ID:80760さん

## スロークエリ改善によるレスポンス速度40%向上とピークタイム安定化 ### プロジェクト概要 建設業界に特化したSaaSにおいて、ユーザー数やデータ量の増加に伴い特定画面でのレスポンス遅延が顕著になり業務に支障が出始めていた課題に対し、Datadogを活用した可視化・分析から始め、データベースクエリの最適化とN+1問題の解消を中心とした包括的なパフォーマンスチューニングを実施しました。 ### チーム情報 - 担当: バックエンドエンジニア(個人) - 期間: 2025年/半年以内 ### 背景・課題 **ビジネス課題:** - ユーザー数とデータ量の増加に伴い、特定画面のレスポンスが著しく遅延 - ピークアクセス時に業務に支障が出るレベルのパフォーマンス劣化 - ユーザー体験の悪化によるチャーンリスク **技術課題:** - どのクエリがボトルネックになっているか特定できていない状況 - テーブル結合が多い検索系クエリの処理時間が増大 - WHERE句でインデックスが効いていない箇所の存在 - N+1クエリ問題の発生 ### 実装内容 **1. Datadogダッシュボードによる可視化・分析** - APM(Application Performance Monitoring)を活用し、リクエストごとの処理時間を詳細に可視化 - スロークエリの自動検出とトレース機能により、ボトルネックとなっているクエリを特定 - データベースクエリの実行時間、頻度、エンドポイントとの紐付けを分析 - 使用技術: Datadog APM、カスタムダッシュボード **2. データベースクエリの最適化** **インデックス追加・最適化:** - スロークエリ分析の結果、テーブル結合が多い検索系クエリを特定 - WHERE句で頻繁に使用されるカラムにインデックスが欠落している箇所を発見 - 適切なインデックス設計を行い、複合インデックスも含めて追加 - EXPLAIN文を使用してクエリ実行計画を確認し、インデックスの効果を検証 **クエリの書き換え:** - 不要なJOINやサブクエリを削減 - データアクセスパターンを見直し、取得するカラムを必要最小限に絞り込み - 使用技術: Ruby on Rails(ActiveRecord)、MySQL、EXPLAIN分析 **3. N+1クエリ問題の解消** - コードリーディングにより、ループ内で発生していたN+1クエリの発生箇所を洗い出し - `includes`メソッドや`joins`メソッドを適切に使用し、Eager Loadingを実装 - 1リクエストあたりのクエリ数を大幅に削減 - 使用技術: Ruby on Rails(ActiveRecord)、Bullet gem(N+1検出) ### 使用技術 - **言語・フレームワーク:** Ruby on Rails、TypeScript、Vue.js - **データベース:** MySQL - **インフラ:** AWS(RDS) - **監視・分析:** Datadog APM、Datadog Database Monitoring - **開発ツール:** Bullet(N+1検出)、EXPLAIN(クエリ分析) ### 成果 - **レスポンス速度の改善:** 平均レスポンスタイムを40%以上短縮(例: 平均3秒→1.8秒) - **ピークタイム安定化:** ユーザー数が多い時間帯でも安定したパフォーマンスを維持できるように - **データベース負荷軽減:** クエリ実行時間の削減により、DBサーバーのCPU使用率が低下 - **ユーザー体験の向上:** ページ遷移やデータ取得のストレスが大幅に軽減 - **開発効率向上:** Datadogダッシュボードにより、今後のパフォーマンス劣化を早期発見できる体制を構築 ### 工夫した点・学び - まずDatadogで可視化することで、勘に頼らずデータドリブンに改善箇所を特定 - インデックス追加による書き込み性能への影響も考慮し、読み取り・書き込みのバランスを検証 - 改善後もDatadogで継続的にモニタリングし、効果測定と新たなボトルネックの早期発見を実現