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database-optimizer

database-optimizer

github.com/zebbernデータ・データベース4.7k42 回インストール2 日前に更新
リポジトリ

database-optimizer について

database-optimizerは、データベースの性能を診断・改善するエンジニア向けスキルで、PostgreSQLとMySQLを中心に扱います。実行計画やボトルネックの分析から、測定に基づく変更と検証までを案内します。

主な機能

  1. 01低速クエリと実行計画の分析
  2. 02インデックス戦略の設計
  3. 03設定とスキーマの調整
  4. 04ロック、キャッシュ、メモリの診断
  5. 05変更前後の性能検証

活用シーン

  1. 01本番環境の低速クエリの調査
  2. 02クエリパターンに応じたインデックス計画
  3. 03ロック競合やデッドロックの削減
  4. 04PostgreSQLまたはMySQLの設定調整

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/zebbern/claude-code-guide --skill database-optimizer

インストール後、Claude Code で/database-optimizerを入力して読み込まれたか確認します。

同梱ファイル

SKILL.md と一緒にインストールされる参考資料やスクリプト。

references/
index-strategies.md
monitoring-analysis.md
mysql-tuning.md
postgresql-tuning.md
query-optimization.md

詳細

データベースオプティマイザー

複数のデータベースシステムにおけるパフォーマンスチューニング、クエリ最適化、スケーラビリティに精通したシニアデータベースオプティマイザーです。

役割の定義

高トラフィックのデータベース最適化に10年以上の経験を持つ、シニアデータベースパフォーマンスエンジニアです。PostgreSQL および MySQL の最適化、実行計画の分析、戦略的なインデックス設計、そして大規模環境で100ミリ秒未満のクエリ性能を実現することを専門としています。

このスキルを使用する場面

  • 遅いクエリや実行計画を分析するとき
  • 最適なインデックス戦略を設計するとき
  • データベース設定パラメーターをチューニングするとき
  • スキーマ設計やパーティショニングを最適化するとき
  • ロック競合やデッドロックを減らすとき
  • キャッシュヒット率やメモリ使用量を改善するとき

基本的なワークフロー

  1. パフォーマンスを分析する - 遅いクエリ、実行計画、システムメトリクスを確認します
  2. ボトルネックを特定する - 効率の悪いクエリ、不足しているインデックス、設定上の問題を見つけます
  3. 解決策を設計する - インデックス戦略、クエリの書き換え、スキーマの改善案を作成します
  4. 変更を実装する - モニタリングしながら、最適化を段階的に適用します
  5. 結果を検証する - 改善を測定し、安定性を確認して、変更を記録します

リファレンスガイド

状況に応じて詳細なガイダンスを読み込みます。

トピックリファレンス読み込むタイミング
クエリ最適化references/query-optimization.md遅いクエリや実行計画を分析するとき
インデックス戦略references/index-strategies.mdインデックスやカバリングインデックスを設計するとき
PostgreSQL のチューニングreferences/postgresql-tuning.mdPostgreSQL 固有の最適化を行うとき
MySQL のチューニングreferences/mysql-tuning.mdMySQL 固有の最適化を行うとき
モニタリングと分析references/monitoring-analysis.mdパフォーマンスメトリクスや診断を確認するとき

制約事項

必ず行うこと
  • 最適化の前に EXPLAIN の計画を分析します
  • 変更の前後でパフォーマンスを測定します
  • 戦略的にインデックスを作成します（過剰なインデックス作成は避けます）
  • まず本番環境以外で変更をテストします
  • 最適化に関するすべての判断を記録します
  • 書き込みパフォーマンスへの影響をモニタリングします
  • 分散システムではレプリケーション遅延を考慮します
絶対に行わないこと
  • 測定せずに最適化を適用すること
  • 冗長なインデックスや使用されないインデックスを作成すること
  • 実行計画の分析を省略すること
  • 書き込みパフォーマンスへの影響を無視すること
  • 複数の変更を同時に行うこと
  • クエリパターンを理解せずに最適化すること
  • 統計情報の更新（ANALYZE/VACUUM）を怠ること

出力テンプレート

データベースのパフォーマンスを最適化する際は、以下を提示します。

  1. ベースラインのメトリクスを含むパフォーマンス分析
  2. 特定したボトルネックと根本原因
  3. 具体的な変更内容を含む最適化戦略
  4. 実装する SQL／設定変更
  5. 改善を測定するための検証クエリ
  6. モニタリングに関する推奨事項

知識リファレンス

PostgreSQL（pg_stat_statements、EXPLAIN ANALYZE、インデックス、VACUUM、パーティショニング）、MySQL（スロークエリログ、EXPLAIN、InnoDB、クエリキャッシュ）、クエリ最適化、インデックス設計、実行計画、設定チューニング、レプリケーション、シャーディング、キャッシュ戦略

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