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MySQLクエリチューニングの自動化:AI診断から再発追跡まで

SQLチューニングを学んだ後、繰り返し発生するチューニング対応業務を自動化しましょう。MySQLクエリの収集から、AIによる診断・実測検証・担当者への引き継ぎ・再発追跡までをつなぐ実務プロジェクトです。

1名 が受講中です。

難易度 中級以上

受講期間 無制限

Python
Python
SQL
SQL
AWS
AWS
MySQL
MySQL
grafana
grafana
Python
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SQL
SQL
AWS
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MySQL
MySQL
grafana
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受講後に得られること

  • 総負荷と実行回数に基づいてクエリ優先順位表を作成し、AI提案の採用・却下・保留の根拠を記録します。

  • 実測検証・担当者への引き継ぎ・改善と再発追跡をつなぎ、事後成果報告書を完成させます。

MySQLクエリチューニングの自動化:AI診断から再発追跡まで

SQLチューニングを学んだ後、繰り返し発生するチューニング対応業務を自動化しましょう。MySQLクエリの収集から、AIによる診断・実測検証・担当者への引き継ぎ・再発追跡までをつなぐ実務プロジェクトです。

収集から再発追跡まで、一つの流れで

クエリ収集 → AI診断 → 実測検証 → 担当者チケット → 解決・再発追跡

  • 収集:performance_schemaの累積値のスナップショット差分を保存し、実行回数と総負荷から対応の優先順位を決定します。

  • 診断:読み取り専用の根拠確認ツールとClaude Codeで実行計画と改善提案を確認します。

  • 検証:別のDBで単一のADD INDEX前後の結果の同一性とパフォーマンスを測定し、インデックスを元に戻します。

  • 引き継ぎ:CMDBの担当者情報と既存のチケットを紐づけ、重複発行を防止します。

  • 追跡:解決後の観測結果と再発状況をGrafanaレポートと業務記録に残します。

本番DBのインデックスを自動適用しません。検証結果と変更計画を記録し、実際の本番環境の変更は人による承認と確認を経て実施します。

受講後に完成させる4つの成果物

  • クエリ優先順位表:平均実行時間・回数・総負荷を比較し、優先対応の対象と除外理由を説明します。

  • AI提案検証記録:結果の同一性、実行計画、適用前後の測定とロールバック条件を確認し、採用・却下・保留の根拠を記載します。

  • 担当者依頼書:対象クラスター、クエリフィンガープリント、担当チームと既存チケットを紐づけます。

  • 事後成果報告書:実際の適用状況、観測条件とサンプル、改善・悪化・再発および次のアクションを記録します。

開始案内+7つの学習セクション、合計8セクション

  1. 開始案内・学習資料と実習の進め方:学習の順序と検証範囲を確認します。

  2. 観測基準と実習環境の準備:平均時間・実行回数・総負荷を区別します。

  3. 実行計画・インデックス・クエリチューニングの判断:実行計画を読み、インデックスとクエリの改善を実践します。

  4. 収集・検出・CMDB連携:スナップショットと検出ルールを構成し、収集漏れと実際の未実行を区別します。

  5. Claude Codeの診断と実測検証:AIの提案を検討し、別のDBで効果を測定します。

  6. 担当者・チケット・解決と再発の追跡:重複防止と解決・再発の状態を紐づけます。

  7. Grafana・成果記録・運用変更:観測結果を可視化し、適用事実と成果を記録します。

  8. 総合判断課題とAWS拡張:総合課題を完成させ、クラウド拡張の道筋を確認します。

全59レッスン・動画2時間41分。動画視聴のほかに、環境構築や演習・課題の作成時間が必要です。

9つの状況で検証と事後判断を練習します

結果の変更、収集の空白、実行なし、インデックス未使用、環境の変化、撤回、改善、悪化、未適用の事例を扱います。合成事例・解答テンプレート・解説・評価ルーブリックを用いて、どのような根拠がさらに必要なのかを説明します。

自動採点では、必須項目と判定コードの一致を確認します。説明の質はルーブリックで別途検討し、課題の合格は公認資格や運用変更の承認を意味しません。

購入前に実際の授業を確認してください

以下のカリキュラムで、「01-01 講義紹介」(3分 36秒)と「01-06 何から直すか — 総負荷で順位付け」(2分 30秒)のプレビューを確認できます。

別途用意された約1分41秒のプロモーション動画には、実際の授業からの約90秒の抜粋が含まれています。プロモーション動画と無料授業のプレビューは、それぞれ別の動画です。

講座では、ローカルAIによる合成男性ナレーションを使用しています。本編には選択可能な韓国語字幕と、別途SRT・台本を提供していますので、プレビューで説明の速度と発音をご確認ください。

このような方におすすめです

  • SELECT・JOINを読み、繰り返し発生する遅いクエリへの対応を自動化しようとするバックエンド開発者

  • 診断・担当者への引き継ぎ・事後観測をつなげたいDBA・SRE・プラットフォームエンジニア

  • AI提案の適用可否を根拠と実測に基づいて判断したいテックリード

基本的なSQLとインデックスの概念、ターミナルコマンドとPython仮想環境の基礎知識が必要です。SQL構文の入門とSQLP試験対策については、別途基礎コースの受講を推奨します。

実習環境と別途費用

  • アカウント不要の判断課題: Python 3.10以上とエディターで始めます。Python標準ライブラリのみを使用し、外部APIやクラウドアカウントは必要ありません。

  • ローカルMySQL演習:Dockerまたは別途MySQL環境とPythonが必要です。合成注文200万行を使用するため、十分なメモリ・ディスク・ポートを確保してください。実行時間と計画は環境によって異なります。

  • 新しいAI診断を実行:Claude Codeの認証と読み取り専用の実習ツールが必要で、サービス利用料金は別途かかります。録画された結果でも学習できます。

  • AWS拡張演習:Terraform・CLI、承認済みのAWSアカウント、リソース削除権限およびモデルへのアクセスが必要で、デプロイ時には別途料金が発生します。

提供資料とAWS補完ソース

全59レッスンと動画2時間41分、SRT・台本、ワークブック、重要概念の確認問題、合成課題と解説、判断ルーブリック、4種類の業務記録テンプレート、およびインストール・検証・削除の手順を提供します。

別途用意した合成RDS環境での収集・検出、内部チケット、Bedrock診断、検証用インデックスの追加・削除、解決・再発追跡を確認できるAWS補完ソースも提供します。実行記録、テスト、および仕様別の検証範囲は、AWS公開補完ソースとドキュメントでご確認ください。

最新最小仕様の全再デプロイ・実測、Jira・Slackへの実際の送信、長期復旧および既存運用DBへの移行は、別途検証対象です。環境ごとの実行結果とAIの回答は異なる場合があります。モデルの重み・会社の運用データ・認証情報は提供資料に含まれていません。

購入前に気になる点

AIが運用DBにインデックスを自動適用しますか?
いいえ。別途用意した検証DBで確認し、元に戻します。AWS apply-planは変更計画書を作成し、実際の運用環境への変更は人による承認と点検を経て行います。

AIアカウントなしで始められますか?
はい。録画された結果とアカウント不要の合成判断課題から始められます。新しいAI診断やAWSデプロイを実行する際は、別途認証と費用が必要です。

例と同じ性能が出なければなりませんか?
データ分布・統計・オプティマイザ・実行環境によって異なります。同一条件で結果の一致性・実行計画・実行前後の測定根拠を比較する方法を学びます。

質問への回答とアップデートはどのように提供されますか?
受講期限は無期限です。購入後6か月間、講義内容および提供例に関するQ&Aをサポートし、質問を受けた日から7日以内に回答します。リリース後6か月間に確認された講義・実習の誤りを修正します。会社の運用DBの個別チューニング・デプロイ代行・個別システム連携はサポート範囲に含まれません。

講師データ職人をご紹介します

20年以上にわたりデータベースとIT分野で経験を積んできたデータ職人です。ゲーム・金融・ITサービス分野でDBAおよびDBプラットフォームチームのマネージャーとして働き、SQLチューニングとデータベースプラットフォームに携わってきました。繰り返し発生するクエリへの対応を、収集・診断・検証・担当者への引き継ぎ・事後追跡までつなげるために、この講座を作りました。現場で活用できる自動化の流れと、AIによる提案を検証する基準をあわせてお伝えします。

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • SQLを読め、繰り返し発生するクエリチューニングの依頼を自動化したいバックエンド開発者

  • AIの提案を検証し、担当者・チケット・改善の追跡をつなげたいDBA・SRE・プラットフォームエンジニア

前提知識、
必要でしょうか?

  • 基本SQLのSELECT・JOIN・WHEREとインデックスの概念

  • Pythonコードとターミナルコマンドを読む能力。ローカルでの実習にはDocker、AWSの拡張には別途アカウントと費用が必要です。

こんにちは
dorian05202988です。

キャリア認証

20年以上にわたりデータベースおよび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ACLE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および「データよ、遊ぼう」2020では、サーバーレス・データベース選定・マルチデータベース戦略について講演しました。最近では、Bedrock LLMを用いたスロークエリの分析・チューニング推奨、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について取り組んでいます。今回の講義では、MySQLクエリの収集からAIによる診断、実測検証、担当者への引き継ぎ、解決および再発追跡までをつなぐプロジェクトについて、公開された補助ソースと合成データを用いて解説します。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、根拠が不十分な場合は保留する判断基準をお伝えします。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

59件 ∙ (2時間 41分)

講座資料:

授業資料
講座掲載日: 
最終更新日: 

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