Access分割データベースの遅さを解消!ネットワークパフォーマンス改善の実践術

Access
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Accessで分割データベース(フロントエンド/バックエンド構成)を使っていると、こんな悩みはありませんか?

  • ネットワーク越しのレスポンスが遅く、待ち時間が長い
  • 複数人が同時に使うと操作がカクつく
  • ときどき「応答なし」になる

こうした問題、実は「ちょっとした工夫」で大きく改善できるんです!
今回は、Accessの分割構成におけるパフォーマンス改善策を、実際のコード例を交えながらご紹介します。

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分割DBの基本構成をおさらい

Accessでは、以下のようにデータベースを分けることで運用を効率化できます。

  • フロントエンド:フォーム、クエリ、レポート、VBAロジックなど
  • バックエンド:テーブル(データのみ)

フロントエンドは各ユーザーのPCに配布し、バックエンドはネットワーク共有フォルダに置くのが一般的です。

パフォーマンス改善策①:リンクテーブルを明示的に開く

Accessでは最初にリンクテーブルへアクセスした瞬間にネットワーク越しの通信が発生します。これをあらかじめ意図的にトリガーしておくことで、「最初の待ち時間」を感じさせない工夫ができます。

▼VBAコード例:起動時にテーブル接続をウォームアップ


Public Sub WarmUpLinkedTables()
    Dim rs As DAO.Recordset
    On Error Resume Next
    ' ネットワーク先の1レコードだけ参照して接続を確立
    Set rs = CurrentDb.OpenRecordset("SELECT TOP 1 * FROM T_受注", dbOpenSnapshot)
    rs.Close
    Set rs = Nothing
End Sub

解説:
このサブルーチンを、スタートアップフォームの Form_Load イベントなどに仕込んでおくと、ユーザーが何か操作する前にリンクテーブルの接続を済ませられます。

パフォーマンス改善策②:フォームのレコード取得を制限する

フォームを開いたとき、すべてのレコードを読み込もうとするとそれだけでネットワーク負荷が高まります。

▼VBAコード例:条件付きで開く


Private Sub Form_Open(Cancel As Integer)
    Me.Filter = "ステータス = '処理中'"
    Me.FilterOn = True
End Sub

解説:
このように初期表示を絞り込むだけでも、体感速度が変わってきます。

パフォーマンス改善策③:クエリ実行のタイミングを見直す

重たいクエリをフォームに直接バインドせず、VBAからコントロールして実行タイミングを工夫しましょう。

▼例:レコードセットを一括で読み込む


Dim rs As DAO.Recordset
Set rs = CurrentDb.OpenRecordset("SELECT * FROM Q_重たいクエリ", dbOpenSnapshot)
' データを配列に格納して画面表示処理へ

DAOのSnapshot型を使うことで読み込み専用となり、ネットワークトラフィックが軽減されます。

よくあるミスと注意点

  • フォームがテーブル直結のまま:すべてのレコードが無条件で取得されます
  • リンク切れ:リンク先フォルダ構成が変更されると動かなくなります
  • 一時テーブルの多用:ローカルで完結しないと逆に遅くなることも

パフォーマンスのチューニングには、「なぜ遅いか?」を見極める視点が大切です。

応用ポイント:ローカル一時テーブルを使う

集計処理や参照系のクエリで時間がかかる場合、結果をローカルの一時テーブルに一度書き込むことで、後続処理がサクサク動くようになります。

▼一時テーブル作成の例


DoCmd.RunSQL "DELETE FROM T_一時結果"
DoCmd.RunSQL "INSERT INTO T_一時結果 SELECT * FROM Q_重たいクエリ"

注意: マルチユーザー環境ではユーザー毎にローカル一時テーブルを用意する工夫が必要です。

まとめ:ネットワーク越しでも快適なAccessを目指して

この記事では、Access分割DB構成のネットワークパフォーマンスを改善するための具体的な手法をご紹介しました。

  • 起動時にテーブル接続を確立する
  • フォームの初期表示を絞る
  • クエリの実行タイミングを見直す
  • 一時テーブルで負荷を回避

ちょっとした工夫で「サクサク動くAccess」に変えることができます。
ぜひあなたの環境でも取り入れてみてくださいね。

次のステップ案内

さらに深掘りしたい方は、以下の関連記事もご覧ください。

ここまで読んでいただき、ありがとうございました!
また次回の記事でお会いしましょう。