MySQL with InnoDB のインデックスの基礎知識とありがちな間違い - クックパッド開発者ブログ
こんにちは、サービス開発部の荒引 (@a_bicky) です。 突然ですが、RDBMS の既存のテーブルを見てみたら「何でこんなにインデックスだらけなの？」みたいな経験はありませんか？不要なインデックスは容量を圧迫したり、挿入が遅くなったりと良いことがありません。 そんなわけで、今回はレコードを検索するために必要なインデックスの基礎知識と、よく見かける不適切なインデックスについて解説します。クックパッドでは Rails のデータベースとして主に MySQL 5.6、MySQL のストレージエンジンとして主に InnoDB を使っているので、MySQL 5.6 の InnoDB について解説します。 InnoDB のインデックスに関する基礎知識 インデックスの構造 (B+ 木) InnoDB では B+ 木が使われています。B+ 木は次のような特徴を持った木構造です。 次数を b とすると、
MySQLをさらに理解するために読んだ記事まとめ - $shibayu36->blog;
最近MySQLの勉強をしていました。実践ハイパフォーマンスMySQLを読むべきという話を聞いていたのですが、かなり網羅的に書かれていて、今の知識ではどれが重要なのかわからない状態でした。そこで色々調べてみて、参考になる記事をいくつか見つけたので、少しまとめてみようと思います。 今回まとめた記事を読んで、大体以下のことが理解できました。 インデックスの使われ方とその構造(MyISAMとInnoDB) EXPLAINの詳しい使い方、見方 InnoDBの特性 ALTER TABLEの特性 レプリ遅延 まず最初に Webエンジニアのための データベース技術[実践]入門 (Software Design plus)posted with amazlet at 12.06.02松信 嘉範 技術評論社 売り上げランキング: 9767 Amazon.co.jp で詳細を見る 松信さんの書いた「Webエンジ
はじめての MySQL で100万件のデータを管理する時に行ったチューニングまとめ
MySQL の勉強をせずにフレームワーク等で SQL を書かずに Web サイトを構築していました。データ数も2万件程度でしたので、そこまで困ることはありませんでしたが、今回100万弱の商品データを扱う機会ができたので、MySQL のチューニングや発行する SQL について見直す機会がありました。 この記事では MySQL を高速化するのに行った対策など勉強したものを自分用にメモしておきました。 条件式で比較するカラムにインデックスを使用して高速化 商品コードで存在しない商品を見つけて、商品をDBに登録するという処理を行っている場合、4万件超えたころから処理に2秒以上かかるようになってきます。12万件超えた頃には10秒程度かかるようになってしまいましたが、商品コードのフィールドに対してカラムインデックスを貼ることで0.2秒に短縮することができました。 MySQL のリファレンスにも以下のよ
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 - 久保清隆のブログ
仕事でMySQLのパフォーマンスチューニングをしていて、インデックスについて分かっていないことが多かったので調べたことをメモ。基本的なところから学習しなおした。 MySQLのインデックスは、カラムが特定の値をもつレコードの迅速な検索に使用される。インデックスを使用すれば、数百とか数億ものレコードが入っているテーブルから、一組のレコードを迅速に見つけて取り出すことが可能になる。 しかし、インデックスは速度を改善することもあるが、挿入の邪魔になって遅くなることもある。 インデックスを適切に使うために、まずはインデックスの基本概念をおさえる必要がある。 インデックスの概念 インデックスとは インデックスの仕組みを理解するには、まずMySQLがどのようにクエリに応答するかを知る必要がある。 例えば、 SELECT * FROM phone_book WHERE last_name = 'Hoge'
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
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
処理を実行中です
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
