「パフォーマンス改善」タグアーカイブ

WordPressの「サイトヘルス」に以下のような警告が表示されて不安になったことはありませんか？

自動読み込みオプションはパフォーマンスに影響を与える可能性があります。
このサイトには options テーブル内に824個の自動読み込みオプション（サイズ: 1MB）があり…

「サイトが重くなるのでは？」「どこを消せばいいの？」「DBを触るのは怖い…」と感じる方も多いかと思います。
しかし安心してください。いきなり危険な操作をする必要はありません。まずは“サイトを壊さずにできるステップ”を順番に始めればOKです。

✅ そもそも「自動読み込みオプション（autoload）」とは？

WordPressのwp_optionsテーブルには、設定値が多数保存されています。
その中で autoload = yes の項目はページ読み込みのたびに自動読み込みされます。

✅ 適量なら問題なし
❌ 量が増えると読み込み負担が増大し、サイトの表示速度に悪影響を与えます

今回の警告は、autoloadの件数やサイズが増えすぎているサインです。

✅ autoloadが肥大化する主な原因

原因	内容
期限切れトランジェントの放置	自動で削除されるはずの一時データが残存
キャッシュ系プラグインの蓄積	キャッシュがautoloadに積み上がるケース
削除済みプラグインの残骸	設定値だけwp_optionsに残るケース
アクセス解析などの統計系プラグイン	データ量の増加による肥大

✅ まず試したい「安全な改善ステップ」＝期限切れトランジェントを削除する

WordPressの一時保存データ（トランジェント）は本来期限が切れれば自動削除されますが、何らかの原因で残る場合があります。
この“不要なゴミ”を安全に削除できるのが「Transient Cleaner」プラグインです。

✅ 削除対象は「期限切れ済みのトランジェントのみ」
✅ サイト設定を壊す可能性は極めて低い
✅ autoloadの総容量削減につながることが多い
✅ 「最初に実行すべき安全な対策」として最適

✅ 「Transient Cleaner」のインストール手順

WordPress管理画面 →「プラグイン」→「新規追加」
検索バーに Transient Cleaner と入力
「今すぐインストール」→「有効化」

✅ 初回実行の手順（推奨設定）

「ツール」→「Transient Cleaner」を開く
「Remove all expired transients（期限切れトランジェントを削除）」をチェック
実行結果を確認し、完了

👉 この時点では「期限切れのみ」消すので、サイトへの影響はほぼありません。
「Remove all transients（すべてのトランジェントを削除）」は原因分析前は触らないほうが安全

✅ 実行後の確認方法

「サイトヘルス」画面を再チェック
警告内容の件数やサイズが減っていれば改善成功
まだ1MB以上ある場合は「次の段階」へ進む必要があります

✅ それでも警告が残る場合は次のステップへ進む

Transient Cleanerはあくまで「安全な第一段階」です。
もしautoloadの容量が大きいままであれば、以下のステップに進みます。

ステップ	次にやること	難易度
B	autoloadを肥大化させている項目を調べる方法を学ぶ	★★
C	WP-OptimizeやAdvanced Database Cleanerを使って原因プラグインを特定	★★★
D	ChatGPTと一緒にautoloadを確認しながら「削除してOKか」を判断しつつ削除まで進める	★★★★

私の場合は、Transient Cleanerの「Remove all expired transients（期限切れトランジェントを削除）」では改善されなかったので、Advanced Database Cleanerを導入して対処しました。

✅ 次はどうする？

以下から、あなたの状況に合うステップを選んで進めましょう👇

選択	あなたの状況	進むべき次記事
B	「どれが肥大してるか確認したい」	autoload項目を特定する方法を解説
C	「専用プラグインで解析＆原因特定したい」	WP-Optimize / Advanced Database Cleanerによる調査手順
D	「よくわからないから一緒に判断して削除したい」	ChatGPTと対話しながら特定〜判断〜削除まで実施

✅ 実際の改善例：TablePress移行後に残っていた旧データがautoloadを圧迫していたケース

Advanced Database Cleanerでautoload項目をサイズ順に確認したところ、
wp_table_reloaded_data_*** という名前の項目が約200件も残っていることが判明しました。

これは、過去に使用していた 旧プラグイン「WP-Table Reloaded」のテーブルデータであり、
すでに 「TablePress」へ移行済みの場合は使用されていない残骸データ なので削除しても問題ありません。

✅ さらに、このデータはすべて autoload = yes の状態で毎回読み込まれており、
autoload総量を大きく圧迫していたことが判明しました。

✅ 削除判断

✅ TablePress で全テーブルが問題なく表示されている
✅ WP-Table Reloaded プラグインはすでに 無効化 or 削除済み
✅ TablePressで使用している全テーブルは「TablePress管理画面」に存在しており、そこから編集可能になっている
✅ TablePress側のテーブルIDと表示内容が問題ないことを確認済み

すべて該当したため、筆者は削除を実行。

✅ ポイント

✅ TablePress移行済みなら wp_table_reloaded_data_* は削除候補有力
✅ 特にautoloadに含まれている場合、サイト全体の読み込み負担につながる
✅ 高確率で「残骸データ」なので整理対象になりやすい
✅ 削除は「1件テスト → 問題なし確認 → まとめ削除」が安全

✅ まとめ

✔ サイトヘルス警告は「autoloadの読み込み量が大きい」というサイン
✔ まずは「Transient Cleaner」で安全な期限切れデータを削除
✔ 改善しない場合はautoloadの中身調査へ進む
✔ 不安な場合はChatGPTと一緒に段階的に対処すればOK

💡焦らなくて大丈夫です。いきなり「削除」は必要ありません。まずは“壊さない第一ステップ”から進めましょう！

SQL, ブログ

SQL：結合順序を意識してクエリ最適化を行う方法

2025年10月18日管理者コメントする

SQLでパフォーマンスを高めるうえで「結合順序（Join Order）」は非常に重要な要素です。
同じ結果を返すクエリでも、テーブルの結合順序によって処理時間が大きく変わることがあります。

この記事では、結合順序を意識したSQLの最適化方法を、実例とともにわかりやすく解説します。

🔍 なぜ結合順序が重要なのか

SQLの実行順序は見た目の記述順と異なり、最適化エンジンが最も効率的な順序を自動で選択します。
しかし、結合対象のテーブルサイズや結合条件によっては、自動最適化が必ずしも最適とは限りません。

特に以下のようなケースでは、結合順序が大きく影響します。

状況	パフォーマンスへの影響
大規模テーブルを先に結合している	不要なデータを大量に読み込む可能性
絞り込み条件のないテーブルを先に結合	フルスキャンのリスク
結合条件にインデックスが効いていない	結合ごとに多重ループが発生

🧩 結合順序の基本原則

一般的に、以下の順序を意識すると効率的です。

データ件数の少ないテーブルから結合する
WHERE句で絞り込めるテーブルを先に結合する
インデックスの効くテーブルを優先する
結合条件（ON句）は明確に指定する

例1：非効率な結合順序

この場合、employeesが数十万件あり、departmentsが数百件なら、
大テーブル→小テーブルの順になり、効率が悪くなります。

✅ 効率的な結合順序の書き方（例）

例2：効率的な書き方

先にdepartments（小テーブル）を起点にしてemployeesを結合すると、
条件に合う部署のみを先に絞り込めるため、結合コストを大幅に削減できます。

🧮 実行計画で結合順序を確認する

実際に最適化できているかを確認するには、**実行計画（EXPLAIN）**を確認します。

チェックポイント

項目	確認ポイント
type	ALL（全件走査）よりrefやindexが望ましい
rows	結合ごとの推定行数を確認し、不要な膨張がないか
Extra	Using where, "Using index" など最適化の有無を確認

⚙️ 結合順序の強制指定（ヒント句）

DBによっては**ヒント句（Hint）**を利用して結合順序を指定することも可能です。

Oracle の例

MySQL の例

STRAIGHT_JOINを使うと、記述順通りの結合順序で実行されます。

⚡ 実践Tipsまとめ

最適化ポイント	内容
小さいテーブルを先に結合	大量データの無駄読みを防ぐ
WHERE句の絞り込みを早期適用	不要データを結合前に排除
実行計画を確認	JOIN順序やインデックス利用を把握
ヒント句を活用	自動最適化がうまく働かない場合に使用

💡 まとめ

SQLの結合順序は、パフォーマンスチューニングの重要ポイントです。
自動最適化に頼るだけでなく、結合対象のデータ規模や条件を意識して設計することが大切です。
実行計画やヒント句を活用し、最適なクエリ構造を追求しましょう。

Oracle, SQL, データベース, ブログ

PL/SQL：BULK COLLECTとFORALLを使った効率的な大量データ処理

2025年9月17日管理者コメントする

Oracle PL/SQLを使って大量データを処理する際、1行ずつループして処理を行うとパフォーマンスが低下します。
このようなケースで活躍するのが BULK COLLECT と FORALL です。

これらを活用することで、SQLとPL/SQL間のコンテキスト切り替えを最小限に抑え、大量データを効率的に処理できます。

BULK COLLECTとは？

BULK COLLECTは、複数行のデータを一括でコレクション（配列型変数）に格納する仕組みです。

基本構文

使用例

DECLARE
  TYPE t_emp IS TABLE OF employees%ROWTYPE;
  l_emp t_emp;
BEGIN
  SELECT * 
  BULK COLLECT INTO l_emp
  FROM employees
  WHERE department_id = 10;

  DBMS_OUTPUT.PUT_LINE('取得件数: ' || l_emp.COUNT);
END;

DECLARE

TYPE t_emp IS TABLE OF employees%ROWTYPE;

l_emp t_emp;

BEGIN

SELECT *

BULK COLLECT INTO l_emp

FROM employees

WHERE department_id = 10;

DBMS_OUTPUT.PUT_LINE('取得件数: ' || l_emp.COUNT);

END;

✅ 通常のSELECT INTOでは1行しか取得できませんが、BULK COLLECTを使うと複数行をまとめて変数に格納できます。

FORALLとは？

FORALLは、コレクションに格納されたデータを使って一括処理（INSERT/UPDATE/DELETE）を行う構文です。

基本構文

使用例

DECLARE
  TYPE t_empno IS TABLE OF employees.employee_id%TYPE;
  l_empno t_empno;
BEGIN
  -- 部署ID 20の社員IDをまとめて取得
  SELECT employee_id
  BULK COLLECT INTO l_empno
  FROM employees
  WHERE department_id = 20;

  -- 一括で給与を10%アップ
  FORALL i IN l_empno.FIRST .. l_empno.LAST
    UPDATE employees
    SET salary = salary * 1.1
    WHERE employee_id = l_empno(i);

  COMMIT;
END;

DECLARE

TYPE t_empno IS TABLE OF employees.employee_id%TYPE;

l_empno t_empno;

BEGIN

-- 部署ID 20の社員IDをまとめて取得

SELECT employee_id

BULK COLLECT INTO l_empno

FROM employees

WHERE department_id = 20;

-- 一括で給与を10%アップ

FORALL i IN l_empno.FIRST .. l_empno.LAST

UPDATE employees

SET salary = salary * 1.1

WHERE employee_id = l_empno(i);

COMMIT;

END;

✅ FORループで1件ずつUPDATEするよりも大幅に高速化できます。

BULK COLLECTとFORALLを組み合わせる

実務では、BULK COLLECTで一括取得 → FORALLで一括更新／削除といった流れがよく使われます。

処理フロー例

BULK COLLECTで対象データを配列に取得
配列の内容をFORALLで一括更新
コミット

このように組み合わせることで、バッチ処理や大量データ更新におけるパフォーマンスを劇的に改善できます。

パフォーマンス比較

従来のループ処理
SQLとPL/SQL間で行き来が多くなり、数万件以上の処理では遅くなる
BULK COLLECT + FORALL
コンテキストスイッチが最小化され、処理速度が数倍〜数十倍向上するケースもある

注意点

BULK COLLECTで一度に大量データを取得するとメモリ不足の可能性あり
→ LIMIT句を組み合わせて分割取得が推奨
FORALLはDML専用（SELECTでは使えない）
例外処理はSAVE EXCEPTIONSを付けて制御することも可能

まとめ

BULK COLLECT → 複数行を一括取得
FORALL → 複数行を一括処理
大量データ処理では必須テクニック
メモリ管理や例外処理に注意しつつ使うと、バッチ処理の効率が大幅に改善

💡 実際のプロジェクトでは「数十万件以上のデータ更新」で特に効果が出やすいため、PL/SQLチューニングの定番として覚えておきましょう。

Windows, ブログ

「PCの動作が遅い！」Windows 11で試したいメンテナンス術

2025年9月16日管理者コメントする

Windows 11を使っていると、最初は快適だったのに「最近なんだか動作が重い…」と感じることはありませんか？
PCのパフォーマンス低下は、不要なアプリや設定、ストレージ不足などが原因で起こることが多いです。

この記事では、Windows 11ユーザー向けの最強メンテナンス術をわかりやすく紹介します。誰でもすぐに実践できる方法ばかりなので、ぜひ試してみてください！

1. スタートアップアプリを見直す

PC起動が遅い原因の多くは、不要なスタートアップアプリです。
手順:

Ctrl + Shift + Esc でタスクマネージャーを開く
[スタートアップ] タブを選択
不要なアプリを「無効」にする

これだけで起動速度が大幅に改善することがあります。

2. 一時ファイル・不要ファイルを削除する

Windows 11には「ストレージセンサー」という便利な機能があります。
手順:

[設定] → [システム] → [記憶域]
「ストレージセンサー」を有効にする
自動的に一時ファイルや不要データを削除

また、手動で「ディスククリーンアップ」を使うのも効果的です。

3. 視覚効果を調整して軽量化

派手なアニメーションや影はPCに負荷をかけます。
手順:

Win + R → sysdm.cpl と入力
[詳細設定] → [パフォーマンス] の設定
「パフォーマンス優先」に変更

見た目は少しシンプルになりますが、動作はかなり軽快になります。

4. ドライバーとWindows Updateを最新にする

古いドライバーや更新されていないWindowsは、不具合や遅さの原因になります。

Windows Updateを実行
デバイスマネージャーから最新ドライバーを確認

特にグラフィックドライバーやストレージ関連のドライバーは最新化をおすすめします。

5. アンチウイルス＆マルウェアチェック

知らない間にマルウェアや不要なソフトが入り込んでいる場合もあります。

Windows Defenderのフルスキャンを実行
不審なアプリがあればアンインストール

これだけで動作改善することも珍しくありません。

6. ハードウェア面の強化も検討

どうしても改善しない場合は、ハードウェアのアップグレードも効果的です。

SSDへの換装（HDDの場合は特に効果大）
メモリの増設（8GB以上推奨）

投資は必要ですが、体感速度は大幅に向上します。

まとめ

Windows 11でPCが遅く感じるときは、まずソフト的なメンテナンスを徹底し、それでもダメならハードの強化を検討するのが最強の解決策です。

今日紹介した方法を組み合わせれば、あなたのPCも新品同様の快適さを取り戻せるはずです。ぜひ試してみてください！

✅ そもそも「自動読み込みオプション（autoload）」とは？

✅ autoloadが肥大化する主な原因

✅ まず試したい「安全な改善ステップ」＝期限切れトランジェントを削除する

✅ 「Transient Cleaner」のインストール手順

✅ 初回実行の手順（推奨設定）

✅ 実行後の確認方法

✅ それでも警告が残る場合は次のステップへ進む

✅ 次はどうする？

✅ 実際の改善例：TablePress移行後に残っていた旧データがautoloadを圧迫していたケース

✅ 削除判断

✅ ポイント

✅ まとめ

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🔍 なぜ結合順序が重要なのか

🧩 結合順序の基本原則

例1：非効率な結合順序

✅ 効率的な結合順序の書き方（例）

例2：効率的な書き方

🧮 実行計画で結合順序を確認する

チェックポイント

⚙️ 結合順序の強制指定（ヒント句）

Oracle の例

MySQL の例

⚡ 実践Tipsまとめ

💡 まとめ

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BULK COLLECTとは？

基本構文

使用例

FORALLとは？

基本構文

使用例

BULK COLLECTとFORALLを組み合わせる

処理フロー例

パフォーマンス比較

注意点

まとめ

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1. スタートアップアプリを見直す

2. 一時ファイル・不要ファイルを削除する

3. 視覚効果を調整して軽量化

4. ドライバーとWindows Updateを最新にする

5. アンチウイルス＆マルウェアチェック

6. ハードウェア面の強化も検討

まとめ

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「駑馬十駕」を信念に IT系情報を中心に調べた事をコツコツ綴っています。

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