SQL 实战指南：Claude Code 实战指南

SQL查询优化を通过 Claude Code 实践

数据库の性能問題は多くの项目で発生します。借助 Claude Code，遅い查询の原因特定から索引设计まで、SQLの优化を高效地進められます。

スロー查询の分析

実行計画の読み方

> 以下查询が遅い原因を分析して：
> SELECT u.*, COUNT(o.id) as order_count
> FROM users u
> LEFT JOIN orders o ON u.id = o.user_id
> WHERE u.created_at > '2025-01-01'
> GROUP BY u.id
> ORDER BY order_count DESC
> LIMIT 20;

Claude Code 実行計画（EXPLAIN ANALYZE）の結果を貼り付けると、ボトルネックを特定して改善案を提示してくれます。

-- 改善後：必要なカラムのみ選択、インデックス活用
SELECT
  u.id,
  u.name,
  u.email,
  COUNT(o.id) as order_count
FROM users u
LEFT JOIN orders o ON u.id = o.user_id
WHERE u.created_at > '2025-01-01'
GROUP BY u.id, u.name, u.email
ORDER BY order_count DESC
LIMIT 20;

-- 推奨インデックス
CREATE INDEX idx_users_created_at ON users(created_at);
CREATE INDEX idx_orders_user_id ON orders(user_id);

索引设计

複合索引の优化

> 以下搜索条件に最適な索引を设计して：
> - status + created_at での範囲搜索
> - category + price での筛选 + 排序

-- 等価条件を先、範囲条件を後に配置
CREATE INDEX idx_products_status_created
  ON products(status, created_at DESC);

-- カバリングインデックスで追加のテーブルアクセスを回避
CREATE INDEX idx_products_category_price
  ON products(category, price)
  INCLUDE (name, description);

Claude Code 「カーディナリティの高いカラムを先にする」「範囲搜索カラムは索引の末尾にする」といった设计原則も合わせて説明してくれます。

N+1問題の検出と解消

> 这个ORMコードにN+1問題がないか确认して：

// N+1問題あり
const users = await prisma.user.findMany();
for (const user of users) {
  const orders = await prisma.order.findMany({
    where: { userId: user.id },
  });
}

// 改善後：includeで一括获取
const users = await prisma.user.findMany({
  include: {
    orders: true,
  },
});

ウィンドウ函数の活用

複雑な汇总やランキング查询は、ウィンドウ函数使用ことでサブ查询より高效地記述可以。

-- 各カテゴリ内での売上ランキング
SELECT
  product_name,
  category,
  revenue,
  RANK() OVER (PARTITION BY category ORDER BY revenue DESC) as rank,
  SUM(revenue) OVER (PARTITION BY category) as category_total
FROM product_sales;

パーティショニング

大量数据の表格にはパーティショニングも有效です。让 Claude Code「这个表格を月ごとにパーティション分割して」と依頼すると、合适的パーティション戦略を提案してくれます。

总结

借助 Claude Code，SQL查询のボトルネック分析から索引设计、ORMレベルでの优化まで一貫して改善可以。数据库迁移やPrisma ORM活用也建议一并参考。

SQL性能的详细信息请参阅Use The Index, Luke。