[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"article-deep-evm-27-postgresql-performance-index-vacuum":3},{"article":4,"author":51},{"id":5,"category_id":6,"title":7,"slug":8,"excerpt":9,"content_md":10,"content_html":11,"locale":12,"author_id":13,"published":14,"published_at":15,"meta_title":16,"meta_description":17,"focus_keyword":18,"og_image":19,"canonical_url":19,"robots_meta":20,"created_at":15,"updated_at":15,"tags":21,"category_name":31,"related_articles":32},"d4000000-0000-0000-0000-000000000127","a0000000-0000-0000-0000-000000000045","Deep EVM #27：PostgreSQLパフォーマンス — インデックス、VACUUM、クエリ最適化","deep-evm-27-postgresql-performance-index-vacuum","部分インデックス、カバリングインデックス、時系列用BRIN、autovacuum設定、EXPLAIN ANALYZE解釈でPostgreSQLパフォーマンスチューニングをマスター。","## パフォーマンスツールキット\n\nPostgreSQLは箱から出してすぐ高速ですが、スケール時 — 数千万行、秒間数千クエリ — では内部の理解が必要です。3つの柱：インデックス、VACUUM、クエリ最適化。\n\n## インデックスタイプ\n\nB-Tree（デフォルト）、部分インデックス（条件に一致する行のみ）、カバリングインデックス（INCLUDE）、BRINインデックス（時系列データに最適、3400万行で~100KB）、GINインデックス（JSONB、全文検索）。\n\n## VACUUM：サイレントパフォーマンスキラー\n\nautovacuumのデフォルト設定は保守的すぎます。高書き込みテーブルではaggressiveにチューニング。\n\n## EXPLAIN ANALYZE\n\n最も重要なデバッグツール。実行時間、行数、バッファヒットを確認。一般的なアンチパターン：大テーブルのシーケンシャルスキャン、インデックスなしのネステッドループ、不正確な行推定。\n\n## まとめ\n\n推測ではなく測定。すべての遅いクエリには実行プランにストーリーがあります。","\u003Ch2 id=\"\">パフォーマンスツールキット\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>PostgreSQLは箱から出してすぐ高速ですが、スケール時 — 数千万行、秒間数千クエリ — では内部の理解が必要です。3つの柱：インデックス、VACUUM、クエリ最適化。\u003C\u002Fp>\n\u003Ch2 id=\"\">インデックスタイプ\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>B-Tree（デフォルト）、部分インデックス（条件に一致する行のみ）、カバリングインデックス（INCLUDE）、BRINインデックス（時系列データに最適、3400万行で~100KB）、GINインデックス（JSONB、全文検索）。\u003C\u002Fp>\n\u003Ch2 id=\"vacuum\">VACUUM：サイレントパフォーマンスキラー\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>autovacuumのデフォルト設定は保守的すぎます。高書き込みテーブルではaggressiveにチューニング。\u003C\u002Fp>\n\u003Ch2 id=\"explain-analyze\">EXPLAIN ANALYZE\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>最も重要なデバッグツール。実行時間、行数、バッファヒットを確認。一般的なアンチパターン：大テーブルのシーケンシャルスキャン、インデックスなしのネステッドループ、不正確な行推定。\u003C\u002Fp>\n\u003Ch2 id=\"\">まとめ\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>推測ではなく測定。すべての遅いクエリには実行プランにストーリーがあります。\u003C\u002Fp>\n","ja","b0000000-0000-0000-0000-000000000001",true,"2026-03-28T10:44:27.270127Z","PostgreSQLパフォーマンス — インデックス、VACUUM、クエリ最適化","部分インデックス、時系列用BRIN、autovacuumチューニング、EXPLAIN ANALYZE解釈、一般的なアンチパターンでPostgreSQLパフォーマンスをマスター。","postgresql パフォーマンス最適化",null,"index, follow",[22,27],{"id":23,"name":24,"slug":25,"created_at":26},"c0000000-0000-0000-0000-000000000006","Docker","docker","2026-03-28T10:44:21.513630Z",{"id":28,"name":29,"slug":30,"created_at":26},"c0000000-0000-0000-0000-000000000005","PostgreSQL","postgresql","DevOps",[33,39,45],{"id":34,"title":35,"slug":36,"excerpt":37,"locale":12,"category_name":31,"published_at":38},"d0000000-0000-0000-0000-000000000650","Platform EngineeringがDevOpsを飲み込んだ：2026年のIDP構築","platform-engineering-devops-nomikonda-2026-idp-kochiku","80%の大規模エンジニアリング組織が専任のプラットフォームチームを持ち、2024年の45%から増加。内部開発者プラットフォーム——セルフサービスポータル、事前承認インフラ、自動化ガードレール——がDevOpsをスケールで提供する標準的な方法になりました。","2026-03-28T10:44:47.822230Z",{"id":40,"title":41,"slug":42,"excerpt":43,"locale":12,"category_name":31,"published_at":44},"d0000000-0000-0000-0000-000000000649","ゼロ計装オブザーバビリティ：eBPFがSidecarフリートを置き換えた方法","zero-keiso-obuzababiriti-ebpf-sidecar-furito-okikaeta","67%のKubernetesチームがeBPFベースのオブザーバビリティツールを使用しており、2024年の29%から増加。テレメトリ収集をカーネルに移すことで、eBPFはsidecarコンテナを排除し、RAM使用量を84%削減、CPU オーバーヘッドは1%未満を実現。","2026-03-28T10:44:47.817031Z",{"id":46,"title":47,"slug":48,"excerpt":49,"locale":12,"category_name":31,"published_at":50},"d0000000-0000-0000-0000-000000000648","WASI 0.3とコールドスタートの終焉：サーバーサイドWasmの本番運用","wasi-0-3-korudo-sutato-no-shuen-sabasaido-wasm-honban-unyo","WASI 0.3は2026年2月にネイティブasync I\u002FO、ストリーム型、完全なソケットサポートとともにリリースされました。サーバーサイドWebAssemblyはマイクロ秒のコールドスタートを実現し、主要クラウドプロバイダーすべてがWasmサーバーレスを提供しています。","2026-03-28T10:44:47.799002Z",{"id":13,"name":52,"slug":53,"bio":54,"photo_url":19,"linkedin":19,"role":55,"created_at":56,"updated_at":56},"Open Soft Team","open-soft-team","The engineering team at Open Soft, building premium software solutions from Bali, Indonesia.","Engineering Team","2026-03-28T08:31:22.226811Z"]