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MySQLとcacheに関するclavierのブックマーク (6)

  • 更新頻度の多いデータのキャッシュ : DSAS開発者の部屋

    @methane です。 ISUCON 7 戦で最大のスコアアップできたポイントが、 status と呼ばれる重い計算の結果となるJSONのキャッシュでした。 近年のISUCONによくある、「更新が成功したら以降のレスポンスにはその更新が反映される必要がある」(以降は「即時反映」と呼びます)タイプの問題だったのですが、今回のように更新頻度の高くかつ即時反映が求められるデータをキャッシュする方法について、より一般的に解説しておきたいと思います。 即時反映が不要な場合 まずは基として、即時反映が不要な場合のキャッシュ方法からおさらいします。この場合、一番良く使われるのは参照時に計算した結果を Memcached などにキャッシュし、時間で expire する方法です。 このタイプのキャッシュには、参照元が分散している場合(Webサーバーが複数台あるなど)に Thundering Herd

    更新頻度の多いデータのキャッシュ : DSAS開発者の部屋
  • The MySQL Query Cache: How it works, plus workload impacts

    All of Percona’s open-source software products, in one place, to download as much or as little as you need.

    The MySQL Query Cache: How it works, plus workload impacts
  • MySQLのチューニング(クエリキャッシュ)

    へんじがない。ただのポンコツのようだ。 ポンコツが今日も持ち場でガンバリつつ、 楽しく生きていくための備忘録ブログ。ぬわーーっっ!!2005年7月から絶賛「更新」中! 【この記事の所要時間 : 約 4 分】 MySQLのチューニングにおいてクエリキャッシュは、データベースへアクセスする負荷を軽減するので、負荷が上がったときにチェックしたい項目の1つである。 MySQLのデフォルトでは、クエリキャッシュを使用しない状態になっているので注意したい。 query_cache_sizeの違いによるパフォーマンス比較 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

    MySQLのチューニング(クエリキャッシュ)
  • Automating master failover is possible but needs care

    I was asked from a few people about my opinion of the Github's recent service outage. As a creator of MHA, I have lots of MySQL failover experiences. Here are my points about failover design. Most of them duplicate with Robert's points. - "Too Many Connections" is not a reason to start automated failover - Do not repeat failover I know some unsuccessful failover stories that "1. failover happens b

  • Cache-Oblivious データ構造入門 @DSIRNLP#5

    9. なぜ B-Tree の方が良いか? 大事な前提(若干雑) 1. ディスクの読み込み時間 >> 計算時間 2. ディスクである箇所を読み込むと周辺も含 めてそこそこ大きく読まれる 前提より • ディスクを読み込む回数だけを考える – 普段の議論:「O(ほげ) 時間」 – 今回の議論:「ディスクI/O 𝑂(ほげ) 回」 • 一度に読み込まれるサイズを 𝐵 とおく Cache-Oblivious データ構造入門 (@iwiwi) 10 10. データの探索にかかる I/O 回数 二分探索木 • 𝑂 log 𝑛 回 一回の I/O で 2 分岐 B-Tree • 𝑂 log 𝐵 𝑛 回 一回の I/O で Θ(𝐵) 分岐! ↑ノードのサイズをブロックサイズ 𝐵に合わせる B-Tree のほうが log 𝐵 倍ぐらい早い これは平気で 10 倍とかになるので大違い! Cac

    Cache-Oblivious データ構造入門 @DSIRNLP#5
  • Inside pixiv's infrastructure〜application cluster side〜

    15.7.11 HiRoshima.R #4 Lightning Talks @imyuaotiの発表資料です。 ※注意※(2015.7.19追記) Rでは処理速度が遅いという理由で for関数の使用は避けるべきと考えられています。 来は,処理を高速化をしたい場合,以下をうまく活用してください。 ・apply関数 ・foreachパッケージ,pforeachパッケージ 【参考資料】 「勝手に添削:for関数を使った繰り返し処理によるヒストグラムの一括出力 #rstatsj」 http://qiita.com/hoxo_m/items/5127c31f3eafd6be7428 (hoxo_mさんにスライドの内容を添削してもらいました!) 「for を捨てよ、foreach を書こう」 http://www.slideshare.net/hoxo_m/for-foreach 「R で超簡単

    Inside pixiv's infrastructure〜application cluster side〜
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