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MySQLパフォーマンスチューニングのためのクエリの基礎知識 - 久保清隆のブログ
前回書いたMySQLパフォーマンスチューニングのためのインデックスの基礎知識に引き続き、MySQLのパフォーマンスチューニングについて学んだことをまとめ。 MySQLを使っていると、クエリが遅い理由をつきとめる必要が出てくる。 どうやって遅いクエリをつきとめ、改善すればよいかについて学んだのでまとめた。 下記のような基礎知識があればパフォーマンスチューニングをうまくやれる、と思う。 クエリ処理の基礎 MySQLがクエリを処理する手順 まずはMySQLがクエリを処理する手順を知っておく必要がある。 処理は以下のような流れで進む。 クエリキャッシュの中からクエリの結果を探す。見つかればそれを返す。 クエリを解析して構成要素に分解する。 クエリの構文が正しいことを確認 クエリについて基本情報を収集する。 クエリを基本的な要素に分解した後、何を実行すべきかを判断する。 クエリオプティマイザが動き始
DSAS開発者の部屋:5分でできる、MySQLのメモリ関係のチューニング！
MySQLのチューニングにおいて非常に重要となるメモリ(バッファ)関連のパラメータについて、 チューニングのポイント DSASのとあるDBサーバ(実メモリ4GB)の実際の設定値 をまとめてみます。 また、必要メモリの総量の計算や限界値を越えてないかチェックしてくれるスクリプトも紹介します。 是非、参考にしてみてください！ まず最初に注意点を。 バッファには2つのタイプがあります。 グローバルバッファ スレッドバッファ グローバルバッファはmysqld全体でそのバッファが1つだけ確保されるもので、 これに対し、 スレッドバッファはスレッド(コネクション)ごとに確保されるものです。 チューニングの際にはグローバル/スレッドの違いを意識するようにしましょう。 なぜなら、スレッドバッファに多くのメモリを割り当てると、コネクションが増えたとたんにアッという間にメモリ不足になってしまうからです。 in
The Art of Work：MySQL InnoDB Pluginのデータ圧縮機能 性能編 - SH2の日記
MySQL InnoDB Pluginのデータ圧縮機能の続きです。前回はInnoDB Pluginの独自機能であるデータ圧縮の仕組みを解説し、Wikipedia日本語版のデータが約半分にまで圧縮されることを確認しました。今回はデータ圧縮によって性能がどのように変化するかを、実際にベンチマーク試験を行って見ていきます。 試験の方針 データ圧縮による性能への影響は、以下の二点が考えられます。 メリット：データサイズが小さくなるため、ディスクI/Oが減る デメリット：圧縮・展開の処理が行われるため、CPU負荷が高くなる そこで、これらの特徴がよく分かるように試験パターンを工夫します。Wikipedia日本語版のデータはInnoDB上でおよそ5GBありますが、まず狭い範囲に絞って読み取り処理を行うことでディスクI/Oがあまり発生しないようにします。これでCPU負荷の傾向を確認することができます。次
MySQL InnoDBストレージエンジンのチューニング（前編）
InnoDBを使おう！ もし本稿を読まれている方で、特に明確な意味もなくまだMyISAMストレージエンジンを使ってらっしゃるという方には、全力でInnoDBをオススメしたい。InnoDBには、MyISAMにはない様々な利点があるからだ。 トランザクション対応 InnoDBはACID準拠のトランザクションに対応している。トランザクションの利点は改めて語るまでもないが、DBAの負担を減らしてくれることは間違いない。トランザクションに対応していないストレージエンジンは、集計用の一時的な領域などには良いかも知れないが、文字通りトランザクションを処理するには無理がある。原子性がないということは、処理が失敗したらたちまちデータに不整合が生じるということだし、永続性がないということはOSやマシンのクラッシュ時にはデータが破損する可能性があるということだ。やってできなくはないが、わざわざリスクを抱えてデー
実録MySQLのチューニング 春の陣 - （ひ）メモ
long_query_time = 0.5 とか閾値を小さめにしてもスロークエリが出なくなったけど、CPU(user)使用率高いとか、なんか足引っ張ってるクエリがあるっぽいなぁという場合のお話です。 「実録」の通り、現在絶賛進行中ですので、逐次動きがあったら書き足していくつもりです。 「あれを見た方がいい」とか「これをあーした方がいい」とかあれば、コメントかTwitterで @hirose31 までお知らせいただけるとうれしいです！ 使用しているのは、MySQL 5.1.41 です。 前提: サーバーリソースのグラフ GangliaでもCactiでもMuninでもなんでもいいんですが、サーバリソースのグラフ化は必須です。チューニングした際の効果測定や、そろそろリソース食い潰してやばいとかの予測にも使えます。 自分はDBサーバの場合このあたりをグラフ化してます。 CPU使用率 (user,
2008-06-29
mysqlを利用していて、indexをちゃんと張っているのにパフォーマンスが出ない。 explain でも type = ref / key = INDEX 等が表示されているのにすごくクエリーが遅かったりする。 思い切って index を消したら逆にパフォーマンスが改善した! why? データ件数が数万件を越えたあたりからパフォーマンスが劇的に下がった。 と、悩んでいたりしませんか? そんな悩みのひとつの解決策になってくれるかもしれません。 テストは vmplayer 上の debian etch で行います。 ホスト環境 intel Q6600 メモリ2Gの WindowsXPです。 クエリーをキャッシュされないように、クエリキャッシュを 0 にします。 /etc/mysql/my.cnf query_cache_size = 0 #no cahce debug swapで遅くなると困
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