# Apexでバルク処理を最適化する方法とベストプラクティス

## 目次
1. 1-1 Apexにおけるバルク処理の概要
2. 1-2 バルク処理の重要性
3. 1-3 DML操作を最適化する
    - 3-1 SOQLクエリをループ外に配置する
    - 3-2 リストの利用によるDML操作の集約
4. 1-4 バルク処理のガバナリミットについて
    - 4-1 CPUタイム制限
    - 4-2 DML行制限
5. 1-5 バルク処理の実装例
6. 1-6 バッチApexの利用
    - 6-1 バッチApexの構造
    - 6-2 スケジュールバッチ
7. 1-7 テストクラスでのバルク処理の確認
8. 1-8 ベストプラクティス
9. まとめ

## 1-1 Apexにおけるバルク処理の概要

Apexは、Salesforceプラットフォーム上で動作するプログラミング言語であり、大量のデータを効率的に処理するために、バルク処理の最適化が重要です。バルク処理とは、複数のレコードを一度に処理することで、パフォーマンスを向上させる手法です。

## 1-2 バルク処理の重要性

Salesforceのバックエンドが抱えるガバナリミット（Governor Limits）により、1回のトランザクション内で利用できるリソースには制約があります。バルク操作を行うことで、これらの制限を回避しつつ効率的なデータ処理を実現できます。

## 1-3 DML操作を最適化する

### 3-1 SOQLクエリをループ外に配置する

SOQL（Salesforce Object Query Language）クエリをループ内に頻繁に配置してしまうと、同じクエリが繰り返され、パフォーマンスが低下します。以下の例は、各ループでクエリを実行する悪い例です。

![img](/mosaic-code.jpg)

代わりに、ループの外で一度だけクエリを実行します。

![img](/mosaic-code.jpg)

### 3-2 リストの利用によるDML操作の集約

DML操作（Data Manipulation Language）は、可能な限りリストを用いることで集約して実行します。単一のDML文ごとにリソースを消費しないようにしましょう。

![img](/mosaic-code.jpg)

![img](/mosaic-code.jpg)

## 1-4 バルク処理のガバナリミットについて

Salesforceには、リソースの使用に関するガバナリミットがあり、バルク処理でこれらを考慮する必要があります。

### 4-1 CPUタイム制限

トリガーおよびバッチApexでは、1つのトランザクション当たり最大10秒のCPUタイムが許されています。バルク処理によって効率的に計算量を削減することが求められます。

### 4-2 DML行制限

DML文の中でオブジェクトを一度に操作できる行数に制限があります。このため、DML操作をまとめて行うことが重要です。

## 1-5 バルク処理の実装例

以下にApexコードのシンプルなバルク処理の例を示します。

![img](/mosaic-code.jpg)

## 1-6 バッチApexの利用

### 6-1 バッチApexの構造

バルク処理のオプションとしてバッチApexを利用することもできます。バッチApexは、大量のデータを定期的にまたはスケジュールに基づいて非同期に処理するために設計されています。

### 6-2 スケジュールバッチ

バッチApexは、`System.scheduleBatch`メソッドを使用してスケジュールを設定できます。

![img](/mosaic-code.jpg)

## 1-7 テストクラスでのバルク処理の確認

テストクラスでは、バルク処理が正しく動作することを確認する必要があります。100件以上のレコードを作成してテストケースを作成することをお勧めします。

![img](/mosaic-code.jpg)

## 1-8 ベストプラクティス

- **ガバナリミットを意識する**: 容量制限と実行時間に注意を払いましょう。
- **ソートした結果をキャッシュする**: TuplesやSetsを用いて抽出したデータをキャッシュする方法を検討します。
- **すべての例外を処理する**: 必ずtry-catchブロックなどで例外を適切に処理します。
- **トランザクションを小さく保つ**: 1回の操作を小さく分割することで、処理の理解と障害の追跡が容易になります。

## まとめ

Apexでのバルク処理を最適化することで、Salesforceアプリケーションのパフォーマンスは大幅に向上します。ガバナリミットに注意しつつ、SOQLクエリの配置、DML操作の集約、バッチApexの活用を図ることで、効率的なデータ処理が可能になります。テストクラスを通じてしっかりと検証することも忘れずに行えば、質の高いアプリケーションの実装が可能です。 [cv:issue_marketplace_engineer]

# Apexでバルク処理を最適化する方法とベストプラクティス

## 目次
1. 1-1 Apexにおけるバルク処理の概要
2. 1-2 バルク処理の重要性
3. 1-3 DML操作を最適化する
    - 3-1 SOQLクエリをループ外に配置する
    - 3-2 リストの利用によるDML操作の集約
4. 1-4 バルク処理のガバナリミットについて
    - 4-1 CPUタイム制限
    - 4-2 DML行制限
5. 1-5 バルク処理の実装例
6. 1-6 バッチApexの利用
    - 6-1 バッチApexの構造
    - 6-2 スケジュールバッチ
7. 1-7 テストクラスでのバルク処理の確認
8. 1-8 ベストプラクティス
9. まとめ

## 1-1 Apexにおけるバルク処理の概要

Apexは、Salesforceプラットフォーム上で動作するプログラミング言語であり、大量のデータを効率的に処理するために、バルク処理の最適化が重要です。バルク処理とは、複数のレコードを一度に処理することで、パフォーマンスを向上させる手法です。

## 1-2 バルク処理の重要性

Salesforceのバックエンドが抱えるガバナリミット（Governor Limits）により、1回のトランザクション内で利用できるリソースには制約があります。バルク操作を行うことで、これらの制限を回避しつつ効率的なデータ処理を実現できます。

## 1-3 DML操作を最適化する

### 3-1 SOQLクエリをループ外に配置する

SOQL（Salesforce Object Query Language）クエリをループ内に頻繁に配置してしまうと、同じクエリが繰り返され、パフォーマンスが低下します。以下の例は、各ループでクエリを実行する悪い例です。

```apex
// 悪い例
for (Account acc : accountList) {
    Contact[] contacts = [SELECT Id FROM Contact WHERE AccountId = :acc.Id];
    // 連続する処理...
}
```

代わりに、ループの外で一度だけクエリを実行します。

```apex
// 良い例
Map<Id, List<Contact>> groupedContacts = new Map<Id, List<Contact>>();
for (Contact c : [SELECT Id, AccountId FROM Contact WHERE AccountId IN :accountIds]) {
    if (!groupedContacts.containsKey(c.AccountId)) {
        groupedContacts.put(c.AccountId, new List<Contact>());
    }
    groupedContacts.get(c.AccountId).add(c);
}

for (Account acc : accountList) {
    List<Contact> contacts = groupedContacts.get(acc.Id);
    // 連続する処理...
}
```

### 3-2 リストの利用によるDML操作の集約

DML操作（Data Manipulation Language）は、可能な限りリストを用いることで集約して実行します。単一のDML文ごとにリソースを消費しないようにしましょう。

```apex
// 悪い例
for (Account acc : accountList) {
    update acc;
}
```

```apex
// 良い例
update accountList;
```

## 1-4 バルク処理のガバナリミットについて

Salesforceには、リソースの使用に関するガバナリミットがあり、バルク処理でこれらを考慮する必要があります。

### 4-1 CPUタイム制限

トリガーおよびバッチApexでは、1つのトランザクション当たり最大10秒のCPUタイムが許されています。バルク処理によって効率的に計算量を削減することが求められます。

### 4-2 DML行制限

DML文の中でオブジェクトを一度に操作できる行数に制限があります。このため、DML操作をまとめて行うことが重要です。

## 1-5 バルク処理の実装例

以下にApexコードのシンプルなバルク処理の例を示します。

```apex
trigger BulkUpdateContact on Contact (before update) {
    List<Contact> contactsToUpdate = new List<Contact>();
    
    for (Contact c : Trigger.new) {
        if (c.Email == null) {
            c.Email = 'unknown@example.com';
            contactsToUpdate.add(c);
        }
    }
    
    update contactsToUpdate; // DML操作の集約
}
```

## 1-6 バッチApexの利用

### 6-1 バッチApexの構造

バルク処理のオプションとしてバッチApexを利用することもできます。バッチApexは、大量のデータを定期的にまたはスケジュールに基づいて非同期に処理するために設計されています。

### 6-2 スケジュールバッチ

バッチApexは、`System.scheduleBatch`メソッドを使用してスケジュールを設定できます。

```apex
global class BatchableExample implements Database.Batchable<sObject> {
    global Database.QueryLocator start(Database.BatchableContext BC) {
        return Database.getQueryLocator('SELECT Id FROM Account');
    }

    global void execute(Database.BatchableContext BC, List<Account> scope) {
        for (Account acc : scope) {
            // バッチごとに処理
            acc.Name = 'Updated Name';
        }
        update scope;
    }

    global void finish(Database.BatchableContext BC) {
        // バッチ完了後の処理
    }
}
```

## 1-7 テストクラスでのバルク処理の確認

テストクラスでは、バルク処理が正しく動作することを確認する必要があります。100件以上のレコードを作成してテストケースを作成することをお勧めします。

```apex
@isTest
private class BatchableExampleTest {
    @isTest static void testBatchProcess() {
        List<Account> testAccounts = new List<Account>();
        for (Integer i = 0; i < 200; i++) {
            testAccounts.add(new Account(Name='Test Account ' + i));
        }
        insert testAccounts;

        Test.startTest();
        // バッチApexの設計を実行する
        BatchableExample be = new BatchableExample();
        Database.executeBatch(be, 100);
        Test.stopTest();

        // 更新された内容を検証
        List<Account> updatedAccounts = [SELECT Name FROM Account WHERE Name LIKE 'Updated Name%'];
        System.assertEquals(200, updatedAccounts.size());
    }
}
```

## 1-8 ベストプラクティス

- **ガバナリミットを意識する**: 容量制限と実行時間に注意を払いましょう。
- **ソートした結果をキャッシュする**: TuplesやSetsを用いて抽出したデータをキャッシュする方法を検討します。
- **すべての例外を処理する**: 必ずtry-catchブロックなどで例外を適切に処理します。
- **トランザクションを小さく保つ**: 1回の操作を小さく分割することで、処理の理解と障害の追跡が容易になります。

## まとめ

Apexでのバルク処理を最適化することで、Salesforceアプリケーションのパフォーマンスは大幅に向上します。ガバナリミットに注意しつつ、SOQLクエリの配置、DML操作の集約、バッチApexの活用を図ることで、効率的なデータ処理が可能になります。テストクラスを通じてしっかりと検証することも忘れずに行えば、質の高いアプリケーションの実装が可能です。 

Apexでバルク処理を最適化する方法とベストプラクティス

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