MySQLでネットショップの詳細検索にインデックスを活用しまくる方法(後編)
前回のおさらい まずは前回でやったことをザッとまとめておきます。 転置インデックス用のテーブルを作る キーワード検索用にngram(bigram)で分かち書きしたデータを作る それ以外のフラグによる検索のために、n(今回は2)文字を超える特殊文字列で他の属性を突っ込む 全文検索インデックスを張る 全文検索クエリを調整して条件に合致するIDだけを抽出する 残る問題 ソート(ページネーション含む) 更に複雑なクエリ(柔軟な価格レンジ、地理空間)に対応するための手法 どれだけ早くなったのか 抽出したID群をソートする さて、では前回の続きの内容に入ります。itemsテーブルにおける条件合致商品のIDのリストが現在得られています。 ここでは仮に得られたIDを「1,5,16,45,78,120,201」としましょう。此処では価格(items.price)が安い順(asc)に並ぶようにクエリを書きます
HowFriendFeedUsesMySqlToStoreSchemaLessData - FriendFeed では MySQL を使いどのようにスキーマレスのデータを保存しているのか
HowFriendFeedUsesMySqlToStoreSchemaLessData - FriendFeed では MySQL を使いどのようにスキーマレスのデータを保存しているのか 目次 この記事について FriendFeed? では MySQL を使いどのようにスキーマレスのデータを保存しているのか 背景 概観 詳細 一貫性と原子性 性能 FriendFeed? では MySQL を使いどのようにスキーマレスのデータを保存しているのか この記事について "How FriendFeed? uses MySQL to store schema-less data" の日本語訳です http://bret.appspot.com/entry/how-friendfeed-uses-mysql CC 2.5 でライセンスされています: http://creativecommons.org/
月間57億PV、300台のサーバを運用するミツバチワークスが編み出したインフラ技術
ミツバチワークスのエンジニアは、「月間57億PV」という巨大なトラフィックをさばくため、さまざまな技術を駆使してインフラを構築している。主と副の2本立てでデータベースを運用し、300台のサーバを使いながら「負荷の限界」に挑むエンジニアに、技術ノウハウを聞く。 ミツバチワークスが運営するケータイブログサービス「DECOLOG」は、異色のサービスである。10代後半から20代前半の女性に最も人気のあるケータイブログサービスで、「デコメール」などを利用して、かわいくカラフルなブログを作成できる。広告基準を厳しくすることで女性ユーザーにも不安なく使ってもらえるような安心感を作り出し、口コミだけでじわじわとアクセス数を伸ばしてきた。 結果、2010年7月実績で月間57億PV（ページビュー）超、想定800万UU（ユニークユーザー）、会員登録者数180万件と、ケータイブログサイトでは国内最大のサービスとし
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