- 適切なインデックスを利用し、全テーブルスキャンを避ける、不要なサブクエリを使用しない、などのクエリ文の最適化
- データモデルを最適化します。表構造を合理的に設計し、冗長フィールドや重複データを回避します。
- キャッシュの追加：Redis などのキャッシュシステムを使用し、データベースへの負荷を軽減する。
- 垂直シャディングと水平シャディング：大規模なテーブルを小規模なテーブルに分割し、データを複数のサーバーに分散させて、単一サーバーの負荷を軽減します。
- 適切なストレージエンジンを使用：InnoDB、MyISAMなど適切なストレージエンジンを選択し、具体的なニーズに合わせて構成パラメータを調整します。
- ハードウェア性能の向上：メモリ増設、ハードディスクのアップグレード、SSD利用などの方法でハードウェアの性能を向上させる。
- データベース接続の最適化：接続プールを使用してデータベース接続を管理し、接続の作成や終了による負荷を軽減する。
- 定期メンテナンスと最適化： 定期的にデータベースのバックアップ、データのクレンジング、インデックスの再構築を実施し、データベースの健全性を維持しています。
- パフォーマンス監視ツールの利用：Explain、pt-query-digestなどのパフォーマンス監視ツールを利用して、パフォーマンスのボトルネックを分析し特定します。
- データベース設定パラメーターの最適化：データベースのバッファサイズ、同時接続数といった設定パラメーターを実際に合わせて調整します。
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