🚀 パフォーマンス改善のためのSQL戦略

業務システムやポータルサイトのバックエンドでは、検索画面で大量のデータを結合し、条件で絞り込み、並べ替え・ページングする構成がよくあります。

SELECT * 
FROM staff
JOIN store ON ...
JOIN area ON ...
LEFT JOIN video ON ...
WHERE 条件
GROUP BY staff.id
ORDER BY staff.updated_at DESC
LIMIT 0, 30;

このような「複数のテーブルをJOINして、ソートして、LIMITする」SQLは、一見シンプルに見えても、パフォーマンスがボトルネックになりやすい構成です。

この記事では、こういったクエリがなぜ遅くなるのか、どう改善すれば良いのかを、実例をもとに分かりやすく解説します。

💥 問題となる典型パターン

table	type	rows	Extra
staff	ref	1200	Using index condition
video	ref	5000	Using where
area	const	1
store	ref	3000	Using where; Using temporary; filesort

SELECT staff.id
FROM staff
JOIN store ON ...
WHERE 条件
ORDER BY staff.updated_at DESC
LIMIT 0, 30;

SELECT s.*, v.*, a.*
FROM staff s
LEFT JOIN video v ON ...
LEFT JOIN area a ON ...
WHERE s.id IN (1, 2, 3, ..., 30);

パターン	実行時間
1段階フルJOIN	1.4秒
2段階戦略	0.12秒

WHERE (updated_at, id) < (?, ?)

JOIN・ソート・ページングはWebシステムの根幹ですが、正しい戦略で設計しないとスケールしないクエリになります。

「まずはIDだけ取る」「JOINを遅延する」
この2段階戦略は、データ量が増えたときにも強い構造です。