チューニングサイクルについての解説

データベースのチューニング作業は一過性のものではなく、性能を維持管理する限りは継続して行うことが必要です。なぜならIT資源はデータ量の増加等日々変化しているので、性能も日々変化すると考えるのが妥当です

チューニングサイクルとは

データベースのチューニングとは、データベースの性能におけるボトルネックを見つけ出し、改善することで、性能を維持・向上することです。チューニングサイクルとはどういうものでしょうか？ボトルネックとは何らかの理由で処理が遅く、詰まった状態の部分を言います。チューニングは一度行えば終了ということはありません。さらにボトルネックは移動（変化）します。つまり問題の大きいボトルネックを改善すると、次に問題の大きいボトルネックが明らかになってくるからです。交通渋滞に似ています。一つの交差点の渋滞が解消されると、どこか次の交差点がボトルネックになるということです

チューニングの手順

データベースをチューニングする場合、次のような手順になります

１．目標（非機能要件）の確認

非機能要件の性能（レスポンス時間やスループット）を確認する。例えば、レスポンス時間が５秒以内等

２．現状の分析

現在の性能や環境（ハードウェア、ソフトウェア、アプリケーション等）の状況を確認します。Oracleチューニングの場合、AWRレポート、STATSPACK、アラートログ、トレースログ等で分析する

３．仮説の立案

現状分析の結果から、ボトルネック（問題）の仮説を立てる（いわゆる問題箇所のあたりを付ける）

４．対策の検討

そのボトルネック（問題）の根本原因を突き止める、対策を立てる

５．検証の実施

そのボトルネック（問題）の根本原因と解決策の技術的な検証をする

６．仮説検証の分析

ボトルネック（問題）の仮説が正しかったことを技術的な論点で分析、整理する

７．リスク分析

解決策が実現可能かどうかを検討し他に与える影響、リスクを分析します。リスクは発生確率と影響度によって、リスク保有、リスク転嫁、リスク低減、リスク回避に分類して分析する

８．改善提案

今までの経緯もあることから、それらを踏まえ分析結果を提案という形でまとめる

９．改善の承認

ステークホルダーに対して承認を得る

１０．改善の実施

改善提案に基づいて改善を実施する（もしくは、担当部門で実施する）

１１．改善結果検証・評価

仮説検証と同様のアプローチで検証し、結果を評価する

１２．改善結果報告

仮説と実証について報告（レポート）を作成し報告する

このチューニングサイクルを問題ボトルネックがなくなるまで繰り返します

このサイクルは、チューニングだけではなく、問題解決のアプローチ全般に言えることです