Dataverseのパフォーマンス：スリムなスキーマ、適切なリレーションシップ、インデックスで作るスケーラブルなデータモデル（AI吹き替え）

M365.FM – Microsoft 365・Copilot・AI ポッドキャスト（日本語） · Oct 31, 2026 · 15m

データはわずかなのに、Dataverseアプリが濡れたセメントのように重い――。原因はデータ量ではなく、スキーマ設計であることがほとんどです。項目だらけのテーブル、非効率なリレーションシップ、足りないインデックス。このエピソードでは、Power Platformとモデル駆動型アプリのためのスケーラブルなデータモデル設計を解説します。このエピソードで学べること：めったに使わない項目だらけのテーブルがフォームを遅くする理由：250項目で読み込み12秒の実例過剰な正規化と現実：結合が多すぎるとクエリエンジンに負荷がかかる仕組み多対多リレーションシップとカスケード動作は隠れたボトルネック――シンプルな検索に変えて読み込み時間を80%短縮狙いを定めたインデックス作成：自動インデックスとカスタムインデックス、6秒から200ミリ秒未満へ火消しではなく先回りのアーキテクチャ：Solution CheckerとPower Platform Admin Centerのパフォーマンス分析高速でスケーラブルなモデル駆動型アプリを作りたいPower Platformのメーカー、開発者、アーキテクトの方に。このエピソードは、Microsoft MVP Mirko Peters による M365 Show のアニメーション動画をAIで吹き替えた日本語版です。▶ 動画を見る…