Linux and H/W optimizations for MySQL
This document summarizes optimizations for MySQL performance on Linux hardware. It covers SSD and memory performance impacts, file I/O, networking, and useful tools. The history of MySQL performance improvements is discussed from hardware upgrades like SSDs and more CPU cores to software optimizations like improved algorithms and concurrency. Optimizing per-server performance to reduce total serve
A Big Bag of Epic Awesomeness
I tried to come up with a number of topics for this post, but none seemed to really convey what I really feel.. And really this blog is about all of them.. A look at PERFORMANCE_SCHEMA.STAGES and PERFORMANCE_SCHEMA.STATEMENTS Graphing MySQL Statement Execution A MySQL visual EXPLAIN plan with PERFORMANCE_SCHEMA Tracing Sessions with PERFORMANCE_SCHEMA If that doesn’t whet your appetite (and trust
MySQLConf 09: Mark Callaghan, "This is Not a Web App: The Evolution of a MySQL Deployment at Google"
MySQL 5.5新機能徹底解説
今年も残すところあとわずかとなった。2010年もIT業界にとっては変化の多い一年だったが、皆さんにとっては良い年だっただろうか？既に何度かMySQL 5.5の新機能については取り上げたが、ついに正式版がリリースされたということでここで改めて新機能を解説し、今年最後のエントリを締めくくろうと思う。 MySQL 5.5にはこれでもかっ！というぐらい新機能が追加されている。しかもいずれもナイスなものばかりだ。一般的には、ソフトウェアに新機能が追加されると重くなったり安定性が低下する事例が後を絶たないのだが、MySQL 5.5に関してはそのようなことは全くないので安心して利用して頂きたい！ InnoDBの大幅な改善種々ある改善点の中でも特に目をひくのがInnoDBストレージエンジンへの改良だ。実は、InnoDBはMySQL 5.1が最初にリリースされたときから、2回アップデートが行われている。My
Planet MySQL - Archives - Tables on SSD, Redo/Binlog/SYSTEM-tablespace on HD...
Planet MySQL - Archives - Tables on SSD, Redo/Binlog/SYSTEM-tablespace on HD... Your blogs, news and opinions. I recently did a disk bound DBT-2 benchmarking on SSD/HDD (MySQL 5.4.0, InnoDB). Now I'm pretty confident that storing tables on SSD, redo/Binlog/SYSTEM-tablespace on HDD will be one of the best practices for the time being. This post is a detailed benchmarking report. (This post is very
DeNA松信さんの「MySQL環境におけるFusion-io検証結果とDeNAにおける活用価値」セッションメモ - 元RX-7乗りの適当な日々
弊社の一部のサービスでも絶賛活躍中のFusion-io社のioDrive。 Fusion-io ioDriveとFusion-io ioDrive Duoではどちらも、最小容量のモデルはSLC型、そのほかはMLC型を使っているが、Fusion ioDriveの読み込み速度は735〜770MB/s、書き込み速度は510〜750MB/sだ。Fusion ioDrive Duoに至っては、読み込み速度は1.0〜1.5GB/s、書き込み速度は一律1.5GB/sという数値をたたき出す。 ＠IT Special PR：Fusion-ioのクールな技術を使いこなせ！ 今日はデルさん主催の下記セミナーにて、このFusion-ioに関するDELL社の検証結果紹介や、DeNA松信さんによるMySQL環境でのFusion-io検証結果およびDeNAでの利用に関するお話が聞けるとのことだったので、途中からの参加で
「エキスパートのためのMySQL[運用+管理]トラブルシューティングガイド」発刊のおしらせ。
来たる6月12日、我が入魂の書籍が発刊される運びとなった。執筆を開始したのはすでに一年以上前であり、本ブログでも何度か「執筆中です！」といいながらなかなか発刊に至らずお待たせしてしまったのだが、しかし時間がかかってしまった分、内容には磨きがかかったと思うので期待して頂きたい。書籍のタイトルは「エキスパートのためのMySQL[運用+管理]トラブルシューティングガイド」。筆者にとって初の著書（単著）である。名前にエキスパートと冠している通り、中級〜上級者向けの一冊となっている。初心者の方は、まずMySQL 徹底入門 第2版などを先に読んでから本書を購入するといいだろう。以下もくじである。 第1章 MySQLの概要 1 MySQLとは 1-1 世界で最も有名なオープンソースのRDBMS 1-2 LAMPの"M" 1-3 History 2 MySQL Serverの種類 2-1 FOSS Exc
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Scaling MySQL writes through Partitioning
MySQL is fairly fast for most applications, but every now and then you might come across an application that needs fast writes at a very large scale. The problem with this is that if your inserts are not ordered according to your primary key, then once you cross a limit known as the innodb_buffer_pool_size (for InnoDB tables), write performance starts to degrade because you're now hitting disk a l
�Linux/DB Tuning (DevSumi2010, Japanese)
PFN は、「現実世界を計算可能にする」を Vision として，膨大な計算量を必要とするシミュレーションや深層学習などの計算ワークロードを実行するためのオンプレ ML 基盤を持っています。 この発表では、「オンプレクラスタの概要」と最近のトピックとして「新しく構築した「MN-2b」」、「Pod のリソース要求量の最適化を助けるしくみ」、「Kubernetes クラスタのアップグレード」についてお話します。 本イベント「オンプレML基盤 on Kubernetes 〜PFN、ヤフー〜」では、オンプレミスの Kubernetes クラスタ上に構築された機械学習基盤を持つ PFN とヤフーのエンジニアが自社での取り組みについて語り尽くします！ イベントサイト: https://ml-kubernetes.connpass.com/event/255797/
SystemTapでMySQLのDisk I/Oを分析する - SH2の日記
実験エントリです。 動機 OracleのStatspack/AWRで取れるファイル単位のDisk I/O情報を、MySQLでも採取したい。これは次に示すようなデータです。 File IO Stats DB/Inst: ORA112/ORA112 Snaps: 6-7 ->Mx Rd Bkt: Max bucket time for single block read ->ordered by Tablespace, File Tablespace Filename ------------------------ ---------------------------------------------------- Av Mx Av Av Rd Rd Av Av Buffer BufWt Reads Reads/s (ms) Bkt Blks/Rd Writes Writes/s Wai
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
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http://assets.en.oreilly.com/1/event/56/Dealing%20with%20schema%20changes%20on%20large%20data%20volumes_%20%20Presentation.pdf
インフラ系エンジニア勉強会 "hbstudy"でMaatKitについて発表してきました - marqs blog