はじめに C#は急速に進化してきた言語です。10年前の「当たり前」は、今では保守性やパフォーマンスの観点から非推奨になっていることもあります。 今回は、レガシーシステムの保守や段階的なリファクタリングに携わる開発者向けに、よくある「昔の書き方」から「現在の推奨」への置き換えパターンを、すぐに実装できるスニペット集としてまとめました。 C＃開発の現場に入ると、新規開発でない限り意外と古いコードを見ることが多いと思います。 今まで受け継がれてきたシステムは大量にあり今でも10年以上前のシステムが元気に動いています。 そして開発者も容易に書き方を変えることはしません。プロジェクトととして統一する狙いもあると思います。それでもコードは確実に進化してます。ぜひ覚えておいてほしい「今と昔のコード」を集めてみました。

このスライドはSlidevで作られており、以下のレポジトリで公開しています https://github.com/riya-amemiya/amemiya_riya_slide_data/tree/main/frontend_conf_tokyo_2025

どんな問題を解決したのか こんにちは、ダイニーの ogino です。 ダイニーでは、飲食店向けのクラウド POS レジを開発しています。その機能の一つとして、一ヶ月分の売上などの情報を印刷できる「月締伝票」があります。 月締伝票のサンプル 月締伝票に記載するデータは、Node.js バックエンドで集計をしています。この API はダイニーのバックエンド全体の中で最も重く、最近では一部店舗でレスポンスに 200 秒以上かかりタイムアウトエラーが発生していました。 その結果、月締伝票を発行することができないため顧客の業務に支障をきたし、複数の問い合わせが来ている状態でした。 プロファイラやログを手掛かりに調査したところ、ボトルネックを 2 行のコードだけに特定し、ほぼコストをかけずにレスポンス時間を 20 秒ほどに改善することができました。 改善リリース前後のレスポンス時間の変化 ボトルネック

こんにちは！DBREの福間（fkm_y）です。先月、弊社でデータベースの技術顧問をして頂いてる三谷（mita2）さんに開発本部向けの「MySQL SQLチューニング」勉強会を実施していただきました。 今回はMySQLの得意不得意なことの説明やSQLチューニングの流れ、具体的な事例を元にした対応例、また最近話題のHTAPな製品も紹介していただきとても参考になったのでポイントをおさえてレポートをお伝えします！ 開催背景 本編 MySQL の得意なこと、苦手なこと データベースのチューニング手段と特徴 SQLチューニングの流れ インデックス SQLチューニング例 インデックスフルスキャンとカバーリングインデックス ソート まとめ 当日の資料 さいごに 過去開催されたデータベース勉強会レポート 開催背景 弊社では三谷さんによるデータベース勉強会を定期的に開催しています。数年前にも同じテーマで勉強会

概要 この記事では、SQLクエリをより効率的に記述するためのベストプラクティスとテクニックに焦点を当てています。データベースのクエリはシステム全体のパフォーマンスに直結するため、最適な書き方を知ることは重要です。インデックスの効果的な活用方法、適切な結合の選択、そして条件の効果的な書き方など、SQLの最適化に関する具体的な手法を解説します。各SQL文に関する実行計画の結果も掲載していますので、ぜひご確認ください。 なお、Oracle19cとOracle12cでの利用実績がありますが、他のデータベースやバージョンにおいての検証は行っておりません。 新しい情報は随時追加されますので、お楽しみにしてください。 SQLの最適化に関連する基本的なアイデア 以下の通りと考えています。 1.インデックスの利用 2.正しいJOINの選択 INNER JOIN、LEFT JOIN、RIGHT JOINなど、

リングバッファのイメージ図 1. リングバッファとは何か 機能的にはFirst In First Out (FIFO)とも呼ばれるキューの一種であるが、リング状にバッファを置いてそれの中でReadとWriteのインデックスがグルグルと回る構造をとる事によって容量に上限ができることと引き換えに高速な読み書き速度を得たものである。キューを単に実装するだけなら山ほど方法があって線形リストを使ってもいいしスタックを2つ使っても原理的には可能だ。その中でもリングバッファを用いた方法の利点はひとえに性能の高さでありメモリ確保などを行わないお陰でシステム系の様々な場所で使われている。 これの実装自体は情報系の大学生の演習レベルの難度であるが少し奥が深い。まずリングバッファのスタンダードなインタフェースと実装は以下のようなものである。 class RingBuffer { public: explicit

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快適に動作するアプリケーションを提供するために、パフォーマンス・チューニングについてもっと深く学びたい。そんなUnityエンジニアのみなさまにぜひ読んでいただきたい電子書籍が登場しました。 その名もずばり『Unity パフォーマンスチューニング バイブル』。 執筆を手がけたのはサイバーエージェントグループ各社の精鋭エンジニアの方々。元々はサイバーエージェントグループ内の共有資料として制作されたそうですが、その内容とボリュームは「社内向け」の範疇に収まらないほどの商業技術書レベルです。そしてこの度、本書が誰でも無料で読める電子書籍として、社外にも公開されることが決まりました。 一般公開に先駆けて本書を拝読したユニティ・テクノロジーズ・ジャパンのエンジニアからも、絶賛の声が相次いでいます。 本書はこれからパフォーマンス・チューニングを学ぶ人にとって、最適な一冊です。すでに実務経験のある人にとっ

はじめに失敗談をテーマにした連載の3本目です。 TIG DXユニットの原です。21年度4月に新卒で入社し、2年目となります。 参加しているプロジェクトで、数百万件のデータを処理する機能を担当したことがありました。 本記事はその際の失敗と、その失敗から得た経験を共有するため、執筆しました。 内容のサマリ 本来フィールドで宣言すべき定数的に扱いたい変数を、関数内で毎回生成しreturnしてしまったので呼び出す度に毎回アロケートが発生し性能劣化してしまった Benchmark Test、Profiling、Escape Analysisでどのような挙動になってしまっていたか調べてみた 内容本記事では、まずどのような状況であったかを説明し、どのような順番で問題を解決したかの順で説明します。 主にGoのテストとProfilingに関した内容です。 Goのテストについての関連記事として、Goのテストに

はじめにこの記事の対象読者は「機能しているスクラム開発チームのメンバーないし関係者」をイメージしています。 また会社のフェーズや資本状況、フルタイムでないメンバーを雇いたいなどのコンテキストもあるので業務委託が一概に悪とは言いません。 単純に相性が悪いってだけです。 また相性が悪くてもチームが即崩壊するとかそう言う話でもないです。 僕は業務委託の人が嫌いなわけではありません。ただスクラム開発と相性悪いな（主に単価的な意味で）と思っています。 あとここで言うSES的に送り込まれる業務委託の人の単価は月100万~150万円くらいです。 実は「業務委託契約」とは限らないWeb界隈の一部の慣行として「協力会社(個人を指す)」とほぼ同義語として「業務委託」は使われています。「業務委託」と呼ばれる個人に対してリーダーが指揮命令権を持ちます。契約形態は関係ありません(パねぇな)。 実態の契約形態が業務委

こんにちは、freee Developers Advent Calendar 2021、19日目のid:shallow1729です。昨日はtdtdsさんで【マジで】サイバー演習シナリオの作り方【怖い】でした！障害訓練後に攻撃方法を解説された時はリアリティの高さに驚きました。 僕はMySQLを使っていて発生した不思議な挙動の調査の話をしようと思います。 今回問題となったクエリ 今回話題にするクエリは以下のようなシンプルなものです。 SELECT * FROM hoge WHERE id IN (...) MySQLのパラメーター次第ですが、デフォルトの設定だとこのIN句の中の値の数が数万になると適切なインデックスが用意されていてもフルスキャンが発生する事がありました。このクエリがテーブルのほとんどのレコードを網羅するような場合や高速でレコードを大量にinsertして統計情報が追いつかないケー

はじめに Twitterのタイムラインを見ていたらバッチ系のプログラムで逐次コミットをやめて一括コミットにしたら爆速になったというのを見ました。当たり前でしょ、と思ったけど確かに知らなければ分からないよね、と思って主に初心者向けにRDBを扱うときの注意点をまとめてみました。 プログラミングテクニック的なところからテーブル設計くらいの範疇でDBチューニングとかは入ってないです。 自分の経験的にOracleをベースに書いていますが、他のRDBでも特に変わらないレベルの粒度だと思います。 大量の逐次コミットをする バッチアプリケーションでDBにデータをインサートすると言うのはかなり一般的な処理です。しかしデータ量が少ない時はともかく大量のインサートを逐次コミットで処理するとめちゃくちゃ遅くなります。数倍から十数倍遅くなることもあるので、10分程度のバッチが１時間越えに化けることもザラにあるので原

なぜ、SQLは重たくなるのか？──『SQLパフォーマンス詳解』の翻訳者が教える原因と対策 『SQLパフォーマンス詳解』の翻訳者の松浦隼人さんに、8つの「SQLが重たくなる原因とその対策」を聞きました。システムのボトルネックになるような「問題のあるSQL」を回避するノウハウを学びましょう。 データの操作や定義をする言語「SQL」は、どのような領域を担うエンジニアにとっても必修科目です。しかし、その仕様をきちんと理解し、パフォーマンスに優れたSQLを書ける方はそれほど多くありません。問題のあるSQLを書いてしまい、知らぬ間にそれがシステムのボトルネックになってしまう事態はよく発生します。 では、どうすればそうした事態を回避できるのでしょうか？ そのノウハウを学ぶため、今回は『SQLパフォーマンス詳解』の翻訳者であり、自身もエンジニアでもある松浦隼人（まつうら・はやと／@dblmkt）さんに8つ

4月中旬ころになりますが、新著が出ます。SQLのパフォーマンスを主題にした本で、実行計画を読むことで、なぜこのSQLは遅いのか、あるいは速いのかをデータベースの内部動作まで把握して理解しよう、という趣旨です。 リレーショナルデータベースというのは、SQLという自然言語を模したインタフェースによって、低次のレイヤーを隠蔽する意図で作られたミドルウェアなので、本当は実行計画などという手続レベルの世界をユーザが覗き見るのは、本末転倒なところもあります。ただそうはいっても、現実にSQLが遅かったら原因を解析せざるをえないわけだし、大体本当にブラックボックスにしたいなら、なんでどのDBMSも実行計画を見られる手段なんか用意してるんでしょうね不思議ですね、という理想と現実の狭間で悩むエンジニアの方々に少しでもベターな解に辿りつけるアプローチを提示できれば、と考えております。 以下まえがきと章立てです。

3月11日にスズキが発表した新型『アルト』の追加モデル、『アルト ターボ RS』。全幅1400mm時代（現行比-80mm）の軽自動車を髣髴とさせる670kgという軽量車体に、64ps/98Nm（10.0kgm）の強力なターボエンジンの組み合わせというだけで、軽スポーツらしい走りに対する期待が大いに膨らむところだ。 【画像全16枚】 ところでこのアルト ターボ RS、面白いことに手動変速機の設定がなく、自動クラッチ式の5速ロボタイズドMT「5AGS」のみとなっている。スポーツハッチなのにスロットル、ブレーキ、クラッチの3ペダル式MTがないことに疑問を持つ向きも多いことだろう。 もちろんユーザーから「純MTに乗りたい」という要望が多数上がり、かつアルト ターボ RSのセールスがスズキの望むレベルに達すれば、MTが追加される可能性もあるだろうが、5AGS+ターボという取り合わせは“かっ飛び派”の

前書き - インデックスの作成はなぜ開発者のタスクなのか インデックスの 内部構造 - インデックスは何に似ているか インデックス リーフノード - 二重連結リスト 検索 ツリー(Bツリー) - バランス木 遅いインデックス パートI - インデックスを遅くする2つの原因 where 句 - 検索のパフォーマンスを改善するためにインデックスを作成 等価 演算子 - 一致するキーの検索 プライマリキー - インデックスの使い方を確認 複合インデックス - 複数列に対するインデックス 遅いインデックス パートII - 前の問題点が再び 関数 - where句の 中での関数 大文字・小文字を区別する 検索 - UPPERと LOWER ユーザ定義 関数 - 関数インデックスの制限 インデックスの作り過ぎ - 冗長性の排除法 パラメータ化 クエリ - セキュリティとパフォーマンスのために 範囲 検