大規模イベントを前に、PostgreSQLでは何を準備し、オープン時にはまず何を確認すべきでしょうか？教育用 Aurora PostgreSQLで実際に発生させたロック待ち・デッドロック・VACUUM遅延・フェイルオーバー・Reader CPU急増の実験記録と診断SQL、イベントタイプ7種のプレイブックを通じて、イベント前・中・後の対応手順を練習します。
1名 が受講中です。
難易度 中級以上
受講期間 無制限
CPU使用率とDB Loadを同じ1分間の時間軸で並べ、実行ボトルネックと待機ボトルネックを区別して、オープン直後の初動対応の順序を決めます。
pg_stat_activity・pg_locks・pg_blocking_pidsで、idle in transaction状態のブロッカーと待機チェーンを特定し、lock_timeout（55P03）・デッドロック（40P01）・シリアライゼーション失敗（40001）を読み取り、対応します。
pg_stat_statementsの2つのスナップショットの差分とEXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS)を用いてイベント区間の負荷への寄与を計算し、Claudeのインデックス提案を結果の同一性と書き込みコストの観点から検証します。
VACUUMが削除できないデッドタプル、テーブル膨張、トランザクションIDの経過年数を測定し、タイムセールや長期イベントにおけるPostgreSQL固有のリスクを管理します。
先着順クーポン・限定版ドロップ・注文の急増など、イベントタイプ7種ごとに事前準備・即時対応・やってはいけないことを定め、障害時の切り替え後、接続・書き込みが復旧するまで確認します。
学習対象は
誰でしょう？
大規模イベントを前に、Aurora PostgreSQL側で何を準備すればよいのか悩んでいるバックエンド開発者
pg_stat_activityやpg_stat_statementsは知っているものの、障害発生時に何から確認すべきか判断基準を必要としているSRE・若手DBA
MySQLの経験はあるものの、PostgreSQLのMVCC・VACUUM・トランザクションIDのリスクをイベントの観点から整理したい方
ClaudeのようなAIのクエリ分析を使いたいけれど、そのまま信じるのは不安な方
前提知識、
必要でしょうか？
SELECT・JOIN・インデックス・トランザクションの基本概念
Aurora・RDSのWriter・Reader構造に関する基礎理解
ターミナルコマンドの実行（ローカルでの実習にはPostgreSQL 16以上またはDocker、Python 3.10以上が必要）
キャリア認証
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。
全体
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