Railsのパフォーマンス改善方法

#1. N+1問題の解消

問題例

# users/index.html.erb
<% @users.each do |user| %>
  <%= user.profile.bio %>
<% end %>

• この場合、user.profile の取得でユーザーごとにSQLが発行される → N+1問題

改善方法

@users = User.includes(:profile).all

• includes を使って関連データをまとめて取得
• SQL発行回数を大幅に削減

💡 ポイント

• N+1はRailsアプリの典型的なボトルネック
• Bullet gemを使うと検知が簡単

#2. クエリ最適化

• 不要なカラムを取得しない

User.select(:id, :name)  # 全カラム取得は避ける

• where句で絞り込みを行う

User.where(active: true)

• 複雑な計算はDB側で処理

# Rails側で計算（非推奨）
users.sum { |u| u.orders.count }

# SQLで集計（推奨）
User.joins(:orders).group(:id).count

💡 ポイント

• DBへの負荷を減らす → Rails側での処理は最小限に

#3. キャッシュの活用

3-1. ページキャッシュ

# controller
caches_page :index

• 静的ページのレンダリングを減らせる

3-2. フラグメントキャッシュ

<% cache @user do %>
  <%= render @user %>
<% end %>

• 部分的に更新されない箇所をキャッシュする

3-3. Rails.cache

Rails.cache.fetch("popular_articles", expires_in: 1.hour) do
  Article.popular.to_a
end

• 計算コストの高い処理結果をキャッシュ

💡 ポイント

• キャッシュは更新タイミングを意識して使う
• Redisなど高速ストレージとの組み合わせが一般的

#4. インデックスの追加

• DBクエリ速度改善の基本

add_index :users, :email, unique: true
add_index :orders, [:user_id, :created_at]

• 外部キーや検索に頻繁に使うカラムには必ずインデックスを追加

💡 ポイント

• インデックスは追加しすぎても書き込み性能に影響するため、必要箇所だけに

#5. バッチ処理の導入

• 重い処理は非同期で行う

# ActiveJob
class SendNewsletterJob < ApplicationJob
  queue_as :default

  def perform(user_id)
    user = User.find(user_id)
    NewsletterMailer.send_newsletter(user).deliver_now
  end
end

• SidekiqやResqueと組み合わせることでレスポンスを高速化

💡 ポイント

• Webリクエスト中に重い処理を行わない

#6. ペジネーションの利用

• 大量データを表示する場合は必ずページング

@users = User.page(params[:page]).per(20)

• kaminariやwill_paginateが便利

💡 ポイント

• 一度に全件読み込まない → メモリとDB負荷を削減

#7. その他の改善ポイント

#8. まとめ

Railsのパフォーマンス改善は DBアクセスの最適化 + キャッシュ + 非同期処理 が基本です。

• N+1問題をなくす → includes / eager_load
• DBクエリを最小化 → select / where / インデックス
• キャッシュ活用 → Rails.cache / フラグメント / ページキャッシュ
• 重い処理は非同期 → ActiveJob / Sidekiq
• 大量データはページング

💡 ポイント

• まずはボトルネックの特定から
• New RelicやBulletなどのツールで計測 → 改善箇所を見極める