データベースのボトルネック：最も重要なボトルネックを特定する方法

投稿日: 2023年2月20日 作成者: climb
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待ち時間上位100個のSQLクエリを最適化する：データベースのボトルネックを特定するためのヒント

データベースのサイジングを適切に行い、データベーススキーマを適切に設計することは困難です。そのため、運用中のデータベースのパフォーマンスを反復的に分析し、微調整することが重要です。

データベーススキーマの修正を始める前に、データベースの本当のボトルネックにぶつかっていることを証明する必要があります。データベースには何百ものボトルネックがあるかもしれませんが、どのボトルネックが本当に重要なのでしょうか？どのボトルネックを修正する価値があるのでしょうか？どのボトルネックがユーザーエクスペリエンスに最も影響を及ぼしているのでしょうか？

それを知るには、クライアントを最も待たせるSQLステートメントを特定できるツールから始めるとよいでしょう。Database Performance Analyzer (DPA)は、この分析に最適です。DPAを本番データベースに接続すると、実際の負荷を監視して分析することができます。

データベースのスループットを最適化してアプリケーションのパフォーマンスを向上させるという任務を負ったとき、まさにそれを実行しました。まず、DPAをデータベースモニターとして使用し、待ち時間が最も長い上位100個のクエリ（SQL文）を分析・特定しました。

以下は、実践し、そして推奨するワークフローです。

１．データベースのボトルネックを特定するツールの活用
●DPAは、ほとんどのRDBMで使用できます。
２．待ち時間の合計が最も大きい上位N個のSQLステートメントを特定します。
●DPAで、データベースの「トレンド」ページに移動し、「SQLテキスト」タブ（チャートの下）を開いて、上位N個のSQLステートメントをリストアップします。
３．前のステップで特定したSQL文を最適化します。
●DPAは、特定のクエリまたは全体的なパフォーマンスを最適化する方法についてアドバイスを提供することがあります。
　・SQL ハッシュをクリックして、クエリ詳細ページに移動します。このページには、パフォーマンスのヒントなど、1 つの SQL 文に関するすべての情報が 1 つのページにまとめられています。
　・「トレンド」ページの「待ち時間」タブに移動して、トップの待ち時間を確認できます。個々の待ち時間をクリックすると、全体的なパフォーマンスを向上させるためのアドバイスが得られます。
　・「チューニング」タブに移動して、上位のクエリおよびテーブル・アドバイザーを表示します。
４．パフォーマンス要件を満たすまで繰り返す

ヒント： DPA では、デフォルトで上位 15 件のクエリがトレンド チャートに表示されます。NUMBER_OF_ITEMS_IN_TIMESERIES_CHARTSアドバンスオプションを変更すると、トレンドでより多くの（最大100）クエリが表示されます。

この演習を行うことで、次のような間違った仮定をすることを防げれました。

●データベースは、タイムスタンプが論理キーの一部である行を保存しています。タイムスタンプでテーブルを分割すれば、全体として少なくとも10%の性能向上が期待できるはずだ。
●データベースは、エンティティIDが論理キーの一部である行を保存しています。データをエンティティIDでシャードに整理すると、全体として少なくとも10%のパフォーマンス向上が得られるはずだ。
●データベースには大きなテーブルがあり、いくつかの大きなインデックスがありますが、カラムストアに切り替えるとこれを回避できます。この場合、全体として少なくとも10%の性能向上が期待できる。

しかし、この例では、待ち時間の合計が最も長い上位100個のクエリを特定しても、パーティショニング、シャーディング、または列ストア技術によって得られるメリットはほとんどありませんでした。また、上位のクエリにはテーブルに関するものがなく、当初は最適化が必要だと考えていました。

現在では、パーティショニングやシャーディング、カラムストアの導入を検討する前に、まず待ち時間の合計が多いクエリを最適化するようにしています。これにより、全体的なパフォーマンスの向上がわずかであるにもかかわらず、データベーススキーマの再設計に多くの労力を費やすことを防いでいます。さらに、この手法で上位100のクエリを最適化した後は、すでに性能要件を満たしているため、これ以上データベースを最適化する必要がないことがよくあります。

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