［Software Design連動企画］ 実践クエリチューニング | gihyo.jp
この記事は、『Software Design 2024年6月号』（2024年5月17日発売）の第1特集「SQLチューニングする前に知っておきたい 実行計画＆インデックスのしくみ」の連動企画です。ぜひ本誌特集1もお読みください。 適切なインデックスを設計する インデックスの調整によるクエリの高速化は、RDBMSを使用する際の数あるチューニングテクニックの中でも最もお手軽なものです。テーブルのカラムの定義を変えるわけではないので、クエリの結果に違いが生じず、アプリケーションを変更する必要性がないからです。適切なインデックスを付与するだけでチューニングが済むというのは極めて効率的です。それでは適切なインデックスとはどのようなものでしょうか。本記事では、まずインデックスを設計する際に重要なポイントを解説します。 インデックスとSQL構文 「どのカラムの組み合わせに対してインデックスを作成すべきか」
アプリケーション・トレースの実行
この章では、エンドツーエンド・アプリケーションのトレース、およびトレース・ファイルを生成および読み取る方法について説明します。 エンドツーエンド・アプリケーションのトレースの概要 エンドツーエンド・トレースにおける統計収集の有効化 エンドツーエンド・アプリケーションのトレースの有効化 SQLトレースおよびTKPROFを使用した出力ファイルの生成 TKPROF出力の解釈のガイドライン アプリケーション・トレース・ユーティリティ アプリケーションのトレースのビュー 関連項目: 自動トレースを使用したSQL*Plus文のトレースおよびチューニングの詳細は、SQL*Plusユーザーズ・ガイドおよびリファレンスを参照してください エンドツーエンド・アプリケーションのトレースでは、高負荷のSQL文などの過剰なデータベース・ワークロードのソースを、クライアント識別子、サービス、モジュール、アクション、セ
「PostgreSQL」はエンタープライズでどこまで使える？ ”SIエンジニア連合”が技術検証
「PostgreSQL」はエンタープライズでどこまで使える？ ”SIエンジニア連合”が技術検証：Database Watch（2015年6月版）（1/2 ページ） 商用DBからPostgreSQLへの移行ノウハウを「普段は競合」に所属するITエンジニアらが合同で検証した成果は？ 9.4での性能評価資料の他、移行プロセス検証なども。 2015年5月14日、PostgreSQLエンタープライズコンソーシアム（以下、PGEC）は毎年恒例となる活動成果発表会を行いました。今年で3回目の開催となり、活動成果としてまとめたノウハウも充実してきました。過去の活動成果報告は「PostgreSQLは80コアまでリニアに性能アップする」などで紹介した通りです。 もともとPGECには業務で商用RDBMSを使っていた企業が多く参加しています。商用RDBMSの機能や性能には満足していても、ライセンス費用の高さやベン
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、
初心者向け負荷軽減のはなし
2. 自己紹介 株式会社NDPマーケティング メディア事業部 本部長兼CTO 大西 貴聡 twitter @taka0024 Facebook taka0024 はてなID taka0024jp 主な仕事 Webサイトのプロデュース、 プランナー、ディレクション、マネージメント、S テスト、サイト運営、企画作成、コンサルティング、flash作成、画像作成、コーディン 3. 宣伝① NDPマーケティングの主な事業 • リスティング広告全般（PC、モバイル) • SEO キャッシング • 各種アフィリエイト リスティング • 各種メディア運営 リスティング • スマフォ向け広告媒体 ＳＥＯ キャッシングす るならどこが良 いだろう？ リスティング
OTN Japan - Oracleデータベース 性能対策機能 ～ StatspackとDiagnostics Packを使いこなす ～ 第1回 StatspackとDiagnostics Packの概要と使用方法
NTTコムウェア株式会社 プロジェクト管理統括部 技術SE部門 DB技術グループ 坂下 徹 Oracleデータベースの性能対策の重要な機能、「Statspack」や「Oracle Enterprise Manager 10g Diagnostics Pack」(※オプションライセンス)の利用ポイントをお伝えします。使わないと"もったいない"機能です！(Diagnostics Packの有無による違いはここ) - INDEX - ■ 1 はじめに ■ 2 性能対策概要 ■ 3 Statspack ・ 3.1 インストール ・ 3.2 メンテナンス ・ 3.3 レポート作成 ・ 3.4 Statspackが不向きなケース ■ 4 Diagnostics Pack ・ 4.1 Automatic Workload Repository (AWR) ・ 4.2 Automatic Database
NoSQLを上回る性能のVoltDB、そのアーキテクチャとは
データベース研究者の大御所、マイケル・ストーンブレイカー氏が開発し、NoSQLデータベースをも上回る性能を発揮するリレーショナルデータベース「VoltDB」。前回の記事では、その特徴と、NoSQLデータベースのCassandraとのベンチマーク比較を紹介しました。 今回はVoltDBのアーキテクチャについて調べたことをご紹介しようと思います。基本的にはVoltDBのWebサイトやリンク先の内容を基にしています。また、ブログ「独り言v6」のエントリ「VoltDB登場 – RDBMSのようでRDBMSではない新システム」も参考にさせていただきました。 シェアドナッシングな分散インメモリデータベース VoltDBのアーキテクチャは、FAQのページで以下のように説明されています（英語を訳したものを引用しています。以下同じです）。 VoltDBは、シェアドナッシングなサーバ群から構成されるスケーラブ
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
EJBはトランザクションのやり方次第で速くなるのに…
EJBはトランザクションのやり方次第で速くなるのに…：WebSphereサーバ・チューニング入門（6）（1/4 ページ） 本連載は、Javaアプリケーション・サーバの1つである、IBM WebSphere Application Server（以下、WAS）についてのパフォーマンス・チューニングに関する入門記事です。チューニングといっても、実施するエンジニアによって、その方法は異なりますが、本連載はWASを前提とし、かつ80％のケースをカバーすることを目標とします（編集部注：WASのインストールから学びたい読者は、「バージョン別セットアップマニュアル一覧」のWebSphere Application Serverを参照してください） トランザクションの仕方を見極めてEJBを速くしよう！ 前回の記事（「あなたのEJBシステム遅くないですか？」）では、EJBシステムの高速化チューニングとして、
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
