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performance-optimization

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github.com/thibautbaissac開発67258 回インストール22 週間前に更新
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performance-optimization について

Rails 8 開発者向けのパフォーマンス最適化ガイドです。データベースクエリ、メモリ管理、応答時間の分析を扱い、検出・分析・修正・検証の手順で最適化パターンを示します。

主な機能

  1. 01N+1 クエリの検出と防止
  2. 02クエリとデータベースインデックスの最適化
  3. 03クエリプランと低速クエリの分析
  4. 04メモリ使用量と性能のプロファイリング
  5. 05大規模データセットのバッチ処理

活用シーン

  1. 01ページリクエストの N+1 クエリ調査
  2. 02大規模データセット処理の最適化
  3. 03低速クエリとインデックス要件の分析
  4. 04アプリケーションのメモリ問題の特定

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/thibautbaissac/rails_ai_agents --skill performance-optimization

インストール後、Claude Code で/performance-optimization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/
memory-and-profiling.md
n-plus-one.md
query-optimization.md

詳細

Rails 8 のパフォーマンス最適化

概要

パフォーマンス最適化では、次の点に重点を置きます。

  • N+1 クエリの検出と防止
  • クエリの最適化
  • メモリ管理
  • レスポンスタイムの改善
  • データベースのインデックス作成

クイックスタート

# Gemfile
group :development, :test do
  gem 'bullet'           # N+1 detection
  gem 'rack-mini-profiler' # Request profiling
  gem 'memory_profiler'  # Memory analysis
end

N+1 クエリの検出と防止

N+1 クエリは、コードがコレクションを読み込んだ後、関連する各レコードに対して個別にクエリを実行すると発生します。Bullet gem はこれらを自動的に検出します。includes、preload、または eager_load を使った先読みで修正します。

先読みの選択表
メソッド使用する場面
includesほとんどの場合（Rails が最適な方法を選択します）
preload個別のクエリを強制する場合、大規模なデータセット
eager_load関連付けで絞り込む場合、単一のクエリが必要な場合
joins絞り込みのみが必要で、関連データが不要な場合

主なパターン：Bullet の設定、先読みメソッド、スコープ付きの先読み、カウンターキャッシュ、クエリ数のアサーションを使った N+1 のテスト。

すべてのコード例とパターンについては、references/n-plus-one.md を参照してください。

クエリの最適化

必要なカラムだけを選択し、大規模なデータセットにはバッチ処理を使い、効率的な存在確認方法を選ぶことで、クエリを最適化します。

主なパターン
パターン悪い例良い例
カラムの選択User.all.map(&:name)User.pluck(:name)
大量の反復処理Event.all.each { ... }Event.find_each { ... }
存在確認.any? / .present?.exists?
コレクションのサイズ.length（すべて読み込む）.size（効率的）
データベースのインデックス作成

外部キー、WHERE／ORDER BY／JOIN 句で使われるカラム、一意制約にインデックスを追加します。複数カラムを使うクエリには複合インデックスを使います。絞り込んだサブセットには部分インデックスを使います。

クエリの分析

Event.where(...).explain(:analyze) を使ってクエリプランを調べます。ActiveSupport::Notifications を使って低速クエリのログを設定し、しきい値を超えるクエリを検出します。

すべてのコード例とパターンについては、references/query-optimization.md を参照してください。

メモリ管理とプロファイリング

memory_profiler を使ってメモリの問題を検出します。AR オブジェクト全体の読み込みより pluck を優先し、ストリーミングには find_each を使い、一括操作には update_all／in_batches を使います。

Rack Mini Profiler

開発環境でリクエストごとのプロファイリングを行います。クエリ数、実行時間、フレームグラフ（stackprof gem を使用）を表示します。プロファイラーバッジ、または ?pp=flamegraph からアクセスできます。

すべてのコード例とパターンについては、references/memory-and-profiling.md を参照してください。

クイック修正リファレンス

問題解決策
belongs_to での N+1includes(:association)
has_many での N+1includes(:association)
COUNT が遅いcounter_cache を追加する
すべてのカラムを読み込むselect または pluck を使う
大規模なデータセットの反復処理find_each を使う
外部キーのインデックスがない*_id カラムにインデックスを追加する
WHERE 句が遅い絞り込みに使うカラムにインデックスを追加する
未使用の関連付けを読み込むincludes から削除する

パフォーマンスチェックリスト

  • 開発環境／テスト環境で Bullet が有効になっている
  • 重要な処理経路で N+1 クエリが発生しない
  • 外部キーにインデックスがある
  • 頻繁な件数取得にカウンターキャッシュを使っている
  • コントローラーで先読みを行っている
  • 大規模なデータセットにバッチ処理を使っている
  • 低速なエンドポイントのクエリを分析している

ワークフロー

  1. 検出 -- Bullet を有効にし、テストを実行して、Rack Mini Profiler を確認します
  2. 分析 -- explain(:analyze) を使い、低速クエリのログを確認して、メモリをプロファイリングします
  3. 修正 -- リファレンスファイルから適切なパターンを適用します
  4. 検証 -- テストを再実行し、クエリ数を確認して、プロファイラーを確認します

参考ファイル

  • references/n-plus-one.md -- N+1 検出、先行読み込みの方法、Bullet の設定、カウンターキャッシュ、テストパターン
  • references/query-optimization.md -- カラムの選択、バッチ処理、インデックス戦略、EXPLAIN による分析、スロークエリのログ記録
  • references/memory-and-profiling.md -- メモリプロファイラーの使用方法、メモリ効率の高いパターン、Rack Mini Profiler のセットアップ、デプロイのチェックリスト

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