山下菜々子
ニックネーム： ななこ / なぁちゃん 年齢： 29歳 性別： 女性 職業： フリーランスWebライター・ブログ運営者（主にライフスタイル・京都観光・お得情報・ Amazonセール解説が得意） 通勤場所： 京都市内のコワーキングスペース（四条烏丸あたりの「大きな窓のある静かな席」を定位置にしている） 通勤時間： 自転車で約15分（気分転換に鴨川沿いのルートを通るのが密かな楽しみ） 居住地： 京都市中京区・二条城の近くにある1LDKの賃貸マンション （築浅で静か・カフェ徒歩圏内が決め手。観葉植物と北欧っぽいインテリアで揃えている） 出身地： 京都府京都市伏見区（酒蔵の景色が大好きで、今でも週末に散歩しに行く） 身長： 158cm 血液型： A型（几帳面だが、好きなことに没頭すると周りが見えなくなるタイプ） 誕生日： 1996年9月14日（乙女座で「計画派だけどロマンチスト」） 趣味： カフェ巡り（特に町家カフェが好き） 読書（エッセイ・恋愛小説・ビジネス書） コスメ研究（新作チェックが日課） 京都の穴場スポット巡り 朝の鴨川ランニング Amazonタイムセールを監視すること（もう職業病） 性格： 穏やかで聞き上手。慎重派だけど、ハマると一気に突き進むタイプ。 好奇心旺盛で「面白いものを見つけたら人に話したくなる」性格。 メンタルは強めだけど、実はガラスのハートのときもあり。 ひとり時間が好きだが、仲の良い友達とまったりおしゃべりも大好き。
RPSとTPSの基礎を押さえる
RPSとTPSは、情報技術の世界で“どれくらいの量を、どれだけの速さで処理できるか”を表す2つの指標です。日本語に訳すと、RPSは“1秒間に処理されるリクエストの数”、TPSは“1秒間に完了する処理の数”といった意味になります。普段の生活ではあまり使われない用語に感じるかもしれませんが、インターネットのページを開くときやゲームの世界が動くときに、目に見えないところでこの二つの指標が実際の体験を左右しています。例えば、友だちとオンラインで協力するゲームを想像してみましょう。サーバーに届く“命令”の量（RPS）が多すぎると、サーバーは混雑して応答が遅くなります。一方、各命令がきちんと処理され、結果が返ってくる速度（TPS）が低いと、ゲームの動きがカクつきます。つまり、RPSとTPSは似ているようで、役割が違う指標なのです。これを分かりやすく覚えるコツは、前者が“量を測る”後者が“処理の完成数を測る”という点です。RPSは“量の指標”、TPSは“完成の指標”と覚えると混乱を避けやすいでしょう。
この2つの指標を正しく使い分けられると、Webサービスの改善やゲームの設計がずっと明確になります。
RPSとTPSは、業界や場面によって意味が少し変わることがあります。Web開発の現場では、RPSは通常“1秒あたりのリクエスト数”として使われ、サーバーのスケールを考えるときの目安になります。APIを叩くクライアントの数が増えればRPSは上がります。対してTPSは、会計システムやデータベースの取引、またはゲームの“更新の速さ”を表すことが多く、必ずしも1つのリクエストが1回の処理で終わるとは限らず、複数の処理をまとめて1つのトランザクションと見なす場合もあります。ここで大切なのは、計測の前提を揃えることです。例えば、同じ1秒間に10回のリクエストがあっても、それぞれのリクエストが軽いものか重いものかでTPSの解釈は変わってきます。測定の前提をそろえ、どの“トランザクション”を数えるかを決めることが、正確な比較への第一歩です。さらに、RPSとTPSを混同しないよう、用語を使う場面を意識しましょう。ウェブサイトのパフォーマンスを議論するときはRPS、データベースの処理能力を語るときはTPSといったように、文脈が大切です。
以下の表は、RPSとTPSの違いを短く整理するためのものです。
それぞれの意味と適用範囲を一目で確認でき、今後の話のベースとして役立ちます。
このように、RPSとTPSは、同じ“処理の速さ”を測る指標のようでいて、測る対象が違うため、数字だけを見ても意味を取り違えないようにすることが大切です。もし、RPSが高いのにTPSが低いと、サーバーには多くのリクエストが来ているが、処理が追いついていない状態を示します。逆にTPSが高くRPSが低い場合は、1つのリクエストで複数の処理をまとめて行っている、あるいは処理の効率が良いときに発生します。このような状況を理解するためには、実測データだけでなく、処理の内容を詳しく見ることが必要です。ここで重要なのは、測定環境の一定性と、処理の定義を明確にすることです。そうすることで、RPSとTPSの間の関係が見えてきます。
たとえば、ページの読み込みを最適化するとRPSとTPSの両方が改善されることがあります。キャッシュの活用、データベースのインデックス改善、コードの見直しなど、さまざまな対策が検討されます。
RPSとTPSの実務での意味の違い
実務の場では、RPSとTPSは状況依存で意味が少し変わります。あるWeb APIを例に取ると、RPSは入力されるリクエストの回数を表します。ここで注意するのは、RPSに含まれるのは“静的なページの取得”のような軽いリクエストもあれば、データベースに重いクエリを投げるリクエストもあるという点です。リクエストの内容が違えば、同じRPSでもサーバーにかかる負荷は大きく変わります。TPSはそのリクエストが「完了した回数」か、それとも「1つの大きな処理の中のサブ処理の数」かで意味が変わります。ゲームの開発では、TPSは“世界の更新回数”として使われることがあり、1秒間に何回世界の状態を新しく計算しているかを示します。ここを混同すると、パフォーマンス改善の方向がずれてしまいます。測定の前提や定義をそろえることが、実務の最初の一歩です。
また、実務ではRPSを増やす施策とTPSを安定させる施策が別々に検討されます。RPSを増やすには、リクエストの処理を軽くする、キャッシュを使う、分散処理を導入するなどの方法があります。TPSを安定化させるには、トランザクションの分割（アーキテクチャ上の設計変更）、データベースのインデックス最適化、処理の仮想化・並列化などが有効です。いずれも、測定の前提をそろえたうえで、ボトルネックを特定し、対策を段階的に実施することが大切です。
この段階で忘れてはいけないのは、RPSとTPSの関係を直線的に捉えないことです。RPSが高いからといって必ずTPSも高いとは限らず、逆にRPSが低くてもTPSが高い状況もありえます。現場では、階層的な指標を使って原因を深掘りします。まずはリクエストの待ち時間（レスポンスタイム）を短縮すること、それに伴ってTPSの安定性を高めることを優先することが多いです。ここまでの理解を、図やグラフで可視化すると、チーム内の共通認識が生まれやすくなります。
具体的な使い分けのコツ
RPSとTPSを正しく使い分けるコツは、測定の前提をそろえ、用語の意味をはっきりさせることです。まず、何を“1つのリクエスト”と見なすかを決めます。1回のリクエストが内部で複数のデータベース操作を含む場合、それを1つのトランザクションとして数えるのか、内部の各操作を別個にカウントするのかを明確にします。次に、測定期間を統一します。1秒、5秒、60秒など、短すぎると変動に敏感になり、長すぎると季節的な影響を受けやすくなります。さらに、対象を分けて見ることが重要です。例えば静的ファイルの提供とAPIの処理、ゲームのロジック更新と物理エンジンの計算など、役割の違いでRPSとTPSの解釈が変わります。最後に、改善の順序を決めて実行します。最初は待ち時間の短縮、次に並列処理の強化、最後にデータベースの最適化といった段階的なアプローチが効果的です。
このように、RPSとTPSは、数字だけで判断せず、作られているシステムの構造を理解することが大切です。実務では、パフォーマンスを上げたいときに、RPSを上げる設計と、TPSを安定させる実装を同時に進めるケースが多いです。両方をバランスよく改善することで、ユーザー体験を損なう待ち時間を減らし、システムの信頼性を高められます。
友達とゲームの話をしていたとき、RPSとTPSの話題が出てきました。私はスマホのオンラインゲームを例にして、こう話します。「RPSは1秒間にサーバーへ届く依頼の数、TPSはその依頼が最終的に完了した回数を指す。RPSが多いほど混雑の危険が高まるけど、TPSがしっかり出ていれば体感は滑らかになるんだ」と。友達は最初、混乱していましたが、のちに私が具体的な例を出すと分かりやすくなりました。例えば、1秒に100のリクエストが来ても、それぞれの処理が軽く終わればTPSも高くなり、ゲームの動作はスムーズです。一方で重い処理が混ざるとTPSが下がります。そこで、私たちはリクエストの種類を整理し、軽いものを先に処理する仕組みやキャッシュ、データベースの工夫を組み合わせることでRPSとTPSの両方を改善しました。こうした日常的な会話を通じて、専門用語を深く理解することの大切さを実感しています。
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