インデックスサイズがメモリキャッシュ（shared_buffers）に収まる場合、ディスク I/O を排除して数ミリ秒で実行可能になります。ただし、インデックスの維持コストはデータ更新時に増大するため、読み取りと書き込みの比率を考慮する必要があります。DBeaver のクエリ解析機能を使うことで、現在のインデックス構成でどのカラムが使用されているかを可視化し、不要なインデックスを削除するプロセスも推奨されます。

JOIN 最適化と結合順序の影響分析

JOIN 処理はデータベースの計算負荷の中でも特に重い処理の一つであり、結合順序やアルゴリズムの選択が全体性能に与える影響は計り知れません。INNER JOIN と LEFT JOIN の使い分けは基本的ですが、パフォーマンス観点では INNER JOIN が優先されるべきです。LEFT JOIN は NULL 値を含んだ結合を強制するため、オプティマイザの最適化範囲が制限されることがあります。また、不要な結合列の除去も重要で、WHERE 句で条件が適用されないカラムを結合対象に含めることは避ける必要があります。2025 年以降の DB 最適化では、結合順序の自動調整機能が強化されていますが、手動で hint を指定して制御することも依然として有効です。

結合アルゴリズムには主に Nested Loop、Hash Join、Merge Join の 3 つがあります。Nested Loop は左テーブル 1 行ごとに右テーブルを検索するため、左テーブルの行数が少ない場合に最適ですが、大規模データでは O(n^2) の計算量になりがちです。Hash Join は右テーブルをハッシュテーブルに構築し、左テーブルと比較する方式で、メモリの容量が許す限り高速に動作します。Merge Join は両方のテーブルをキーでソート済みの状態で結合するため、既に対象データをソートしている場合や、範囲結合に適しています。PostgreSQL 16 では自動並列結合のサポートが向上しており、大規模な Hash Join でも CPU コアを効率的に活用して処理時間を短縮できます。

結合順序の最適化は、オプティマイザに委ねることが多いですが、統計情報の正確さに大きく依存します。統計情報が古くなると、オプティマイザが誤ったテーブル順序で結合を実行し、中間結果が膨大になる可能性があります。例えば、A テーブル（10 万件）と B テーブル（1 万行）を結合する場合、B を先に処理した方が効率的ですが、統計情報が古くて A のサイズを過小評価すると、A から開始して B と結合する順序を選択し、パフォーマンスが劣化します。MySQL 8.4+ では JOIN Order Optimization が強化されており、join_buffer_size パラメータの調整で Hash Join を優先させる設定も可能です。また、PostgreSQL では SET enable_hashjoin = off のように特定のアルゴリズムを無効化する設定も可能ですが、基本的にはオプティマイザ任せにするのが原則です。

不要な結合の除去は、コードレビュー段階で行うべき重要なステップです。アプリケーション側で取得していないカラムや、WHERE 句でフィルタリングされていないテーブルとの結合は、計算資源のみを消費します。また、サブクエリ内の JOIN も注意が必要です。特にネストしたサブクエリ内での結合は、外側のクエリごとに再評価されるリスクがあり、これを平坦な JOIN 構造に書き換えるだけで実行時間が数十パーセント短縮されることがあります。pgAdmin 4 の Plan Graph 機能などを使用すると、どのテーブルがどれほど遅延しているかを視覚的に把握でき、結合順序の調整箇所を特定しやすくなります。2026 年時点では、AI ベースのパフォーマンス推測機能が一部 DB に実装され始めていますが、依然として人間の判断と経験則が重要です。

サブクエリ書き換えと CTE の活用

SQL においてサブクエリの使用は可読性を高める一方で、実行性能に悪影響を与えるリスクがあります。特に相関サブクエリ（Correlated Subquery）は、外側の各行ごとに内部クエリが再評価されるため、行数が増えると指数的に処理時間が長くなる傾向があります。これを JOIN やウィンドウ関数へ書き換えることで、オプティマイザが並列化や最適化を適用しやすくなり、劇的な改善が見込めます。また、CTE（Common Table Expression）の活用も重要で、WITH 句を使用して中間結果を定義することで、コードの可読性を高めつつ、一部の DB では材料化（Materialization）によって中間テーブルを作成する効果を得られます。

サブクエリから JOIN への書き換えは基本中の基本ですが、WHERE IN と WHERE EXISTS の選択も重要です。IN は右側のリストが小さい場合に効率的ですが、大量のデータを持つテーブルに対して使用するとパフォーマンス劣化します。EXISTS は存在確認に特化しており、マッチした時点で処理を打ち切れるため、大規模テーブルでの検索には有利です。具体的には、ユーザーと注文テーブルを結合して特定ユーザーの注文を取得する場合、WHERE user_id IN (SELECT id FROM users WHERE status='active') よりも EXISTS 構文で記述し、インデックスを活用する方が高速になるケースが多々あります。PostgreSQL の CTE は 2023 年以降、オプティマイザの挙動が変化しており、単純な中間結果定義としてではなく、最適化のヒントとして機能することが増えています。

CTE の活用においては、マテリアライズド CTE と非マテリアライズの使い分けが重要です。PostgreSQL では通常、CTE はサブクエリとして扱われますが、MATERIALIZED 演算子（2024 年以降の機能）を使用することで明示的に中間結果をキャッシュできます。これにより、同じ CTE を複数の箇所から参照する際に再計算を回避できます。ただし、C 型データの扱いには注意が必要で、過度な CTE 使用はスタックオーバーヒップを引き起こす可能性もあるため、バランス感覚が求められます。また、ウィンドウ関数（ROW_NUMBER, RANK など）を使用することで、GROUP BY を使わずに集計処理やランキング処理が可能になり、サブクエリによる重複計算を削減できます。

2026 年時点での最適化トレンドでは、CTE のインライン展開機能が強化されていますが、複雑なロジックの場合はあえて CTE で分割することでオプティマイザの判断を誘導するテクニックも有効です。具体的には、処理負荷の高い部分を CTE で分離し、その結果を他のクエリで再利用することで、重複計算を防ぎます。SQLite 3.45+ では簡易的な CTE 最適化が行われますが、大規模データでは JOIN の書き換えを優先すべきです。DBeaver の SQL エディタを使用する際は、サブクエリのネスト深度を表示できる機能を活用し、深すぎる場合はフラットな構造へ変更するよう意識します。また、テスト環境で COUNT(*) を使用して中間結果の行数を確認し、膨らんでいる場合は JOIN 条件を再検討する必要があります。

WHERE 句最適化と SARGable の重要性

WHERE 句における条件式の組み方次第で、インデックスが有効に機能するかどうかが決定されます。SARGable（Search ARGument Able）とは、検索引数に使用可能なことを示す用語であり、インデックスを介して直接データにアクセスできる条件式を指します。具体的には、カラムに対して関数を適用したり、暗黙的な型変換が発生する条件は SARGable ではありません。PostgreSQL や MySQL では、WHERE 句の左辺がカラムそのものであることが理想とされます。例えば YEAR(created_at) = 2024 はインデックスが無効化され全スキャンを招きますが、created_at >= '2024-01-01' AND created_at < '2025-01-01' と記述することで範囲検索としてインデックスを活用できます。

関数呼び出しの回避は WHERE 最適化の基本ですが、特に日付や文字列処理で顕著です。LOWER(name) = 'test' のように関数を適用すると、カラムごとの変換コストが発生し、インデックスが利用できなくなります。代わりに name LIKE 'test' や name ILIKE 'test' を使用するか、または検索対象を正規化して保存する設計変更が必要です。また、NULL 値の扱いにも注意が必要で、WHERE column IS NOT NULL のような条件はインデックス利用に有利ですが、column != value は NULL 値を含む場合オプティマイザが全スキャンを選択することがあります。MySQL 8.4+ では IS NOT DISTINCT FROM などの比較演算子が強化されていますが、基本原則としてカラムへの直接比較を心がけます。

インデックスの選択性を向上させるため、WHERE 句のカラム順序も重要です。複合インデックスの場合、先頭カラムで絞り込むことが必須です。また、OR 条件の使用には注意が必要で、col1 = 'a' OR col2 = 'b' のような条件は、オプティマイザが Index Merge を実行する場合は有効ですが、単純な UNION ALL に書き換える方が効率的な場合もあります。PostgreSQL 16 では OR 条件の最適化が進んでいますが、依然として UNION ALL で分割し、それぞれのインデックスを利用する方が安定した性能を発揮します。SQLite の場合、WHERE 句の順序は実行順序に直接影響しないため、オプティマイザの判断に依存しますが、SARGable な式を優先して記述することで予測可能な性能が得られます。

2026 年時点では、データ型の変換による暗黙的なインデックススキャン回避も重要です。文字列カラムに対して数値比較を行うと（例：varchar_col = 123）、オプティマイザは全スキャンを選択します。明示的に CAST(col AS TEXT) = '123' またはカラムを整数型へ変更することでインデックス利用が可能になります。また、パラメータ化クエリの使用も推奨され、ハードコーディングされた値によるパフォーマンス変動を防ぎます。DBeaver の SQL 解析機能で WHERE 句の複雑さをチェックし、過度な条件式を簡素化するリファクタリングプロセスも推奨されます。具体的には、論理式 A AND B OR C を (A AND B) OR C と明確に括弧付けし、優先順位を確認することでオプティマイザが誤った推定を行わないようにします。

パーティショニングとマテリアライズドビューの活用

大規模データベースにおけるクエリ性能維持には、テーブルの物理的な分割やキャッシュ機構の活用が不可欠です。パーティショニングは、大規模なテーブルを論理的に複数の小さなテーブル（パーティション）に分割する手法であり、特定のパーティションのみを検索対象とすることでスキャン範囲を大幅に削減できます。PostgreSQL 16+ では宣言的パーティショニングが標準化されており、時間軸や地域軸での分割が容易になりました。MySQL 8.4+ でも同様に、リスト・レンジ・ハッシュパーティショニングをサポートしており、2025 年以降は自動リバランス機能も強化されています。特に日付範囲検索が多いシステムでは、月度毎にテーブルを分割することで、全スキャンを回避し数秒から数ミリ秒へ短縮できます。

マテリアライズドビュー（MV）は、クエリ結果を物理的に保存しておく仕組みであり、複雑な集計処理や頻繁な JOIN 処理に対して有効です。PostgreSQL の MV は更新時に再計算が必要ですが、2025 年時点ではインクリメンタル更新機能が一部実装されており、変更された行のみを検知して更新コストを削減しています。MySQL の場合はビューがマテリアライズされないため、テーブルとして作成する必要がありますが、キャッシュテーブルの設計パターンで代替可能です。MV を使用する際は、データ鮮度と更新頻度のトレードオフを考慮し、リアルタイム性が求められない集計結果に対して適用します。また、MV の更新スケジュールは夜間バッチ処理や低負荷時間帯に設定することで、オンラインシステムへの影響を最小限に抑えます。

パーティショニング戦略としては、時間軸分割（Range Partitioning）が最も一般的です。例えば、ログテーブルを月毎に分割し、過去 12 ヶ月分のデータを保持します。これにより、最新のデータへのアクセスが高速化され、また古いデータのアーカイブや削除も容易になります。PostgreSQL の PARTITION BY RANGE 構文を使用し、各パーティションのインデックスを個別に管理することで、より細かな制御が可能です。ただし、パーティションキーの設定が不適切だと、オプティマイザが全パーティションを走査する「パーティション スキャン」が発生するため注意が必要です。2026 年時点では、AI ベースのパーティショニング推奨機能を持つツールも登場していますが、DBA の判断による設計変更が主流です。

マテリアライズドビューの活用においては、更新戦略が重要です。PostgreSQL では REFRESH MATERIALIZED VIEW コマンドで更新しますが、これには排他ロックがかかるため、更新時間帯を考慮する必要があります。また、MV 内のインデックス設計も重要で、MV 単体での検索に最適化されたインデックスを貼ることで性能が向上します。MySQL の場合、MV に相当する機能を備えていないため、アプリケーション層や中間テーブルとして実装し、定期更新スクリプトを組む必要があります。SQLite の場合は MV の概念がありませんが、ビューとキャッシュテーブルの組み合わせで同様の効果を実現可能です。pgAdmin 4 や DBeaver を使用して MV の状態を確認し、統計情報の不整合を検出することも推奨されます。

よくある質問（FAQ）

Q1: なぜインデックスを貼ったのにクエリが高速化しないのですか？ A: インデックスの選択性が低い場合や、全スキャンの方がコスト低と判断された場合に該当します。具体的には、検索条件で対象行がテーブル全体の 20% を超える場合、オプティマイザはインデックス走査を回避して Seq Scan を選択することがあります。また、関数呼び出しにより SARGable でない条件になっている可能性も確認が必要です。EXPLAIN ANALYZE で実際のスキャン方式を確認し、必要に応じてインデックスの削除や再設計を検討してください。

Q2: PostgreSQL の EXPLAIN と MySQL の EXPLAIN の違いは何ですか？ A: 基本機能は似ていますが、出力形式と詳細情報が異なります。PostgreSQL はコストベース（Cost）で最適化を説明し、MySQL はより具体的な実行順序を示します。PostgreSQL では ANALYZE を付与して実際の時間を計測できますが、MySQL 8.4+ では FORMAT=TREE でツリー構造を確認可能です。また、PostgreSQL は統計情報の更新頻度が性能に直結しますが、MySQL は設定パラメータ（optimizer_switch）の影響も受けます。

Q3: インデックスを増やしすぎるとパフォーマンスが低下するのはなぜですか？ A: インデックスは書き込み時に全ての関連インデックスを更新する必要があり、書き込み負荷が増大します。また、メモリキャッシュ領域（Buffer Pool）からインデックスページを圧迫し、データページへのアクセス機会が減ることで読み取り性能も低下します。一般的に、読み書き比率が 9:1 の環境でも、インデックス数はテーブルカラム数の半分程度を目安とし、使用頻度の低いものは削除すべきです。

Q4: CTE（Common Table Expression）は常に良いのでしょうか？ A: 必ずしもそうではありません。CTE は可読性を高めますが、オプティマイザによってはマテリアライズされずサブクエリとして再評価されるリスクがあります。PostgreSQL では MATERIALIZED キーワードで明示的にキャッシュできますが、MySQL では CTE のサポート状況がバージョンによって異なります。大規模データでは JOIN への書き換えや、物理的な中間テーブルの作成を検討した方が性能安定が見込めます。

Q5: マテリアライズドビューを更新するタイミングはどのように決めるべきですか？ A: データ鮮度とシステム負荷のトレードオフを考慮します。リアルタイム性が不要な集計データであれば、夜間の低負荷時間帯に更新スクリプトを実行し、朝までに反映させるのが一般的です。PostgreSQL のインクリメンタル更新機能を利用すれば、更新時の処理時間を数分単位で短縮できますが、更新頻度が高すぎるとロック競合のリスクが増えるため注意が必要です。

Q6: 結合順序を強制的に変更する方法はありますか？ A: 基本的にはオプティマイザに委ねるのが原則ですが、特定の DB ではヒント文や設定パラメータで制御可能です。MySQL では STRAIGHT_JOIN を使用して左テーブルから結合開始させます。PostgreSQL では SET enable_hashjoin = off のようにアルゴリズムを制限する設定がありますが、これはオプティマイザの判断を誤るリスクもあるため、慎重にテスト環境で検証してから本番適用する必要があります。

Q7: WHERE 句での LIKE 演算子のインデックス利用条件は何ですか？ A: LIKE 'pattern%' のように先頭が固定文字列である場合のみ B-tree インデックスが有効です。'%pattern' や 'p%tern' は全スキャンが発生します。このため、検索要件が後方一致や部分一致のみの場合は全文索引（FTS）や GIN インデックスの使用を検討し、B-tree への依存を避けるべきです。

Q8: SQLite のクエリ最適化で特に注意すべき点は？ A: SQLite は OS やファイルシステムに強く依存するため、メモリ使用量とキャッシュ設定が重要です。PRAGMA cache_size を調整してメモリの利用度を高めると性能向上が見込めます。また、SQLite ではトランザクションの開始時に BEGIN IMMEDIATE としてロック範囲を指定し、競合を防ぐことが推奨されます。

Q9: パーティショニングを導入するべきか判断基準は？ A: テーブルサイズが数 GB を超え、かつ特定のパーティションのみへのアクセス頻度が高い場合に導入を検討します。特に日付軸での管理や、大量のログデータにおいて効果的です。ただし、管理コスト（バックアップ、インデックス維持）が増大するため、小規模なテーブルでは無効化される傾向があります。

Q10: クエリ最適化は一度きりで終わるものですか？ A: いいえ、継続的な監視とチューニングが必要です。データ量や利用パターンは時間とともに変化し、統計情報の鮮度が劣化することで性能が低下します。定期的な ANALYZE 実行、クエリログの分析、インデックス使用状況の把握を行い、改善を続ける姿勢が求められます。特に 2025 年以降の DB では自動チューニング機能が強化されていますが、人間の監視と介入は依然として重要です。

まとめ

本記事では SQL クエリの最適化手法について、具体的な DB 製品やバージョンを交えて解説しました。最終的な要点を以下にまとめます。

• EXPLAIN の活用: ANALYZE を使用し、実際の時間と推定コストを比較してボトルネックを特定する。
• インデックス設計: B-tree が基本だが、JSON 等には GIN/GiST を使い、カバリングインデックスでヒープアクセスを削減する。
• JOIN 最適化: Nested Loop や Hash Join の特性を理解し、結合順序とアルゴリズムを選択的に制御する。
• サブクエリ書き換え: 相関サブクエリは JOIN や CTE に書き換えて計算量を減らす。
• SARGable な条件: WHERE 句でカラムへの直接比較を行い、関数適用によるインデックス無効化を避ける。
• パーティショニングと MV: 大規模データでは物理分割や結果キャッシュを活用し、読み取り性能を維持する。

2026 年現在、データベース技術はさらに進化しており、AI を活用した自動チューニング機能も一部実装され始めています。しかし、根本的なクエリ設計の改善は人間の知見に頼る部分が依然として大きいです。各セクションで挙げた具体的な数値や設定例を参考に、自社の環境に合わせて適応し、持続可能なパフォーマンス管理を実現してください。