データベースの正常性やパフォーマンスを可視化するDatadog Database Monitoring - Qiita
本記事では業務で使用していて、非常に有用に感じたDatadogの Database Monitoring機能について、どのような情報が取得できるかをキャプチャと共に紹介します。 Datadog Database Monitoring (DBM)について 公式ドキュメントはこちらとなります。 https://docs.datadoghq.com/ja/database_monitoring/ Datadog Database Monitoringは、すべてのホストにわたるデータベースの詳細な可視性を提供してくれる機能です。 何か問題が発生した時のトラブルシューティングや過去のクエリパフォーマンスメトリクスを掘り下げることが可能です。 執筆時点で対応しているDBは次の通りです。 Postgres MySQL Oracle SQL Server 今回はSQL Server環境で有効化しています。
MySQL/Postgres におけるトランザクション分離レベル
MySQL/Postgres におけるトランザクション分離レベルと発生するアノマリーを整理する https://zenn.dev/mpyw/articles/rdb-transaction-isolations 上記のスライドの具体的な結論に至るまでの導入として，知識があまりない状態でも段階的に読み込んでいけるように心がけたスライドで，株式会社ゆめみの社内勉強会にて発表しました。 スライドの途中の URL などは PDF としてダウンロードするとクリックできると思います。 事前のレビュー協力者 - https://twitter.com/neko_han25 - https://twitter.com/KentarouTakeda
DBからの更新日時に基づく差分データ抽出 - Qiita
（この方法は dbt のincremental modelsに関するドキュメントの models/stg_events.sql を参考にしています） この方法は差分データ抽出する際にデータソース側でデータ変更が発生していなければ概ね問題ないのですが（データソース側でレコードがDELETEされるケースを考慮しなければ）、データソース側でデータの追加・更新が発生している場合は、差分データを抽出し損ねる可能性があります。 例えば以下のようなケースです。 トランザクション①が購入ID=101のレコードをINSERTするが、何かの原因（別の処理をする、ネットワークで少し待たされるなど）でコミットはすぐにはされない。 トランザクション②が購入ID=102のレコードをINSERTし、すぐにコミットされる。 1回目の差分データ抽出の処理が動く。この時点で購入ID=102のレコードはコミット済みのため抽出さ
Debezium
Debezium is an open source distributed platform for change data capture. Start it up, point it at your databases, and your apps can start responding to all of the inserts, updates, and deletes that other apps commit to your databases. Debezium is durable and fast, so your apps can respond quickly and never miss an event, even when things go wrong. Try our tutorial Stream changes from your database
RDBMS特にDWHにおけるユーザー定義関数呼び出しオーバーヘッドによる性能劣化について - Qiita
はじめに 多くの RDBMS では手続き型言語でユーザー定義関数（ストアドファンクション）を作成することができます。コード・ロジック再利用の観点からは有用ですが、SQL文からのユーザー定義関数の呼び出しはかなりオーバーヘッドがあり、呼び出し回数によっては性能劣化の原因になることが多いです。 この事は DWH 系システムでは特に顕著で、データモデルやシステムのアーキテクチャの設計方針に影響を与えるため、DB/DWH の技術者は大体知っているのですが、アプリ技術者には知らない人も多いようです。 そこで今回は、Oracle, SQL Server, MySQL, PostgreSQL において、ユーザー定義関数を利用した場合とそうでない場合でどれぐらい性能差があるかを実測してみたいと思います。 また、最後の章で回避策もいくつか紹介します。 実測環境 今回は Amazon EC2 のm5.larg
データベースパフォーマンスチューニングのための10の秘訣 - ハッカーになれなかった僕らへ
先日公開された以下の記事がデータベースのパフォーマンスチューニングについて非常に示唆に富む内容だったので、新型コロナで持て余した時間を使って、個人的な趣味でざっくり意訳してみました！ 誤訳や日本語として変なところが多々あるかと思いますので適宜修正していきますが、正しい内容は原文を参照してくださいねー。 基本的にOracleデータベースやExadataに関する内容となっていますが、データベースパフォーマンスチューニングのための10の秘訣（チップス）です。 1. パフォーマンス測定の主要なアプリケーションのメトリックを特定する パフォーマンスを測定するときは、アプリケーションの稼働状況を反映したりエンドユーザーの体感を代理するような主要なアプリケーションのメトリックを特定します。このメトリックはデータベース外部のものであるべきです。例えば、秒間のオーダー処理数やバッチジョブの経過時間などです。
2020年現在のNewSQLについて - Qiita
Disclaimer 当記事はNewSQL開発ベンダの技術ブログや各種論文、その他ニュースサイト等の内容を個人的にまとめたものです。 そのため、理解不足等に起因する誤解・誤認を含む可能性があります。更なる理解が必要な方はリファレンスに挙げた各種文献を直接参照下さい。技術的な指摘は可能であれば取り込み修正しますが、迅速な対応はお約束できません。 NewSQLの解説は二部構成 当記事は前編でNewSQLの概要編となる。 全体の目次は下記である。 NewSQLとは何か NewSQLのアーキテクチャ NewSQLとこれまでのデータベースの比較 NewSQLのコンポーネント詳解 1章から3章までの内容を当記事で解説する。 4章はさらに詳細な技術的解説となり、後編の「NewSQLのコンポーネント詳解」で記述している。 こちらも合わせて一読いただきたい。 1. NewSQLとは何か NewSQLとは、海
MongoDBの様なNoSQLに勢いがあるのは何故ですか？SQLと比べてどんな利点や欠点がありますか？ - Quora
回答 (3件中の1件目) ハイプサイクルという概念をGartnerグループが提唱してまして、様々な流行りスタリのサイクルを分析する標準的な方法となっています。 ハイプとは過度な期待や熱狂を意味する言葉です。一発屋芸人の人気のカーブみたいなもので、テツandトモみたいに安定する場合と、消えていくものがあります。芸人ではありませんがDA PUMPは一茶の人間性もありまして、次は厳しいけど定着すると思っています。 なんだかのトリガーで評価が上がり始め、ピークを迎える。その後評価が下がっていき、底を打つと少し上がって定着するという経過をたどるとしています。これと同じモデルで、流行りのハイテク...
JdbcRunner 1.3リリース（データベース負荷テストツール） - SH2の日記
かなり昔に紹介したJdbcRunnerを、7年ぶりに更新しました。JdbcRunnerは各種データベースを対象とした負荷テストツールで、スクリプトでトランザクションを定義して多重実行し、スループットとレスポンスタイムを測定することができます。レスポンスタイムはきれいにグラフ化もできます。 JdbcRunner - 汎用データベース負荷テストツール - dbstudy.info sh2/jdbcrunner - GitHub Oracle Database 18c、MySQL 8.0、PostgreSQL 10といった現行バージョンへの追従がメインです。Oracle Database 18cとPostgreSQL 10は昔のままでも動いたのですが、MySQL 8.0に接続するためにConnector/J 8.0が推奨されていて、Connector/J 8.0を動かすためにはJava SE 8
SQLクライアントはこれひとつでOK！ あらゆるDBMSで使える「SQL Workbench/J」をデータ解析で活用しよう
本シリーズではビジネスデータ解析でデータベースから情報を取得して活用する必要がある方を対象に、ビジネスデータ解析でよく使われる実践的なSQL例など、分析向けの活用を解説します。本稿では、さまざまなデータベースに接続する必要があるデータ解析の際に役立つ、フリーのSQLクライアントツール「SQL Workbench/J」の活用方法を解説します。導入・データベース活用手順を解説しデータ解析の際に役立つ機能を紹介します。 対象読者 SQLの基本は理解しているがより実践的な分析に取り組みたい方 サンプルの動作確認環境 MacOS 10.13 PostgreSQL 9.6 SQL Workbench/Jの概要と導入 本稿で取り扱うツール「SQL Workbench/J」とは何かを簡単にご紹介し、本ツールの導入方法についてご紹介します。 SQL Workbench/Jとは SQL Workbench/J
Data Models
Data Models: A Comprehensive Guide to Structuring Information for Optimal Insights and Decision-Making In the realm of data management, the use of effective data models plays a pivotal role in organizing and representing information in a structured and meaningful way. Data models serve as the blueprint for databases, facilitating efficient data storage, retrieval, and analysis. This article delves
TPCベンチマーク基礎講座
先週，私はMicrosoftが出した新しいTPC-Cベンチマークの世界記録を称賛した（該当記事）。しかし，多くの読者が「Transaction Processing Performance Council」（TPC）が何であるか，またそのベンチマークが何を意味するかを知らないようだ。 例えば，ある読者は「なぜTPCという組織は，商業的にライセンス設定されたOSとデータベースだけをテストするのか？見たところ，その非営利団体は，入手できるものは何でもベンチマークしているようだ。例えば，なぜ彼らはLinuxプラットホームのpostreqsqlやmysqlをテストしないのか？」。 その質問への単純な答えは，告訴される恐れがあるからだ。もう少し詳しく回答しよう。まず，TPCについて理解の助けになるように，その組織についてバックグラウンドをざっと説明したほうがいいだろう。 TPCの設立趣意書には「TP
システム移行メンテナンスにおける一部時間帯に更新されたデータが消失した原因のご報告 - Mackerel お知らせ #mackerelio
Webオペレーションエンジニアの id:y_uuki です。 2017年8月7日に、メンテナンスの完了報告及びデータ消失とカスタムダッシュボード、式監視の不具合に関するお詫びにてお知らせしたメンテナンス作業時間中のデータ消失について、本エントリにて技術的な観点から原因の詳細をお伝えいたします。 概要 2017年8月7日(日本時間)に、オンプレミスデータセンターからAWSへ、Mackerelをシステム移行するためのメンテナンスを実施しました。 メンテナンス開始時間である14:30以降のデータ同期に失敗していたPostgreSQLデータベースサーバへの意図しないフェイルオーバーが、メンテナンス作業途中の15:30に発生した結果、14:30から15:30の間に更新されたデータを消失しました。 移行作業後のアプリケーションの動作確認中に、特定時間帯のデータを消失していることを発見し、データの復旧を
なぜ、SQLは重たくなるのか？──『SQLパフォーマンス詳解』の翻訳者が教える原因と対策｜ハイクラス転職・求人情報サイト AMBI（アンビ）
なぜ、SQLは重たくなるのか？──『SQLパフォーマンス詳解』の翻訳者が教える原因と対策 『SQLパフォーマンス詳解』の翻訳者の松浦隼人さんに、8つの「SQLが重たくなる原因とその対策」を聞きました。システムのボトルネックになるような「問題のあるSQL」を回避するノウハウを学びましょう。 データの操作や定義をする言語「SQL」は、どのような領域を担うエンジニアにとっても必修科目です。しかし、その仕様をきちんと理解し、パフォーマンスに優れたSQLを書ける方はそれほど多くありません。問題のあるSQLを書いてしまい、知らぬ間にそれがシステムのボトルネックになってしまう事態はよく発生します。 では、どうすればそうした事態を回避できるのでしょうか？ そのノウハウを学ぶため、今回は『SQLパフォーマンス詳解』の翻訳者であり、自身もエンジニアでもある松浦隼人（まつうら・はやと／@dblmkt）さんに8つ
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