SQLワークロード分析のためのサブグループ探索

（What makes my queries slow?: Subgroup Discovery for SQL Workload Analysis）

田中専務

拓海先生、社内でデータベースの遅いクエリが業務停滞の原因になっていると聞きました。技術的には何が分かるものなのでしょうか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！SQLの実行時間が長くなる『原因のパターン』を自動で見つけられる手法がありますよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。

田中専務

それはデータベース管理者（DBA）がやっている作業とどう違うのですか。ウチの現場でも人手で探しているのですが。

AIメンター拓海

DBAが経験と直感でボトルネック候補を挙げるのに対し、この手法はログの大量データから『共通する特徴を持つクエリ群（サブグループ）』を統計的に自動発見します。ポイントは再現性と網羅性ですよ。

田中専務

具体的にはどういう情報を使うのですか。テーブル名とか、WHERE句の属性とかでしょうか？

AIメンター拓海

その通りです。素晴らしい着眼点ですね！テーブル名、フィールド、演算子、実行時間、I/Oやロックの指標、環境変数やアラート情報まで組み合わせて解析できます。要点を3つにすると、データ整形、パターン言語、評価指標です。

田中専務

で、現場でやるときの労力や費用はどれくらいですか。投資対効果が分からないと踏み切れません。

AIメンター拓海

良い質問です！大まかな流れは既存ログの整備とクエリ解析の初期設定が主な作業で、数週間〜数ヶ月レベルの導入期間が想定されます。得られるのは再現性のあるボトルネック候補と対策案で、改善効果が見込めれば早期に投資回収が可能です。

田中専務

これって要するに、「似た条件のクエリを自動でグループ化して、平均実行時間が高いグループを洗い出す」 ということですか？

AIメンター拓海

その理解で合っていますよ！素晴らしい着眼点ですね！要点は三つ、(1)特徴量の抽出、(2)パターン言語で表現されたサブグループ探索、(3)興味深さを測る評価関数です。これにより人の見落としも拾えるんです。

田中専務

現場のSEは複雑なクエリが多く、別名（alias）やネストが効いています。そうしたケースも本当に解析できますか。

AIメンター拓海

もちろん可能です。論文では既存のパーサーを拡張してaliasやネストを扱う実装例を示しています。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ、というのはこういう細部の対応まで含めての話です。

田中専務

運用後に出てくる「これどうする？」という例外やノイズは心配です。人が判断する余地は残るのですか。

AIメンター拓海

その点も考慮されています。発見されたサブグループは可視化・解釈可能で、現場の判断を助けるための説明情報を付与できます。人の知見と機械の発見を組み合わせる運用が理想的です。

田中専務

分かりました。要するに、データを整えて、似たクエリを自動で見つけ、平均実行時間などで注目すべきグループを挙げる。で、その結果を我々が判断して改善につなげる、ということですね。

AIメンター拓海

その通りです！素晴らしい着眼点ですね！短期的にはボトルネックの候補抽出、長期的には設計改善や運用ルールの整備につながります。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。

田中専務

分かりました。自分の言葉で言うと、ログとクエリを解析して、似た条件のクエリ群を見つけ出し、その中で特に実行時間やI/Oが高いグループを洗い出す。あとは人が優先度を決めて対処する、という流れですね。