データベースを用いたセッションデータ管理について - LukeSilvia’s diary
Web アプリケーションとは切っても切れないセッション機構。DB ベースでセッション管理を行なって得られた知見と、それを元に考察した結果をまとめてみます。 セッションデータの特性 DB で管理される他のデータに比べ、セッションデータはかなり特殊です。主な特徴は次のような感じ。 データが増加するのが速い 定期的な削除が必要 頻繁に更新される リクエスト毎に読みに行く必要がある このデータを読めないとアプリケーション全体にアクセスできない アクセス頻度が高いということです。あと、1つ目の特徴からセッションデータについては意識的に管理してやる必要があります。 現在の環境 アプリケーションの領域が少し特殊で、セッションデータがやたらたまります(ユーザ数何百万のサービスとかそういうのではないです)。 RDBMS MySQL 4.0.22 ストレージエンジン InnoDB レコード数 6千万 テータサ
長年の議論に終止符 -- MySQL、MariaDB、PostgreSQLのオプティマイザ/エクゼキュータ比較 - interdb’s blog
https://mariadb.com/kb/en/optimizer-switch/にあるように、MariaDBのオプティマイザはかなり改良されている。 では、MariaDBのオプティマイザ/エクゼキュータはどの程度優秀か、４つのSELECT文の実行を通してMySQLと(ついでにPostgreSQLと)比較してみる。 (2014.12.3追記：オプティマイザについては省略してますが、こんな本がでます。) 結論を先にいえば「MySQLは検索が速い」というのは都市伝説。MariaDBはがんばってるけどPostgreSQLにはまだまだ及ばず。 ＊念のため。これはベンチマークじゃないよ、オプティマイザ/エクゼキュータの機能比較です。 自分で再確認したい場合はこちらにスクリプト群と実験のやり方を簡単に書いたので参照のこと。 調査環境 同一マシンにMySQL5.6.14、MariaDB10.0.4、
次バージョンのMySQL 5.7はさらに性能を2倍へ、「オラクルはMySQLを殺そうとしている」は真実ではない～MySQL Connect 2013
次バージョンのMySQL 5.7はさらに性能を2倍へ、「オラクルはMySQLを殺そうとしている」は真実ではない～MySQL Connect 2013 米オラクルが主催するMySQLのイベント「MySQL Connect」が9月21日から23日まで、サンフランシスコで開催されました。このイベントでは毎回「The State of The Dolphin」（イルカの最新状況、つまりイルカをマスコットキャラクターにしているMySQLの最新情報）と呼ばれる基調講演が恒例になっていて、MySQLの最新情報が解説されています。 今年も行われた「The State of The Dolphin」の内容を、ダイジェストで紹介しましょう。 The State of The Dolphin 米オラクル、Chief Corporate Architect、Edward Screven氏。 最初に言いたいのは、オ
初心者向け負荷軽減のはなし
Apache Spark on Kubernetes入門（Open Source Conference 2021 Online Hiroshima 発表資料）
データベースパフォーマンスに関する、僕が知りうる限り最高の教科書 - レベルエンター山本大のブログ
データベースの醍醐味は、パフォーマンスチューニングにあります。 チューニングによっては、同じ処理でも1時間掛かる場合もあれば、 1秒で終わるということもあり得る世界です。 僕はDBの魅力に取り付かれた者の一人です。 DBという技術の奥深さが気に入っています。 DBを極めると、どこの現場に行っても絶対に必要とされます。 また、どこの現場に行っても正解を導く方程式は一緒なので応用が利くのです。 しかし、その基本原理を体系的に学べる手段はあまりありません。 OracleMasterやMCDBAといった資格試験でも学べることは限られていて あとはWebで調べるなりマニュアルを読むなりするしかありませんでした。 とくに肝であるパフォーマンスチューニングについては、 経験則でチューニングしている部分も多いです。 Oracle、SQLServer、MySQLと色々なDBのチューニングをしてきましたが、
KOF 2008 の発表資料 - naoyaのはてなダイアリー
KOF 2008 での発表資料「はてな流大規模データ処理」を以下にアップロードしました。 http://bloghackers.net/~naoya/ppt/081108huge_data.ppt 一部参考文献からの引用 (Introduction to Information Retrieval から Vector space model の図、たつをの ChangeLog から転置インデックスの図) があります。この場を借りて感謝。 環境によってはおそらくフォントの表示がいまいちだと思いますが、ご了承ください。 追記 SlideShare にアップロードしました。 081108huge_data.pptView SlideShare presentation or Upload your own. (tags: linux mysql) 追記: メモリはディスクの 150 倍について
「はてな流大規模データ処理」を見てきた - もぎゃろぐ
KOF2008：関西オープンソース2008というイベントに来ています。 はてなの伊藤さんの講演があったので、講演メモを公開。 ＃ボクがメモした内容であって、100%言ったとおりに書いてあるわけじゃないので、参考としてご覧ください。 (続き) アジェンダ 大規模なデータ OSのキャッシュ MySQLの運用 大規模データアプリケーションの開発 データの例 はてなブックマークのデータ量：五千万件くらいのデータ量 このデータに対して何百万人がアクセスしてくる状況でどういう作りにするか レコード数 1073万エントリー 3134万エントリー 4143万タグ データサイズ エントリー2.5GB 何の工夫もなく普通にアクセスすると...200秒待っても結果が帰ってこない 大規模データの難しいところ 開発サーバで開発者が作っている時は快適に動いていても、多数の人間がアク
DBサーバ向けLinuxチューニングを考える 〜 メモリオーバーコミット編 : DSAS開発者の部屋
Cでプログラムを書いていて大量のメモリを確保したくなったとき、大抵は mallocを使うと思いますが、その際には戻り値がNULLかどうかを判断してエラー処理に飛ばすと思います。しかし、Linux のメモリ管理サブシステムには「メモリ・オーバーコミット」という機構があり、実装されているメモリ以上の領域を確保できてしまいます。 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> int main() { int i; char *p; for(i=0;i<65536;i++){ p = (char *)malloc(65536); if(0 == (long)p){ break; } } printf("SIZE=%dMB\n",i*65536/1024/1024); return(0); } swapoff したメモリ 1G のマシンでこれを実行するとこんな感じにな
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Amazon.co.jp: 実践ハイパフォーマンスMySQL 第3版: Baron Schwartz (著), Peter Zaitsev (著), Vadim Tkachenko (著), 菊池研自 (監修), 株式会社クイープ (翻訳): 本