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tuningとsystemに関するcat-o-ninetailのブックマーク (5)

  • Linuxシステム構築Tips - HDDベンチマーク手順+性能測定結果一覧(hdparm,dd,bonnie++)

    ハードディスクのIO性能を左右する要素 システムのパフォーマンスが思うように上がらない場合、ハードディスクのIO性能がボトルネックになっているケースが多々あります。下記の項目によってハードディスクのIO性能は左右されますので、性能面の問題が発生することを未然に防ぐという観点では、サーバ環境の設計段階でこららの項目を必ず計画、確認しておきたいところです。 ハードウェアRAID構成 ソフトウェアRAID構成 HDDの性能 (スピンドル回転数、シーク時間等) パーティションの位置 (内周部/外周部) チップセットの性能 RAIDコントローラー、SCSI/IDEアダプターの性能 BIOS設定 Linuxカーネル ドライバーのバージョン ファームウェアのバージョン ファイルシステム NFS設定 (NFSマウント領域の場合) HDDベンチマーク手順 システムの環境構築が完了した

  • LinuxのファイルI/Oチューニングに使える「Iotop」 - GIGAZINE

    ファイルI/Oがパフォーマンスのボトルネックになっていることはなんとなくわかるが、具体的にはどうなっているのかを知りたい場合、通常はvmstatやiostatなどを使うわけですが、この「Iotop」を使うと、いわゆるtopコマンドのような感じで表示してくれるので、ケースによってはかなり状況を把握しやすくなり、非常に役立ちます。 詳細は以下。 Iotop's homepage http://guichaz.free.fr/iotop/ 中身はPythonで書かれており、Python2.5以上とLinuxのカーネル2.6.20以上で動作します。 画面はこんな感じ あと、ディスクI/O関連は以下のページも参考になります。 Linux I/O のお話 write 編 - naoyaのはてなダイアリー Linuxチューニング 第2部第3回 ハード・ディスクをチューニング(その1):ITpro

    LinuxのファイルI/Oチューニングに使える「Iotop」 - GIGAZINE
  • [ThinkIT] 第6回:query_cache_sizeの違いによるパフォーマンス比較 (1/3)

    MySQLサーバには、MySQLクライアントからのクエリとその実行結果をキャッシュし、次回から同じ内容のクエリが要求された場合にキャッシュから応答する、クエリキャッシュという仕組みがあります。キャッシュから応答させることによってデータベースへアクセスする負荷を軽減し、また応答速度自体の向上も狙ったものです。 デフォルト状態ではクエリキャッシュを使用しない設定になっています。以下のように現在の「クエリキャッシュに使用するメモリ量の最大値」であるquery_cache_sizeを確認してください。

  • MySQL 高速化メモ

    ●はじめに MySQLでSELECT文が遅いと感じたり、INSERT処理だけで1日かかった!なんて事ありませんか? そんな時はページのメモを参考に高速化してみてください。 ちょっとした設定だけで1日かかる処理が数分で終わる(!?)なんて事も。 ぜひお試しあれ。 ●SELECT文の高速化 1.テーブルを分ける。 同じ構造のテーブルをいくつかに分割する。例えば、wordというテーブルがあるとすると、 ja_word,en_wordなど国別に分割したり、word2005,word2006など年月日で分割してみる。 2.テーブルにインデックスを設定する。 create index インデックス名 on テーブル名 (フィールド名); 文字列の場合はインデックスに設定する文字数を指定可能。 create index インデックス名 on テーブル名(フィールド名(要素数)); 私がやってみた感じで

  • cles::blogのチューニング

    cles::blog 平常心是道 blogs: cles::blog NP_cles() « 偽装ロボット来襲 :: やっと採録に » 2004/11/03 cles::blogのチューニング  mysql  tuning 259 8へぇ さすがに昨日の一件には参ってしまったのですが、最近MySQLの負荷が高すぎることは確かなので少しチューニングをしてみることにしました。 その昔、Oracleバリバリだったときにはチューニングばかり勉強したりしていた時期もあったので、チューニングで何をしなければならないかというのは大体わかっているつもりです。今回はそのときの経験を生かして、MySQLのチューニングに挑戦してみます。 † まずはボトルネック解析から まずはなぜ遅いのかという原因を絞り込みます。これはDBのチューニングに限らず全てのチューニングという作業に共通したものですよね。これをやらずにチ

    cles::blogのチューニング
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