大量データでもスムーズに動く工夫

このトピックについて

月末の集計作業など、数百件のデータを扱う場面でも快適に動作する仕組みを実装しました。請求書サービスのAPI制限を意識しながら、効率的にデータを処理する設計です。

API制限との付き合い方

多くのクラウドサービスには、API呼び出しの制限があります。請求書サービスも例外ではなく、「1回の取得で100件まで」という制限があります。

自動ページング

「500件ください」とGASから指示するだけで、アプリ側で自動的に5回のやり取りを処理します。

なぜ2秒待機するのか

API呼び出しの間に適度な待ち時間を挟むことで、サービス側に負荷をかけすぎない設計にしています。「アクセスが多すぎます」というエラーを未然に防ぎます。

必要な分だけ取得（2段階取得）

大量の伝票があっても、最初は「一覧だけ」を高速に取得し、詳細が必要なものだけ追加取得する方式を採用しています。

効果の比較

同時実行制御

複数のAPI呼び出しを効率的に行うため、同時実行数を制御する仕組みを導入しました。

なぜ2件同時なのか

並列数を増やしすぎると、サービス側のレート制限に引っかかるリスクが高まります。2件同時は、速度と安定性のバランスが取れた設定です。

最大件数の制限

ユーザーが「10000件取得」と指定しても、アプリ側で最大500件に制限しています。

大量データが必要な場合

500件を超えるデータが必要な場合は、期間を分割して取得することをお勧めします。

ページング終了の判定

データ取得を繰り返すとき、「もう取得するデータがない」ことを正しく判定する必要があります。

この設計で実現できること

運営側にとって

• 安定した大量処理: API制限を意識した設計
• 効率的なリソース利用: 必要な分だけ取得
• タイムアウトの回避: 適切な件数制限

現場担当者にとって

• ストレスのない操作: 大量データでも待ち時間が短い
• 一度の操作で完結: ページングを意識する必要なし
• 確実な結果取得: 途中で止まることがない