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SQLiteクエリパフォーマンス最適化を専門とするスキル。EXPLAIN QUERY PLAN分析、インデックス戦略、クエリリライトを通じて、遅いクエリを診断し実行計画を改善します。Anchors:• High Performance MySQL (Baron Schwartz) / 適用: クエリ分析と診断手法 / 目的: 体系的なパフォーマンス診断• Use The Index, Luke (Markus Winand) / 適用: インデックス設計原則 / 目的: 効果的なインデックス活用• Systems Performance (Brendan Gregg) / 適用: 測定駆動のアプローチ / 目的: 定量的な効果検証Trigger:Use when optimizing slow queries, analyzing execution plans, designing indexes, resolving N+1 problems, or improving database performance systematically.Keywords: slow query, EXPLAIN QUERY PLAN, index optimization, query rewriting, N+1 problem, database performance, SQLite performance

⭐3stars🔀0forks📁View on GitHub🕐Updated Jan 10, 2026
[SQL and Databases]

When & Why to Use This Skill

This Claude skill specializes in SQLite query performance optimization. It provides a systematic, measurement-driven approach to diagnosing slow queries, analyzing execution plans with EXPLAIN QUERY PLAN, and implementing advanced indexing strategies and query rewrites to maximize database efficiency and responsiveness.

Use Cases

  • Diagnosing and resolving performance bottlenecks in slow-running SQLite queries using detailed execution plan analysis.
  • Designing and implementing effective indexing strategies to improve data retrieval speeds while minimizing the impact on write performance.
  • Identifying and refactoring N+1 query patterns in application code to reduce database load and latency.
  • Conducting quantitative performance validation by comparing benchmarks and execution plans before and after optimization.
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• High Performance MySQL (Baron Schwartz) / 適用クエリ分析と診断手法 / 目的: 体系的なパフォーマンス診断
• Use The Index, Luke (Markus Winand) / 適用インデックス設計原則 / 目的: 効果的なインデックス活用
• Systems Performance (Brendan Gregg) / 適用測定駆動のアプローチ / 目的: 定量的な効果検証
Keywordsslow query, EXPLAIN QUERY PLAN, index optimization, query rewriting, N+1 problem, database performance, SQLite performance

Query Performance Tuning

概要

SQLiteクエリパフォーマンスを測定駆動で最適化します。遅いクエリの診断、実行計画の分析、インデックス設計、クエリリライトを段階的に実施し、パフォーマンス改善を実現します。

ワークフロー

Phase 1: Analysis（分析）

目的: 遅いクエリを特定し、実行計画を分析してボトルネックを診断

Task: agents/analysis.md

入力:

  • 対象クエリ（SQL文）
  • パフォーマンス要件（許容レスポンス時間）

出力:

  • EXPLAIN QUERY PLAN 分析結果
  • ボトルネック診断レポート
  • 最適化の優先順位

実行タイミング: クエリが遅いと報告された時、パフォーマンス問題の調査時

Phase 2: Optimization（最適化）

目的: インデックス設計、クエリリライト、N+1問題解決を実施

Task: agents/optimization.md

入力:

  • Phase 1 の分析結果
  • データベーススキーマ
  • クエリパターン

出力:

  • インデックス設計案（DDL含む）
  • 最適化されたクエリ
  • 実装手順書

実行タイミング: 分析後の改善実施、インデックス追加判断時

Phase 3: Validation（検証）

目的: 最適化効果を測定し、パフォーマンス改善を検証

Task: agents/validation.md

入力:

  • 最適化前後のクエリ
  • ベンチマーク条件

出力:

  • パフォーマンス比較レポート
  • 改善率の測定結果
  • 残存課題の特定

実行タイミング: 最適化実施後、効果測定が必要な時

Task仕様

Task 起動タイミング 入力 出力
analysis Phase 1開始時 クエリ・要件 ボトルネック診断
optimization Phase 2開始時 分析結果・スキーマ インデックス・最適化SQL
validation Phase 3開始時 最適化前後クエリ 検証レポート

詳細仕様: 各Taskの詳細は agents/ ディレクトリを参照

ベストプラクティス

すべきこと

  • 測定から始める（推測による最適化を避ける）
  • EXPLAIN QUERY PLAN で実行計画を必ず確認
  • インデックス追加前にクエリパターンを分析
  • N+1問題は早期に特定して解決
  • 最適化効果を数値で検証
  • 書き込み性能への影響を考慮

避けるべきこと

  • 測定なしの盲目的なインデックス追加
  • 実行計画を見ずにクエリを変更
  • 過度なインデックス（書き込み性能の劣化）
  • 単一クエリのみの最適化（全体像を見失う）
  • 統計的妥当性のない測定

リソース参照

references/（詳細知識）

リソース パス 内容
基礎知識 references/Level1_basics.md 基礎概念と用語
実務パターン references/Level2_intermediate.md 実務での適用
高度な最適化 references/Level3_advanced.md 高度な最適化技法
専門トラブルシューティング references/Level4_expert.md 専門的な問題解決
EXPLAIN解析 references/explain-analyze-guide.md 実行計画の読解
インデックス戦略 references/index-strategies.md インデックス設計
クエリパターン references/query-patterns.md 最適化パターン
監視クエリ references/monitoring-queries.md パフォーマンス監視

scripts/（決定論的処理）

スクリプト 用途 使用例
analyze-slow-queries.mjs 遅いクエリ分析 node scripts/analyze-slow-queries.mjs --query "SELECT ..." --threshold 100
log_usage.mjs 使用履歴記録 node scripts/log_usage.mjs --result success --phase analysis
validate-skill.mjs 構造検証 node scripts/validate-skill.mjs

assets/（テンプレート）

テンプレート 用途
performance-report-template.md パフォーマンス分析レポート

変更履歴

Version Date Changes
3.0.0 2026-01-02 18-skills.md仕様完全準拠: optimization/validation agents追加
2.1.0 2026-01-02 Task仕様テーブル形式化
2.0.0 2025-12-31 18-skills.md 仕様に準拠、agents/ Task追加
1.0.0 2025-12-24 初版