去年からフロントエンドのパフォーマンスについて断続的に学んでいるが、自分の頭のなかにある知識はどれも断片的で、まとまりを欠いているような感覚があった。 知識と知識がつながっておらず、各施策が何のために行われるのかも、必ずしも自明ではなかった。何となく「パフォーマンスに効果がある」と言ってしまうが、それが何を指しているのかは実は曖昧だった。 このような状態では新しい知識を得ていくのが難しいというか、効率的に行えないように思えた。議論の背景が分からないし、文脈や問題意識を上手く掴めないから。何の話をしているのかよく分からない、という状態になりがち。書かれてあることの意味は分かっても論旨を掴めているわけではないから、自分のなかに定着しない。 そこで、現時点で自分が知っていることを整理して、自分なりに分類しておくことにした。 当たり前だが、どのテクニックがどの程度有効なのかは、状況によって違う。
このサイトでは、SQL を高速化するためのちょっとしたパフォーマンス・チューニングの技術を紹介します。と言っても、『プログラマのためのSQL 第2版』の受け売りがほとんどなので、この本を読んでいただければ、本稿を読む必要はありません。 最初に、パフォーマンス・チューニングに関する全体の方針を述べておくと、それはボトルネック(一番遅いところ)を改善することです。当たり前ですが、既に十分速い処理をもっと速くしたところで、システム全体のパフォーマンスには影響しません。従って「処理が遅い」と感じたら、最初にすることは、SQL やアプリの改修ではなく、「どこが遅いのか」を調査することです。いきなりあてずっぽうで改善をはじめても効果は出ません。医者が患者を診るとき最初にすることが検査であるのと同じです。病因が何であるかを突き止めてからでないと、正しい処方はできないのです。 その基本を承知していただいた
こんにちは、ぬこすけです。 近年、Webフロントエンドではサイトのパフォーマンスの重要性が高まっています。 例えば、GoogleはCore Web Vitalというパフォーマンスに指標を検索結果のランキング要因に組み込みました。 また、近年の某企業が「パフォーマンスの改善に取り組んだ結果、セッション数〇%アップ、CVR〇%アップ...」などの事例は枚挙にいとまがないでしょう。 パフォーマンスチューニングするためには、定量的に計測してボトルネックを探すようなトップダウンなアプローチもあります。 しかしながら、時には千本ノック的にハウツーを片っ端から試していくボトムアップなアプローチも有効になることもあったり、日々のコーディングでパフォーマンスを意識したコードを書くことは大切でしょう。 この記事ではパフォーマンス最適化のハウツーを紹介します。 パフォーマンス改善の施策が思い浮かばない時やフロン
はじめに 私はこれまで機械学習のパラメータチューニングに関し、様々な書籍やサイトで学習を進めてきました。 しかしどれもテクニックの解説が主体のものが多く、 「なぜチューニングが必要なのか?」 という目的に関する記載が非常に少なかったため、体系的な理解に苦労しました。 この経験を後世に役立てられるよう、「初心者でも体系的に理解できる丁寧さ!」をモットーに記事にまとめたいと思います。 具体的には、 1. パラメータチューニングの目的 2. チューニングの手順とアルゴリズム一覧 3. Pythonでの実装手順 (SVMでの分類を例に) の手順で解説を進めます。 独自解釈も含まれるため、間違っている点等ございましたら指摘頂けると有難いです。 なお、文中のコードはこちらのGitHubにもアップロードしております。 2021/9/6追記:LightGBMのチューニング実行例追加 以下の記事に、Ligh
SQLのチューニング方法 昔Qiitaで書いたものをzennにうつして、若干の修正、追加をしてみました。 ORACLEでの経験を元に書いていますがコストベースのリレーショナルデータべースなら大体共通の考え方だと思うので他にも使えると思います。 SQLのチューニングといえば比較的容易に済むインデックスをとりあえず作成する。といった対応を取られがちですが、数万レコード程度でのデータ量ではあまり効き目がなく(自分の経験則)、どちらかといえば、結合順が大幅に狂ってたりすることが原因のことが多かったりします。よって本当にインデックスがないことが原因なのか?を熟考する必要があります。(例えばID以外のフラグとかコードに単項目indexを貼ってるのもみたことがあります。怖いけど実話) また、インデックスを作りすぎるとオプティマイザが狂いやすくなって他のSQLにも悪影響を及ぼしたりするので結構熟慮して追加
近年の Node.js は API のサーバとしてはもちろん、Nuxt.js や Next.js といった SSR や BFF などフロントエンドのためのバックエンド言語としての人気が高まっています。 フロントエンドエンジニアがコンテキストスイッチ少なくバックエンドの整備ができることは非常に大きな利点です。 ですが、フロントエンド(ブラウザ側)とバックエンド(サーバ側)ではパフォーマンスチューニングで見るべき点が大きく違います。 しかし Node.js アプリケーションのパフォーマンスイシューの見つけ方などがまとまっている資料は少ないです。 そこで、本記事ではフロントエンドエンジニアが Node.js でパフォーマンスイシューを見つけ、改善するため自分が普段パフォーマンスチューニングを依頼されているときにみている基礎的なポイトをまとめていきます。 1. 計測ステップlink Node.js
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