MySQL Connector/Jにおける大量INSERTのチューニング - SH2の日記
ピンポイントチューニング講座です。まずは結果から。 このグラフは、以下のテーブルに50,000レコードINSERTしたときの処理時間を示したものです。性能に70倍以上もの差が出ているのはなぜか、見ていきたいと思います。 CREATE TABLE `loadtest` ( `id` int(11) NOT NULL, `data` varchar(100) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 方法1 ベースライン conn = DriverManager.getConnection(JDBC_URL, JDBC_USER, JDBC_PASS); pstmt = conn.prepareStatement("insert into loadtest (id, data) values (?
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
やってはいけない!!MySQLに悲鳴をあげさせる10の方法
いつも「MySQLを使うときはこうするべき」という観点から記事を書いているが、今日は逆に犯してはいけない過ちをリストアップしようと思う。 1. 全てのカラムにインデックスをつけるデータベース初心者がもっともやってしまいがちな間違いはコレではないだろうか。インデックスはいい。検索がとても速くなるから。しかし、それと引き替えにインデックスは更新するときにコストがかかるし、その分多くのディスクスペースを消費する。特に更新にかかるコストは時に甚大で、該当するインデックスのページがキャッシュ上にない場合はディスクからいったんそのページを読み込まなければいけない。ディスクアクセスは動作にとても時間がかかるので、インデックスが多数、例えば全てのカラムに付いていたりすると「あれ？固まったか？」というような状態になってしまうことがあるだろう。インデックスは必要なカラムにだけつけるようにテーブルを設計しよう。
漢(オトコ)のコンピュータ道: MySQLを高速化する10の方法
ちょっとキャッチ−なタイトルをつけてしまったが、今日は独断と偏見でMySQLを高速化する方法を10個紹介しよう。MySQLサーバをチューニングするときや初期導入する場合などに参考にしてもらいたい。 1. バッファを増やす、または減らす チューニングの基本中の基本であるが、適切なバッファサイズを設定することはパフォーマンスチューニングの要である。主なバッファは次の通り。 innodb_buffer_pool_size・・・InnoDBだけを利用する場合は空きメモリの7〜8割程度を割り当てる最も重要なバッファである。余談だが、実際にはここで割り当てた値の5〜10%ぐらいを多めにメモリを使うので注意が必要だ。 key_buffer_size・・・MyISAMだけを利用する場合は、空きメモリの3割程度を割り当てるといい。残りはファイルシステムのキャッシュ用に残しておこう。 sort_buffer_
大規模SNSのボトルネックとソリューション
SNSは比較的データアクセスが多いアプリケーションであり、負荷対策が難しい部類に入る。本稿では、グリーCTOの藤本真樹氏が、GREEというSNSでの経験を基に、SNSの具体的な負荷軽減ソリューションを紹介する。 はじめに 昨今では、地方自治体や企業内でもSNSを導入する動きが活発化しているようです。しかし、SNSは比較的データアクセスが多いアプリケーションであり、負荷対策が難しい部類に入ります。そこで本稿では、前回お届けした「大規模SNS実現のためのGREEのアプローチ」の内容からもう一歩踏み込んで、GREEというSNSでの経験を基に、SNSの具体的な負荷軽減ソリューションを紹介します。 SNSのボトルネック 一定以上のユーザー数、データ量、そして機能を持つSNSでは、普通に構築していくと非常に悩ましいボトルネックが2つ顕在化してきます。1つは、「友達の新着」系の情報取得です。もう1つはア
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