• スロークエリ → 過剰なテーブル走査 • N+1問題 → 不要なクエリの繰り返し実行 • 「計算量を削減する」視点が重要 • アルゴリズムやデータ構造の知識を身につけ、ボトルネックに気づきやすくする 2. 道具を磨く • エディター、Linuxコマンド、SaaSなどのツールを活用する • エディターの設定 : タグジャンプを活用し、コードを追いやすくする • Linuxコマンド : strace や tcpdump を使いこなし、システムの内部動作を観察 • SaaSの活用 : 監視やログ収集を効率化し、迅速な問題解決を可能にする 3. 引き出しを増やす • 計算量の問題を把握するだけでなく、それを改善する手法を知ることが重要 • データベース最適化 : インデックスの適切な利用、 SQLチューニング、ER図の読み解き • キャッシュ戦略 : HTTPリクエストの遅延対策 • 指数バックオフリトライ : 通信失敗時の再試行 • 多様な技術の引き出しを持つことで、柔軟な解決策を提供できるようになる