【AppSheet】アプリが重い…その悩み、「データパーティショニング」で解決しませんか?

AppSheetの業務アプリを長年運用していると…一度は直面する課題。


それが「アプリのパフォーマンス低下」です。


最初はサクサク動いていたのに、日々のデータ蓄積とともにアプリが重くなっていく…。

これは、アプリが成長している証拠でもありますが、利用者にとってはストレスですよね。

今回は、そんな悩みを解決する施策になりうる「データパーティショニング」について、具体的な検証結果を交えながら解説します。

目的:増え続けるデータと賢く付き合い、アプリの快適性を維持する

アプリが扱うデータ量が増えるほど、読み込みに時間がかかり、動作が遅くなるのは一般的です 。

本記事の目的は、このパフォーマンス低下を未然に防ぎ、あるいはすでに発生してしまった問題を解決する「データパーティショニング」という手法を理解し、実装できるようになることです。

「データパーティショニング」とは?

一言でいうと、「データを賢く分割して、必要な分だけを読み込む仕組み」です。

通常、AppSheetアプリは一つのテーブル(データソース)に全てのデータを格納します 。しかし、データパーティショニングを利用すると、例えば「年ごと」にデータソース(スプレッドシート)を分割し、同一構造を持つ複数のデータソースを一つのアプリで切り替えて利用できるようになります 。

これにより、アプリは一度にすべてのデータを読み込む必要がなくなり、パフォーマンスの改善が期待できるのです。

実践!年度別「売上管理アプリ」で効果を検証

ここでは、年度別に売上を管理するアプリを例に、データパーティショニングの実装手順を見ていきましょう

1. データの準備

まず、「2024_売上」「2025_売上」といったように、年ごとに別のスプレッドシートファイルを用意します 。テーブルの構造(ID, 年, 月, 売上金額など)はすべて同じにしておくのがポイントです 。準備ができたら、AppSheetアプリは「2024_売上」をデータソースとして開発します。

2. アプリの設定

次に、ひととおりのDATA/Viewのセットが終わったAppSheetアプリ側で設定を行います。

  • ユーザー設定 (User Settings): ユーザーがアプリ上で表示したい「年」を選択できる機能を追加します 。今回は「2024」「2025」を選択肢として設定しました 。
  • テーブル設定 (Scale): 売上データを管理するテーブルの設定画面で、「Partitioned across many files/sources?」をオンにします 。そして、Partition Expressionに USERSETTINGS("年") と設定し、ユーザーが選択した年に応じて、対応するスプレッドシートを読み込むように関連付けます 。

設定が終わった後の見え方。「年」のShow をONにしておく。

3. テスト結果

設定が完了すると、アプリのメニューに年度を選択する画面が表示されます 。「2025」を選ぶと…

見事に「2025_売上」スプレッドシートのデータだけが表示されました 。もちろん、この画面からデータを更新すれば、2025年のデータソースが正しく更新されます 。同様に、将来「2026年」のデータが必要になった際も、スプレッドシートを追加して設定を増やすだけで、簡単に対応できそうです 。

結論:データパーティショニングは、長期運用アプリの救世主

今回の検証で、データパーティショニングがアプリのパフォーマンス問題を解決する有効な手段であることが実感できました。

  • パフォーマンスの維持: データが増え続けるアプリのパフォーマンス悪化を予防できます 。
  • 既存アプリの改善: データが膨大になり重くなったアプリも、この手法で改善できそう 。
  • 高いスケーラビリティ: 将来のデータ増加にも柔軟に対応できる。

さて、この強力な機能。注意点は…

デプロイ(展開)して運用するにはEnterpriseプランへのアップグレードが必要という点です 。ご認識ください。*実験してみたところ、プロトタイプでの利用はCOREプランでも可能でした。


大量のデータを扱うアプリを開発/運用している方、長期的な視点で安定したアプリ運用を目指す方にとって、この「データパーティショニング」は間違いなく習得すべき必須テクニックと言えるでしょう 。


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*この記事のイラスト画像は生成AIで作成したものを利用しています。