AI が監視を設計するデータベース監視サービス「Scandock」
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データベースの監視と運用、障害対応、AI の活用について、手を動かして確かめられる形で解説しています。
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2026年11月2日
Cloudflare D1 とは?料金・制限・使い方と向いている用途
Cloudflare D1 は SQLite ベースのサーバーレス DB です。Workers からの使い方、DB サイズや無料枠などの制限と料金、Time Travel、リードレプリカ、向いている用途を 2026 年 11 月時点の公式情報で整理します。
Cloudflare D1
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2026年11月2日
MySQL のバックアップの取り方 mysqldump から RDS スナップショットまで
MySQL のバックアップ方法を、mysqldump、mysqlpump、Percona XtraBackup、バイナリログ、RDS・Aurora のスナップショットの順に、使いどころと手順を説明します。リストアの手順と、バックアップが動いているかの確認方法もまとめました。
MySQL
Amazon RDS・Aurora
2026年11月1日
SQL チューニングの進め方 遅いクエリを見つけてから直すまで
SQL チューニングの手順を、遅いクエリの見つけ方、実行計画の読み方、インデックスの使い方、よくあるパターンの直し方の順に説明します。MySQL と PostgreSQL の両方で使える考え方と、それぞれの具体的なコマンドをまとめました。
MySQL
PostgreSQL
パフォーマンス
2026年11月1日
TiDB とは?MySQL 互換の分散 DB の仕組みと移行の注意
TiDB は MySQL 互換の分散 SQL データベースです。TiDB・PD・TiKV・TiFlash の構成、TiDB Cloud のプランの違い、MySQL との違い (AUTO_INCREMENT、トランザクション、未対応の機能) と移行の注意点を整理します。
TiDB
MySQL
2026年10月31日
PostgreSQLのVACUUMとは、autovacuumと肥大化の監視
PostgreSQL の VACUUM と autovacuum の仕組み、動く条件、n_dead_tup や last_autovacuum での確認、肥大化の原因、age(datfrozenxid) での XID 周回の監視までを解説します。
PostgreSQL
パフォーマンス
監視
2026年10月31日
Amazon RDS と Aurora の料金の仕組みと節約する方法
Amazon RDS と Aurora の料金を、インスタンス、ストレージ、I/O、マルチ AZ、リードレプリカ、ACU に分けて整理し、リザーブドインスタンスや Savings Plans、Serverless v2、マルチ AZ の見直しなどの節約方法を CLI と SQL の例つきでまとめます。
Amazon RDS・Aurora
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2026年10月30日
Zabbix で DB 監視する方法 (MySQL・PostgreSQL・ODBC)
Zabbix で MySQL と PostgreSQL を監視する方法を、Zabbix agent 2 の公式テンプレート、ODBC 監視、カスタムクエリに分けて説明します。主なアイテムとトリガー、注文数のような業務データを監視する工夫と限界もまとめました。
MySQL
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監視
2026年10月29日
閾値の決め方:監視アラートとKPI監視で使える5つの方法
監視アラートの閾値の決め方を、固定値、過去の分布、時間帯と曜日、継続時間、変化の検出の 5 つに分けて解説。注文数などの KPI 監視で使える SQL の例、症状ベースと原因ベースの考え方、閾値を見直す運用まで説明します。
監視
アラート
2026年10月28日
レプリケーション遅延の原因と監視、MySQL・PostgreSQL
レプリケーション遅延の原因と監視方法を解説。Seconds_Behind_Source の読み方と弱点、pg_stat_replication の replay_lag、RDS の ReplicaLag、遅延を減らす対処までまとめます。
MySQL
PostgreSQL
Amazon RDS・Aurora
監視
2026年10月27日
ChatGPTに個人情報を入れて大丈夫?生成AIに渡す前の確認と設定
ChatGPT など生成 AI に個人情報を入力するときの注意点を、個人情報保護委員会の注意喚起、OpenAI・Anthropic・Google の学習利用と保存期間 (2026 年 11 月時点)、仮名化・マスキングの方法に分けて解説します。
AI
セキュリティ
2026年10月26日
RDS・Auroraの監視:主要メトリクスとCPU使用率が高いときの調べ方
Amazon RDS と Aurora の監視で見るべき CloudWatch メトリクスと読み方、CPU 使用率が高いときの調べ方、そのまま使えるアラームの設定例を解説します。
Amazon RDS・Aurora
監視
アラート
2026年10月25日
PostgreSQL の EXPLAIN ANALYZE の読み方と実行計画の見方
PostgreSQL の EXPLAIN / EXPLAIN ANALYZE の読み方を解説します。cost・actual time・loops の意味、Seq Scan と Index Scan、BUFFERS、見積もりがずれたときの対処までまとめました。
PostgreSQL
パフォーマンス
2026年10月24日
アラート疲れとは?原因と、通知を減らす具体的な手順
アラート疲れとは、通知が多すぎて重要なアラートまで見逃すようになる状態です。原因と、既存アラートの棚卸し、重大度と通知先の分け方、まとめる・抑止する設定、オンコールへの影響と効果の測り方を具体的に解説します。
アラート
障害対応
2026年10月23日
ロック待ちの調べ方、MySQL・PostgreSQLで待たせている相手を探す
Lock wait timeout exceeded や終わらない UPDATE の原因を、sys.innodb_lock_waits や pg_blocking_pids で突き止め、止めるか待つかを判断する手順を解説します。
MySQL
PostgreSQL
ロック
2026年10月22日
DB監視ツールの選び方と主なツール【MySQL・PostgreSQL】
データベース監視ツールを、Zabbix・Prometheus・PMM などの OSS、CloudWatch・Cloud Monitoring などのクラウド標準、Datadog・New Relic・Mackerel などの SaaS に分けて整理。料金の目安と、どんな状況にどれが合うかを解説します。
監視
料金
2026年10月21日
MySQL の EXPLAIN の見方 実行計画の読み方を例で解説
MySQL の EXPLAIN (実行計画) の見方を、1 つのクエリにインデックスを足しながら解説します。type・key・rows・Extra の読み方、EXPLAIN ANALYZE と FORMAT=TREE までまとめました。
MySQL
パフォーマンス
2026年10月20日
生成AIによる情報漏洩のリスクと企業の対策:社内ルールと技術
生成 AI で社内の情報が漏れる経路 (入力、シャドー AI、共有、プロンプトインジェクション、AI の権限) と企業の対策を、AI 事業者ガイドライン第 1.2 版などに沿って、社内ルールと技術的対策に分けて解説します。
AI
セキュリティ
2026年10月19日
障害対応フローの作り方|検知から振り返りまでの7段階と連絡テンプレート
システム障害対応のフローを、検知・初動・影響の確認・連絡・暫定対処・恒久対処・振り返りの7段階で解説します。役割分担、そのまま使える連絡のテンプレート、2〜3人のチームでの回し方も紹介します。
障害対応
2026年10月18日
pg_stat_statements で探す PostgreSQL の遅いクエリ
PostgreSQL で遅いクエリを見つける方法を解説します。pg_stat_statements の設定と見方、log_min_duration_statement のログ、auto_explain、pg_stat_activity の使い分けをまとめました。
PostgreSQL
Amazon RDS・Aurora
パフォーマンス
2026年10月17日
BigQuery の料金の仕組みと抑え方 オンデマンドと Editions
BigQuery の料金を、オンデマンドと容量ベース (Editions)、ストレージ料金、無料枠に分けて説明し、パーティション・クラスタリング・SELECT * の回避・プレビュー・上限の設定でスキャン量と費用を抑える方法を SQL つきでまとめます。
BigQuery
料金
2026年10月16日
Text-to-SQLとは?生成AIにSQLを書かせるときの精度と安全対策
Text-to-SQL は自然文から SQL を作る技術です。生成 AI が書く SQL の間違いの型、精度を上げるスキーマの渡し方、読み取り専用ユーザーとタイムアウトの設定、誤った集計の防ぎ方を SQL 付きで解説します。
AI
セキュリティ
PostgreSQL
2026年10月15日
MySQLのToo many connectionsの原因と対処法
MySQL の Too many connections が出たときに、接続の漏れ・クエリの詰まり・上限不足を SQL で見分け、max_connections とプールを見直す手順を解説。RDS の既定値と PostgreSQL にも触れます。
MySQL
PostgreSQL
Amazon RDS・Aurora
2026年10月14日
Datadog が高いと感じたら DB 監視だけ切り出すという選択肢
Datadog の費用が膨らむ原因を整理し、DB 監視だけを別のツールに切り出す方法を紹介します。Scandock との機能と費用の比較、移行の手順もまとめました。
監視
料金
2026年10月14日
ポストモーテムとは|非難しない振り返りの進め方とテンプレート
ポストモーテムとは、障害のあとに原因と学びを文書にまとめて再発を防ぐ振り返りです。非難しない文化の作り方、書く項目、会議の進め方、障害報告書との違いを、小さなチームで始められるテンプレートと記入例つきで解説します。
障害対応
SRE
2026年10月13日
Datadog とは?料金の仕組みと見積もりの考え方を整理
Datadog とは何か、料金がどう決まるのかを、製品ごとの課金の単位、Database Monitoring の位置づけ、費用が膨らみやすい点と見積もりの手順で整理します。どんなチームに合うかもまとめました。
監視
料金
2026年10月12日
AIOpsとは?AI監視で自動化できることと導入の進め方・限界
AIOps(AI による IT 運用)で自動化できるのは、異常検知・原因の切り分け・アラートのノイズ削減などです。仕組みと従来の監視との違い、小さく始める導入の手順、学習データや誤判断といった限界まで解説します。
AI
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アラート
2026年10月11日
障害報告書の書き方とテンプレート|社内向け・顧客向けの例文つき
システムの障害報告書の書き方を、時系列・原因・影響範囲・再発防止策の項目ごとに例文つきで解説します。社内向けと顧客向けの違い、第一報から最終報告までの流れ、そのまま使える雛形も紹介します。
障害対応
2026年10月10日
スロークエリとは?MySQL での見つけ方とスロークエリログの読み方
スロークエリとは何か、MySQL で遅いクエリを見つける方法を解説します。スロークエリログの設定と読み方、mysqldumpslow、performance_schema と sys スキーマ、RDS・Aurora での確認までまとめました。
MySQL
Amazon RDS・Aurora
パフォーマンス
2026年10月9日
SREとは?SLO・エラーバジェットと少人数チームの始め方
SRE (サイト信頼性エンジニアリング) とは何かを、Google の SRE 本をもとに解説します。SLI・SLO・エラーバジェットの計算、トイルの減らし方に加え、専任の SRE がいない少人数のチームが 4 週間で始める手順を紹介します。
SRE
監視
2026年10月8日
オブザーバビリティとは?監視との違いとデータベースで見るべきもの
オブザーバビリティ (可観測性) とは何か、監視との違いを具体例で解説します。メトリクス・ログ・トレースの使い分け、OpenTelemetry の仕組み、データベースの観点で観測すべきクエリ・待ち・業務データと、少人数のチームの始め方を紹介します。
監視
SRE
2026年10月7日
N+1 問題とは?原因と見つけ方、JOIN・IN・プリロードでの直し方
N+1 問題とは何か、なぜ起きるのかを SQL のログで説明し、開発環境と本番の DB での見つけ方、JOIN・IN・ORM のプリロードでの直し方を、Rails・Django・Laravel・SQLAlchemy の例つきでまとめました。
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PostgreSQL
パフォーマンス
2026年10月6日
デッドロックとは、MySQL・PostgreSQLでの調べ方と防ぎ方
データベースのデッドロックとは何か、ロック待ちとの違いから、SHOW ENGINE INNODB STATUS や PostgreSQL のログでの調べ方、ロックの順序とリトライでの防ぎ方まで解説します。
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ロック
2026年10月5日
データベース監視とは?見るべき監視項目と確認SQL【PostgreSQL・MySQL】
データベース監視で見るべき項目を、死活・リソース・接続・クエリ性能・ロック・レプリケーション・容量・バックアップ・業務データの順に整理。PostgreSQL と MySQL でそのまま打てる確認 SQL と読み方つきで解説します。
MySQL
PostgreSQL
監視
2026年10月4日
異常検知とは?主な手法と時系列データでの使い分けをSQL付きで解説
異常検知の主な手法 (平均と標準偏差、パーセンタイル、移動平均、季節性の扱い、機械学習、LLM による判断) を、注文数や決済の失敗率といった業務データの例と、そのまま使える SQL で解説します。誤検知と見逃しの調整も扱います。
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