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
DBサーバ向けLinuxチューニングを考える 〜 メモリオーバーコミット編 : DSAS開発者の部屋
Cでプログラムを書いていて大量のメモリを確保したくなったとき、大抵は mallocを使うと思いますが、その際には戻り値がNULLかどうかを判断してエラー処理に飛ばすと思います。しかし、Linux のメモリ管理サブシステムには「メモリ・オーバーコミット」という機構があり、実装されているメモリ以上の領域を確保できてしまいます。 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> int main() { int i; char *p; for(i=0;i<65536;i++){ p = (char *)malloc(65536); if(0 == (long)p){ break; } } printf("SIZE=%dMB\n",i*65536/1024/1024); return(0); } swapoff したメモリ 1G のマシンでこれを実行するとこんな感じにな
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