クエリ毎秒 (クエリパーセカンド) とは | 意味や読み方など丁寧でわかりやすい用語解説

クエリ毎秒 (クエリパーセカンド) の読み方

日本語表記

クエリ毎秒 (クエリパーセカンド)

英語表記

queries per second (クエリーズ パー セカンド)

クエリ毎秒 (クエリパーセカンド) の意味や用語解説

クエリ毎秒（QPS: Queries Per Second）は、データベースやWebサーバー、APIなど、特定のシステムが1秒間に処理できるリクエストやクエリの数を表す性能指標の一つである。この指標は、システムの処理能力、つまりどれだけの速さで要求に応答できるかを示すもので、特にデータベースシステムの性能評価において非常に重要な意味を持つ。QPSが高いほど、システムはより多くの同時リクエストを高速に処理できることを意味し、ユーザー体験の向上やビジネス要求への対応能力が高いと判断できる。逆にQPSが低い場合、システムは負荷に耐えられず、レスポンスの遅延や処理待ちが発生し、最終的にはユーザーの離脱やビジネス機会の損失につながる可能性がある。そのため、システム開発や運用において、QPSは常に監視され、最適化の対象となる。 詳細を説明する。QPSは、ある特定の期間に処理されたクエリの総数を、その期間の秒数で割ることで算出される。例えば、1分間（60秒）に30,000件のクエリが処理された場合、QPSは30,000 ÷ 60 = 500 QPSとなる。この数値はシステムがどれだけの「仕事量」をこなせるかを示す直接的な指標となる。 QPSを正確に測定するためには、データベースのモニタリングツールやアプリケーション性能管理（APM）ツールなどが用いられる。これらのツールは、特定の期間における平均QPSだけでなく、瞬間的な最大QPS（ピークQPS）や、時間帯によるQPSの変動も可視化し、システムの挙動を詳細に分析するのに役立つ。ピークQPSは、突発的な高負荷時におけるシステムの限界性能を把握するために特に重要であり、システムのキャパシティプランニングやスケーリング戦略の策定において考慮すべき要素となる。 QPSに影響を与える要因は多岐にわたる。まず、ハードウェアの性能が直接的に関わる。CPUの処理能力、搭載されているメモリの容量と速度、ディスクI/Oの性能（特にSSDの利用）、そしてネットワーク帯域などが、データベースがクエリを処理する速度に大きく影響する。次に、データベース自体の設計が重要である。テーブルのスキーマ設計が適切か、インデックスが効果的に利用されているか、正規化と非正規化のバランスが適切かなどがQPSを左右する。特に、SELECT文で頻繁に検索されるカラムに適切なインデックスがなければ、全件スキャンが発生し、クエリ処理速度が著しく低下する。 クエリの内容もQPSに大きく影響する。単純な単一テーブルへのSELECTクエリと比較して、複数のテーブルを結合するJOINクエリ、複雑な条件式を持つWHERE句、サブクエリ、大量のデータを集計する集約関数を含むクエリなどは、処理に時間がかかり、結果的にQPSを低下させる。また、INSERT、UPDATE、DELETEといった書き込み操作は、データの整合性保持のためのロック機構やログ書き込みが発生するため、読み込み操作よりも一般的にQPSが低くなる傾向がある。 データベースの設定もQPSに影響を及ぼす。例えば、バッファキャッシュのサイズやコネクションプールの設定、ログの設定などが、データベースの内部動作に影響を与え、クエリの処理効率を左右する。アプリケーション層の設計もQPSに密接に関係する。アプリケーションがデータベースに発行するクエリの頻度、コネクションの管理方法、データキャッシュの利用有無、ORM（Object-Relational Mapping）の適切な利用などが、データベースへの負荷を増減させる。さらに、同時にデータベースに接続されるクライアントの数が増えれば増えるほど、競合が発生しやすくなり、個々のクエリ処理速度が低下し、QPSも低下する可能性がある。 QPSを向上させるための対策は多岐にわたる。最も基本的なのは、クエリの最適化である。EXPLAINコマンドなどを用いて実行計画を分析し、遅いクエリを特定し、インデックスを適切に追加・削除したり、WHERE句の条件を見直したり、JOINの順序を最適化したりする。次に、データベースの設定を見直すパラメータチューニングが挙げられる。メモリ割り当てやキャッシュ設定を調整することで、I/O処理の回数を減らし、QPSを改善できる場合がある。ハードウェアの増強も有効な手段であり、より高速なCPU、大容量のメモリ、SSDへの移行、ネットワーク帯域の拡張などが考えられる。 さらに、キャッシュ機構の導入も重要である。アプリケーションサーバー側やデータベースサーバー側にキャッシュを設けることで、頻繁にアクセスされるデータをメモリ上に保持し、データベースへのアクセス回数を減らすことができる。スケーリングもQPS向上に不可欠な戦略である。データベースのレプリケーション（読み込み処理を複数のサーバーに分散）やシャーディング（データを分割して複数のサーバーに分散）、ロードバランシング（リクエストを複数のサーバーに均等に振り分ける）といった技術を利用し、システム全体の処理能力を向上させる。アプリケーションコードの改善も不可欠で、N+1クエリ問題の解消や、バッチ処理の最適化、コネクションプーリングの適切な利用などが挙げられる。 QPSは、システムの性能を測る上で重要な指標だが、他の指標と合わせて総合的に評価する必要がある。例えば、QPSが高くても、個々のクエリの応答時間（レスポンスタイムやレイテンシ）が長ければ、ユーザーはシステムの動作が遅いと感じるだろう。また、システムのリソース使用率（CPU使用率、メモリ使用率、ディスクI/O使用率など）も合わせて監視することで、QPSが特定の要因によって制限されているかどうかを判断できる。例えば、高いQPSを維持しているにもかかわらずCPU使用率が低い場合、データベースのチューニングやアプリケーションの最適化によって、さらにQPSを向上させる余地があるかもしれない。逆に、QPSが低いのにCPU使用率が高い場合は、CPUがボトルネックとなっている可能性が高い。 このように、クエリ毎秒はシステム全体の性能を理解し、改善していくための出発点となる重要な指標であり、システムエンジニアがシステムの健康状態を把握し、安定稼働と性能向上を図る上で不可欠な概念である。