MySQLのEXPLAINを徹底解説!!
以前、MySQLを高速化する10の方法という投稿で「EXPLAINの見方についてはいずれ解説しようと思う」と書いてしまったので、今日はその公約？を果たそうと思う。 MySQLのチューニングで最も大切なのは、クエリとスキーマの最適化である。スキーマの設計は一度決めてしまうとそのテーブルを利用する全てのクエリに影響してしまうためなかなか変更することは出来ないが、クエリはそのクエリだけを書き直せば良いので変更の敷居は低い。そして遅いクエリをなくすことは、性能を大幅に向上させるための最も有効な手段である。従って、アプリケーションの性能を向上させたいなら、まず最初にクエリのチューニングを検討するべきなのである。 最適化するべきクエリはスロークエリログやクエリアナライザで見付けられるが、ではそのようなクエリが見つかった場合にはどのように最適化すればいいのか？そのためにはまず現在どのようにクエリが実行さ
NoSQLとしてMySQLを使うDeNAが、memcachedよりも高速な75万クエリ／秒を実現
モバゲーで知られるDeNAは、バックエンドデータベースにNoSQLを使っていません。なぜか？ それはMySQL/InnoDB 5.1の環境で秒間75万クエリという、多くのNoSQLでも実現できないような高性能を実現しているから。DeNAの松信嘉範（まつのぶよしのり）氏は、自身のブログにこんな内容のエントリ「Using MySQL as a NoSQL - A story for exceeding 750,000 qps on a commodity server」（英語）をボストしています。 Yoshinori Matsunobu's blog: Using MySQL as a NoSQL - A story for exceeding 750,000 qps on a commodity server 松信氏が指摘するように、大規模なネットサービスを提供している企業の多くは分散環境で
Kazuho@Cybozu Labs: MySQL のボトルネックを統計的に監視・解析する方法
MySQL のチューニング、と言った場合には、サーバーパラメータの調整や EXPLAIN コマンドを利用したクエリ実行計画の最適化が話題に上ることが多いです。しかし、発行する全ての SQL について、いちいち EXPLAIN コマンドを使って確認していては、いくら時間があってもたりません。チューニングを効率的に進めるには、まず、ボトルネックとなっている SQL クエリを特定し、次にその最適化を行うべきです。 ではどのようにして、ボトルネックを特定するのか。MySQL Conference & Expo 2009 のキーノートにおいて Mark Callaghan 氏は、Google では SHOW PROCESSLIST コマンドを使った統計的アプローチを使っていると述べていらっしゃいます (参照: MySQLConf 09: Mark Callaghan, "This is Not a
Kazuho@Cybozu Labs: Pacific という名前の分散ストレージを作り始めた件
大規模なウェブアプリケーションのボトルネックがデータベースであるという点については、多くの同意が得られるところだと思います。解決策としては、同じ種類のデータを複数の RDBMS に保存する「sharding」 (別名：アプリケーションレベルパーティショニング／レベル２分散注1) が一般的ですが、最近では、分散キーバリューストア (分散 KVS) を使おうとする試みもみられるようになってきています。 分散 KVS が RDBMS sharding に対して優れている要素としては、事前の分割設計が不要で、動的なノード追加（とそれにともなう負荷の再分散）が容易、といった点が挙げられると思います。一方で、Kai や Kumofs のような最近の実装では eventually consistent でこそ無くなってきているものの、ハッシュベースの分散 KVS は、レンジクエリができなかったり (例:
HowFriendFeedUsesMySqlToStoreSchemaLessData - FriendFeed では MySQL を使いどのようにスキーマレスのデータを保存しているのか
HowFriendFeedUsesMySqlToStoreSchemaLessData - FriendFeed では MySQL を使いどのようにスキーマレスのデータを保存しているのか 目次 この記事について FriendFeed? では MySQL を使いどのようにスキーマレスのデータを保存しているのか 背景 概観 詳細 一貫性と原子性 性能 FriendFeed? では MySQL を使いどのようにスキーマレスのデータを保存しているのか この記事について "How FriendFeed? uses MySQL to store schema-less data" の日本語訳です http://bret.appspot.com/entry/how-friendfeed-uses-mysql CC 2.5 でライセンスされています: http://creativecommons.org/
Ruby on Rails + MySQL で全文検索 - ドワンゴ 研究開発ブログ
このエントリでは Ruby on Rails と MySQL を使って日本語の全文検索を行う方法を記述する。Ruby on Rails のバージョンは 2.0.2、MySQL のバージョンは 5.0.67、Tritonn のバージョンは 1.0.12、Hyper Estraier のバージョンは 1.4.10 を使用した。サンプルの文章データとして、あらゆる日本人にとって極めて身近な著作権切れ文章である『ドグラ・マグラ』と『黒死館殺人事件』を利用した。処理のために整形したデータは本エントリに添付しておく。またデータベースへアクセスするコードではマイグレーションを除きできるだけベンチマークを取るようにし、その結果は本エントリの最後に記載する。 ページネーション Rails でページネーションを実現する will_paginate という plugin は ActiveRecord に標準でつ
mixiの生みの親“バタラ氏”が語るMySQLの意外な利用法 － TechTargetジャパン
日記だけで4億件のデータ ミクシィが運営するSNS「mixi」は、2007年7月末段階でユーザー数が1110万人。人が12人集まれば、1人はmixiユーザーというわけだ。ユーザーのアクティブ率（ログイン間隔が3日以内）は約62％と高く、2007年4月から6月の月間平均ページビューは117.5億に達した。日記だけでも4億件以上に上るなど、蓄積するデータ量も莫大。2004年3月のサービス開始から、わずか3年半で現在の巨大コミュニティーへと発展したのだ。 ミクシィは、「LAMP（OSのLinux、WebサーバのApache、DBMSのMySQL、開発言語のPerl、PHP、Python）」と呼ばれるWebシステム向けの標準的なオープンソースソフトウェア（以下、OSS）でシステムを自社開発し、安価なPCサーバを1000台以上連ねる超分散構成でmixiのサービスを支えている（広告配信など周辺機能では
MySQLノウハウ
いろいろな本からメモってきたメモのメモ。出典を書いておくのを忘れた。思い出し次第補完するかも。 deleteのコストは高いので、無効化を示すフィールドを作ってupdateすべき slow query logに要注意 多くのエントリでほとんどのフィールドが同じ値を持つ場合はインデックスの効果が小さい →複合インデックスの効果が大きい 複合インデックスは指定の順番が大切。AとBという指定の場合、A単独でもインデックスの効果がある。逆は真でない。 インデックスが使われる場面は フィールド値を定数と比較するとき (where name = 'hogehoge') フィールド値でJOINするとき (where a.name = b.name) フィールド値の範囲を求めるとき (<,>,between) LIKE句が文字列から始まるとき (where name like 'hoge%') min(),
【レポート】mixiを支えるMySQL - FLOSSのスケールアウトによりコストを削減 | エンタープライズ | マイコミジャーナル
MySQLは22日、12日間にわたったMySQLのスケールアウトに関するエデュケーショナルイニシアチブ「Twelve Days of Scale-Out」が終了したことを発表した。同エデュケーショナルイニシアチブではmixiにおけるスケーリングのケーススタディなどが紹介された。 mixiは日本最大のソーシャルネットワークサービス。ユーザ間のメッセージ送受信や日記の作成ができるほか、写真の共有、コミュニティの作成などができる。有償サービスではさらに動画やミュージックといったいくつかのサービスが受けられる。こうしたシステムの基板テクノロジとしてmixiではMySQLを採用している。急成長したソーシャルネットワークサービスを支えていたインフラストラクチャがMySQLだったわけだ。 mixiがサービスインした当時、高価なソフトウェアを購入することはできないとして、LAMP(Linux、Apache
スラッシュドット ジャパン | MySQLを使う5つの理由、使わない8つの理由
本家/.の記事より。CIO.comで、オープンソースRDBMSとして人気のMySQLの長所と短所を2人の専門家に別々に指摘させるという記事が話題になっている。Tina GaspersonはMySQLを使う5つの利点として、すでに普及していること、シンプルであること、TCOが低いこと、よくサポートされていること、柔軟性やスケーラビリティに富むこと、最新テクノロジーのネイティヴサポートを持つことを挙げ(5つと言いつつなぜか6つある)、一方Brent ToderashはMySQLを使うべきでない8つの理由として、ライセンスがGPLであること、それが嫌なら商用のプロプライエタリライセンスを買わなければならないこと、既存データベース環境との統合性の問題、製品としての未成熟、機能的な不十分さ、認証制度の不備、企業内での知名度の問題、スケーラビリティの問題を挙げ、代替案としてPostgreSQLを推奨し
グーグル、MySQLに独自に加えた変更を公開
Googleは、米国時間4月23日、オープンソースのデータベースソフトウェア、MySQLにGoogle独自の変更を加えたことを明らかにした。Googleは以前からMySQLのユーザーとして知られている。 Googleのソフトウェアエンジニア、Mark Callaghan氏は、23日付のGoogle Code Blogへの投稿で「MySQLはデータストレージ分野における素晴らしいソリューションだと考えているが、一部の分野に関して当社のプロジェクトからさらなる要求が出たので、主に高可用性と管理性を向上するため、MySQLそのものを拡張した」と述べている。 高可用性とは、仮に稼働中のサーバが停止してもサービスを継続して提供可能にする、という考え方を指す。障害時にサービスをバックアップマシンに切り替えることをフェイルオーバーと言い、技術自体は数十年前からあるが、実装は難しい。 Googleの行った
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