MySQL with InnoDB のインデックスの基礎知識とありがちな間違い - クックパッド開発者ブログ
こんにちは、サービス開発部の荒引 (@a_bicky) です。 突然ですが、RDBMS の既存のテーブルを見てみたら「何でこんなにインデックスだらけなの？」みたいな経験はありませんか？不要なインデックスは容量を圧迫したり、挿入が遅くなったりと良いことがありません。 そんなわけで、今回はレコードを検索するために必要なインデックスの基礎知識と、よく見かける不適切なインデックスについて解説します。クックパッドでは Rails のデータベースとして主に MySQL 5.6、MySQL のストレージエンジンとして主に InnoDB を使っているので、MySQL 5.6 の InnoDB について解説します。 InnoDB のインデックスに関する基礎知識 インデックスの構造 (B+ 木) InnoDB では B+ 木が使われています。B+ 木は次のような特徴を持った木構造です。 次数を b とすると、
RDBMSのコネクションプーリングとかその辺の話 - wyukawa's diary
データベース技術の羅針盤 from Yoshinori Matsunobu これは素晴らしい資料で後半のキャリアの話とか面白いんだけど、今回書くのはp6,p8に書かれていた下記の話です。 PosgreSQLは接続がプロセスベースなのでLL言語との相性がよくない Pgpool(これはプロキシサーバー的に使うらしい)などのコネクションプールと併用することが多い MySQLは接続がスレッドベースなのでコネクションプーリングが使いづらいLL言語環境では魅力 なんでLL言語だとコネクションプーリングが使いづらいのかわからずつぶやいたらリプライもらってついでにちょっと前に話題になったRDBMSでコネクションプールが必要な理由、わからない。 - Togetterや7年前のブログエントリであるコネクションプーリングの話 - naoyaのはてなダイアリーを読み返してみて思ったことを書いてみる。全然まとまって
MySQL Index勉強会外部公開用
【de:code 2020】 Azure Red hat OpenShift (ARO) によるシステムアーキテクチャ構築の実践 コンテナをベースとしたプラットフォーム上でのシステム構築において、システムアーキテクチャの設計、構築、運用を効率的に行うために、Kubernetes をラップしてデプロイや運用機能の付加機能をもつ OpenShift を利用することにしました。インフラ運用負荷を軽減する観点から、マイクロソフトのマネージドサービスである Azure Red Hat OpenShift (ARO) を使ってみました。本プラットフォームにおいて、エンタープライズレベルのシステムを稼働させるのに必要になる開発・運用を含めた全体アーキテクチャの概要、選定したソリューションや実現案を紹介します。
RDBMSでコネクションプールが必要な理由、わからない。
Takayuki Shimizukawa @shimizukawa @masa_edw コネクションプールが無い場合、使い終わったコネクションが即解放されない（解放まで多少遅延する）ので実際に使っているコネクションの数より多く存在する。その分メモリを圧迫して効率が悪い。っていう話は聞いたことがあるよ（要出典 2013-09-04 09:27:28 ハイパーむとう @masa_edw @voluntas 現状で必要な状況は理解していますが、なぜそうなるのか理解していないということです。他にもたとえば、bitlyの呼び出しはコネクションプールを使うべきか？なぜ(べき、べきでない)のか？どういう要請でそうなのか？と言う問いに僕は答えられません。 2013-09-04 09:31:22
[SQL] 11. トランザクション 3
SQL 11章 トランザクション 11.1. トランザクションの特性 11.2. コミットとロールバック 11.3. トランザクションの構文 11.4. 排他制御 11.5. ロック 11.6. トランザクションの定義 11.6. トランザクションの定義 ここでいうトランザクションの定義とは、SET TRANSACTION 文を用いて、次の項目について設定を行うということです。 アクセスモード トランザクションが読み取り専用であるのか、読み取り / 書き込み可能なのかを指定します。初期値は READ WRITE(読み取り / 書き込み可能) です。 隔離レベル ACID 特性の隔離性 (ISOLATION) のレベルを指定します。初期値は READ COMMITTED です。 診断域 SQL 文の処理結果に関する情報を格納する領域を指定します。 トランザクションは、暗黙的に開始された場合で
ドキュメント指向のNoSQLデータベース（CouchDB、MongoDB）編
書籍紹介 本連載は下記書籍から第5章を基に、＠IT向けに再構成して掲載しています。 目次 序 章 ビッグデータの時代 第1章 NOSQLとは何か? 第2章 NOSQLのデータモデル 第3章 アーキテクチャの基本概念と技術 第4章 HadoopはNOSQL? 第5章 主なNOSQLデータベース製品 第6章 NOSQLデータベースの選択基準 第7章 NOSQLを使うビジネス 本連載は書籍『NOSQLの基礎知識』（リックテレコム刊、ISBN：978-4897978871）で解説されている内容から一部を抜粋し、本連載向けに一部再編集して掲載したものです。 書籍では、一般にNoSQLと呼ばれている各種データベース技術について、基本概念から主要なプロダクトの特性、ベンチマーク結果までを紹介しています。データモデルやアーキテクチャの違いといった基本概念から、各プロダクトの特徴を理解できる内容になっていま
Welcome to NeoDatis Object Database - > NeoDatis ODB <
NeoDatis ODB is a very simple Object Database that currently runs on the Java, .Net, Google Android, Groovy and Scala To avoid Impedance mismatch overhead between Object and Relational worlds, give a try to Neodatis ODB. NeoDatis ODB is a new generation Object Database: a real native and transparent persistence layer for Java, .Net and Mono. Object because the basic persistent unit is an object, n
NoSQLの現状。これまでの成功と失敗
NoSQLの登場は、「データベースといえばリレーショナルデータベース」という状況を大きく変えました。リレーショナルデータベースと比べて高速でスケーラビリティに優れたNoSQLデータベースは登場当初から注目されましたが、一方でいまに至るまでさまざまな種類の製品が登場して混沌としているようにも見えます。 （作者 Stefan Edlich、翻訳者 大田 緑 - (株)チェンジビジョン、投稿日 2013年1月1日） NoSQLは厳しい批判に少なくとも4年間さらされてきました。そして、今、NoSQLの現状について中間報告する時がやって来ました。NoSQLの周辺ではいろいろなことが起こったため、全体像をつかんで、どのような目的を達成したか、また、NoSQLはどこで失敗したかを評価するのは簡単なことではありません。 様々な分野において、NoSQLは産業的にも学問的にもかなり成功をおさめてきました。大学
DBの世界に起こる変革 | エンタープライズエンジニアの独り言
エンタープライズシステムのエンジニアをやって１０年以上。思うところを書いていきます。その他趣味を少々。。。 DBの世界に起きた大きな波 現在、どの製品を使ったとしてもRDBの性能問題は必ずといっていいほど発生する。理由は簡単で、CPU、ネットワークが高速化（CPUはマルチコア化、ネットワークは10G-Ethernetの一般化やInfiniBandなど）するのにディスク（ストレージ）が高速化に追いついていないからだ。その差を埋める役割として、RDBが担っているケースが多く、性能問題になるケースが散見される。 だが、そういう時代の流れに対して大きな変革が起きようとしている。SSDはかなりコモディティ化してきたので言うに及ばずといった感じだが、個人的には速いもののディスクの置き換えにすぎないと思っている。つまり、SSDは速いがDBのアーキテクチャに大きな変革をもたらすものではない。が、ここにきて
データベース負荷テストツールまとめ(5) - SH2の日記
というわけで、JPOUG> SET EVENTS 20120721 | Japan Oracle User Groupに参加して発表をしてきました。通常の勉強会と比べて発表者と聴講者の一体感を増すための工夫がなされていて、とても良かったと思います。有限コーヒーかと思ったら無限ビールだったのも驚きです。JPOUGの運営メンバのみなさま、会場を提供してくださった日本オラクルのみなさま、当日お越しいただいたみなさま、どうもありがとうございました。 私のセッションでは、データベース負荷テストツールまとめ(5)と題して過去4回分のまとめと自作ツールの紹介をさせていただきました。JdbcRunnerはOracle Database、MySQLとPostgreSQLの間でTPC-BとTPC-Cの性能比較ができる唯一のオープンソースソフトウェアですので、いろいろ試してみていただければと思います。試した結果
“動物図鑑”で知るCouchDBの特徴
“動物図鑑”で知るCouchDBの特徴：ゆったリラックス！ CouchDBがあるところ（1）（1/3 ページ） ドキュメントを手軽にWebで公開したいとき、リレーショナルデータベースで実装することに違和感を覚えることはありませんか？ CouchDBはそのようなニーズに合った、新しいデータベース管理システムです。CouchDBを知り、リラックスしながら実装をしていきましょう（編集部） CouchDBとは？ CouchDB（カウチDB）はドキュメントをデータとして管理し、Webで公開することに最適化されたデータベース管理システムです。CouchDBの“ドキュメント”は報告書、仕様書、議事録といった文書や、名刺、プロフィールといったデータの集合のことを指しています。また、JavaScriptのソースコードをドキュメントの一部として配置することも可能です。 OSSとして一般へのリリースが始まったの
Kyoto Cabinet: a straightforward implementation of DBM
Overview Kyoto Cabinet is a library of routines for managing a database. The database is a simple data file containing records, each is a pair of a key and a value. Every key and value is serial bytes with variable length. Both binary data and character string can be used as a key and a value. Each key must be unique within a database. There is neither concept of data tables nor data types. Record
分散リアルタイムデータベース「SenseiDB」がオープンソースで公開。LinkedInのインフラとして開発
テキストなど非構造化データのデータベース機能とサーチエンジン機能を兼ね備えた分散リアルタイムデータベース「SenseiDB」が、オープンソースとして公開されています。 SenseiDBとは先生DBの意味らしく、「Sensei (先生) means teacher or professor in Japanese」と説明があり、ロゴにも「師」の文字が使われています。なぜ先生なのか、その意味について以下のように説明があるのですが…… This name indicates that the system can be used in place of Oracle database in many applications. この名前が示しているのは、このシステムが多くのアプリケーションにおいてOracleデータベースで使われているところで利用可能だということです。 TeacherやProfe
そろそろSTFのデータベース運用についてひとこと言っておくか - blog.nomadscafe.jp
祝オープンソース化。 STF 分散オブジェクトストレージシステム http://labs.edge.jp/stf/ ライブドアのサービスで主に画像管理用に使っているSTFがオープンソースで公開されています。 Perl/PSGI、Q4M、MySQL、Apacheという、Webアプリケーションエンジニアにとってとてもなじみやすい構成を取っており、実際運用もしやすくなっています。 ただひとつ気になるのはMySQLのデータのデカさ。3億オブジェクト／10億エンティティを保存した段階でのMySQLのデータサイズは、約220GBにもなります。これを潤沢にメモリを積み、SSDを4本RAID10にしたサーバにて運用しております。 データの取り回しも大変で、データのダンプに数時間、リストアに数十時間、レプリケーションが追いつくのにまた数時間と移設作業を行うのにまるまる一週間かかるような感じです。とってもカジ
Microsoft Azure: クラウド コンピューティング サービス
ソリューション おすすめ すべてのソリューションを表示 (40 以上) Azure AI 移行して AI の時代にイノベーションを起こす インテリジェントなアプリの構築とモダン化 AI 向けデータ分析 Azure AI インフラストラクチャ 適応型クラウド Azure ネットワークとネットワークのセキュリティ SAP on Microsoft Cloud AI Azure AI Azure を利用した責任ある AI Azure AI インフラストラクチャ インテリジェントなアプリの構築とモダン化 ナレッジ マイニング Azure 上の Hugging Face Azure 機密コンピューティング アプリケーション開発 インテリジェントなアプリの構築とモダン化 開発とテスト DevOps DevSecOps サーバーレス コンピューティング アプリケーションとデータのモダン化 Azure で
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