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DBA運用をAIエージェントで――Claudeで実現するDB点検・チューニング・増設の自動化

毎朝MySQL・PostgreSQLを測定してA・B・C・Nの文字評価による診断表を作成し、問題のあるクエリをEXPLAINで診断して改善依頼書の草案を作成し、セール前のコネクション・Readerの増強・縮小計画と費用まで検討するDBAエージェントを、自分のノートPC上のDockerで直接作ります。

1名 が受講中です。

難易度 中級以上

受講期間 無制限

MySQL
MySQL
PostgreSQL
PostgreSQL
Docker
Docker
database
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MySQL
MySQL
PostgreSQL
PostgreSQL
Docker
Docker
database
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この講座で身につくこと

  • MySQL・PostgreSQLの指標をスナップショットとして収集し、A(良好)・B(注意)・C(危険)(測定不能はN)の文字評価を記した、単体で完結するHTML診断表を毎朝自動生成します。

  • ダイジェスト・スローログ・pg_stat_statementsからスロークエリ候補を抽出し、SQLリテラルをマスキングしてフィンガープリントで重複を排除します。

  • 読み取り専用アカウントでライブEXPLAINを実行し、フルスキャンや実行計画の誤判定を診断して、根拠となる数値を添えた改善依頼書の草案を作成します。

  • 「対応しました」報告を改善率の実測値(サンプル数・平均・スローログ・実行計画)だけで終結させる判定器を作ります。

  • アプリのPod数×コネクションプールの合計をmax_connectionsと比較し、Readerの増設・流入遮断・縮退・コストを承認ゲートと併せて計画・実行します。

  • マイグレーションSQLがオンラインDDLに対応可能かをプローブで確認し、大量のDML・N+1・インデックス不足について、重大度別のレビューコメントを残します。

最終目標 — 受講を終えたら、毎朝DBを代わりに計測して報告するエージェントを自分で作って稼働させます。

毎朝、エージェントがMySQL・PostgreSQLを測定してA・B・C・Nの文字ランク付きHTML診断表を作成し、問題のあるクエリを抽出してEXPLAINで診断し、改善依頼書の草案を作成します。さらに、定期セール(シーズンオフフェスタ)を前に、アプリのコネクションプール合計に対するmax_connectionsと、Readerの増設・削減計画および費用まで検討してくれます。

動画24講・約2時間30分・実習シナリオ24本。第0講では、この完成システムが実際に動く様子をまずお見せし、最後のキャップストーンでは、皆さん自身で同じシステムを完成させ、採点スクリプトで確認します。

こんな方におすすめ

  • 毎朝ダッシュボードやスローログを手作業で確認するDBA

  • DBを直接運用するバックエンド開発者(セール期間中にコネクションが枯渇しないか心配な方)

  • 「AIエージェントで運用を自動化」してみたいけれど、誤った数字をでっち上げるAIが怖い方

この講義の特徴

  • 判定はコード、説明はClaude。等級や依頼書の完了判定は測定値とルール(コード)が行い、LLMは説明文だけを作成します。LLMが証拠にない数字を書くと、自動的に拒否します。

  • 測定できなければN。接続できない、または権限がなく測定できない項目は推測で補わず、N(未測定)+理由として残します。

  • 「対策しました」を鵜呑みにしない改善率の判定。対策報告後にサンプル数・平均改善率・スローログ・実行計画を再計測し、完了・再測定が必要・判定保留に分類します。

  • 運用変更は人の承認が必要です。Readerの増減は承認ファイルがある場合に実行され、縮小時に残存接続が制限時間内に切断されない場合は自動的にロールバックして中断します。

  • すべての実習は手元のノートPCのDockerで。クラウドアカウントやAPIキーなしで、MySQL 8.0(Writer 1台+Reader 2台)・PostgreSQL 16・HAProxy・仮想データ(注文200万件)を使って最後まで進められます。Claudeとの接続は任意です。

  • 実習60%以上、「手順を追う→結果を確認する→あえて壊してみる」。画面上のすべての数値は、実際の実行記録からのみ取得しています。

学ぶこと

セクション

内容

0. 最終目標

完成したシステムのデモ

1. 実習環境と安全原則

レプリケーション・プロキシ環境、読み取り専用エージェントアカウント、秘密値のマスキング、Claude Code接続(CLAUDE.md・権限・スキル)

2. 朝のDB診断表

指標スナップショット、文字ランク(A・B・C・N)、スローログ・pg_stat_statements、数値で原因を説明する、HTML診断表

3. スロークエリ→改善依頼書

候補抽出、SQLリテラルのマスキング・フィンガープリント、安全なライブEXPLAIN、診断ルール(実行計画の誤判定を含む)、依頼書の重複排除、改善率の判定

4. シーズンオフフェスタに備えた容量計画

Pod数×プールサイズとmax_connectionsの比較、Reader増設・投入の判断、流入遮断・残存接続の解消・分離(maxLifetime)、失敗時のロールバック、コスト計算

5. スキーマ変更レビュー

オンラインDDLの判定(INSTANT・INPLACE・COPY、PGの再書き込み)、大量DML・N+1・インデックス不足、重大度別のレビューコメント

6. 自動化とキャップストーン

毎朝の自動実行、承認ゲート、フェスタのリハーサル全工程

実習環境

  • MySQL 8.0.44 · PostgreSQL 16.11 · HAProxy 3.0 · Python 3.12エージェント(すべてDocker、イメージタグ固定)

  • 架空のスポーツ・アウトドア用品総合モール「ループマーケット」:会員30万・注文200万・クーポン発行100万・商品20万・レビュー100万行(固定ルールで生成—誰でも同じデータ)

  • 実習資料(zip):docker-compose、シードSQL、エージェントコード一式(ユニットテストを含む)、講義ごとのシナリオスクリプト、練習問題と解答、Claude Codeの設定例

前提知識

  • SQLの基礎(SELECT・JOIN・インデックスの概念)、MySQLまたはPostgreSQLの使用経験

  • ターミナルでコマンドをコピーして実行できる程度。Pythonは読めれば十分です。

案内

  • ナレーションはAI合成音声です。画面・音声の数値は、講師が実際に実行した記録と照合しました。

  • LoopMarketとすべてのデータ・事象は教育用の架空のものです。時間・累積値はコンピューターによって異なる場合がありますが、文字ランク・計画形式・判定が同じであれば正常です。

  • 質問は講義Q&Aに残してください。

定価100,100ウォン(税込)→20%割引販売価格80,080ウォン

次のような方に
おすすめです

受講対象

  • 毎朝、ダッシュボードとスローログに目を通すDBA

  • MySQL・PostgreSQLを自ら運用し、セール期間中のコネクションに不安を感じているバックエンド開発者

  • AIエージェントで運用を自動化したいが、誤った数字をでっち上げるAIが心配なエンジニア

前提知識

  • SQLの基礎(SELECT・JOIN・インデックスの概念)と、MySQLまたはPostgreSQLの使用経験

  • ターミナルでコマンドをコピーして実行できる程度(Pythonは読めれば十分)

  • Dockerをインストールできる個人用PC(Dockerのメモリが6GB以上)。クラウドアカウント・APIキーは不要。

こんにちは
dorian05202988です。

経歴認証済み

20年以上にわたりデータベースとIT分野でキャリアを積んできたデータ職人です。DBAおよびDB Platformチームのマネージャーとしてデータベースプラットフォームに携わり、MySQL・PostgreSQL・Oracle・MongoDB、SQLチューニング、AWS・Terraform・Pythonを専門分野としています。ゲーム・金融・ITサービス分野での経験をもとに、データベースとクラウドアーキテクチャについて解説しています。『オラ​​クル実務チューニング SQLパターン学習』と『Oracle Pro*C実務プロジェクト活用書』を出版し、AWS Summit 2018・2019と「データよ、遊ぼう」2020では、サーバーレス・データベースの選択・マルチデータベース戦略について発表しました。最近は、Bedrock LLMを利用したスロークエリの分析・チューニング提案、DBスペック算定の自動化、DBメタMCPサーバーとSlackボットを通じた照会フローを扱っています。開発者向けのデータベース自動化と、非開発者向けのAI業務活用について、各コースの対象者と目的に合わせた実習を通じて解説しています。AIの提案をそのまま適用するのではなく、結果の同一性・実行計画・観測条件を確認し、根拠が不足している場合は保留する判断基準を伝えています。会社の運用データや認証情報は講義資料に含めません。

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カリキュラム

全体

24件 ∙ (2時間 30分)

講座資料:

授業資料
講座掲載日: 
最終更新日: 

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