<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Database on たかおの解説</title><link>https://takao.blog/ja/categories/database/</link><description>Recent content in Database on たかおの解説</description><generator>Hugo -- gohugo.io</generator><language>ja</language><copyright>たかおの解説</copyright><lastBuildDate>Sat, 13 Jun 2026 23:11:50 +0900</lastBuildDate><atom:link href="https://takao.blog/ja/categories/database/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>データベースのインデックス設計入門：クエリ遅延を解消する</title><link>https://takao.blog/ja/web/backend-database-indexing-basics/</link><pubDate>Sun, 25 May 2025 00:00:00 +0900</pubDate><guid>https://takao.blog/ja/web/backend-database-indexing-basics/</guid><description>&lt;img src="https://takao.blog/img/thumnail.webp" alt="Featured image of post データベースのインデックス設計入門：クエリ遅延を解消する" /&gt;&lt;h2 id="はじめに"&gt;はじめに
&lt;/h2&gt;&lt;p&gt;Webアプリケーションのアクセス数やデータ量が増大するにつれ、直面しやすいボトルネックが &lt;strong&gt;「データベース（RDB）のクエリ応答遅延」&lt;/strong&gt; です。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;特に、数万件以上のレコードを保持するテーブルに対して適切な設計を行わずに検索や結合（JOIN）を実行すると、データベースサーバーのCPU使用率が100%に張り付き、システム全体がスローダウンする原因になります。&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>