Linuxカーネルパラメータのチューニング＆設計 - Qiita
Linuxカーネルパラメータのチューニング＆設計 0.目的 【カーネルパラメータのチューニング】を修得する目的は、サーバの特性を理解し、それぞれに合ったカーネルパラメータのチューニングすることでリソースの有効活用をできるようになることを目的とし、私個人の経験を元にした見解を以下の記事に掲載します。 1.最初に サーバには、それぞれ必要なリソース特性があり、それに合わせたカーネルパラメータのチューニングが必要となります。 世の中の流れはオンプレよりクラウドに移行してはいるので、カーネルパラメータのチューニングよりスケールアップなりスケールアウトするなりの対応をすべきなのでしょう。 ですが、カーネルパラメータのチューニングを知らないとどちらを選択すべきかも理解しずらいと思いますので軽率には出来きません。(待ち行列理論もしらないといけませんが) また、最近のLinuxはデフォルト値が大きくなって
Linuxサーバーの最適化: vmstatとiostatを活用した性能分析と対処法 - Qiita
Linuxサーバーの最適化: vmstatとiostatを活用した性能分析と対処法 0.目的 インフラ開発者として、必須な性能分析を身につけることを目的としています。 カーネルパラメータをチューニングをする際に性能分析を前提とし、分析結果からチューニングしていきますが、具体的な指標というものが少ないので参考になれば幸いです。 基本的なvmstatの使い方については、ちょっとググればいくらでも出てくるので割愛します。 「Linuxカーネルパラメータのチューニング＆設計」でロードアベレージが高い状態にある場合、次のアクションとしてCPU使用率の確認が必要となりますので、vmstatの結果分析および対処法について深堀していきます。 よって、vmstatの結果分析と対処法を理解すると性能試験を実施した際のその対処法とカーネルパラメータによるチューニングする対象が理解できるかと思います。 1.パフォ
ネットワーク パフォーマンスの解読: TCP と UDP のバルクフローのベンチマーク | Google Cloud 公式ブログ
Gemini 1.5 モデル をお試しください。Vertex AI からアクセスできる、Google のもっとも先進的なマルチモーダル モデルです。 試す ※この投稿は米国時間 2024 年 6 月 22 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 Google Cloud ネットワーキング チームは長年にわたり、お客様のネットワークの構築、修正、強化の支援に深く携わってきました。その間に、ネットワークのパフォーマンスと効率を最大限に高める重要なパターンやベスト プラクティスを発見しました。この豊富な知見は、ただの理論的なリソースではありません。Google Cloud、クロスクラウド、オンプレミス、その他のクラウド プロバイダなどデプロイ先を問わず、お客様のビジネス目標達成を支援するよう設計された実用的なツールキットです。Google はこの専門知識を共有する
大規模サービスのローンチに向け、パフォーマンスチューニングした話 #go #aws
背景 こんにちは！Hanoi Dev Centerでバックエンドエンジニアをしているminhquangです。この記事では、私がAI事業本部のある新規プロダクト開発に参画した際に経験したパフォーマンスチューニングについて話したいと思います。 皆さんはサービスのローンチ(サービスを世の中に初めて出すリリース)をやったことがありますか。サービスローンチするときに、リクエストのスパイクや、ユーザー数の増加によるサーバー負荷増加など、様々な未知な課題が存在します。 私のチームでは数百万人の利用が見込まれるサービスにおいて、18000RPSを実現するべく負荷試験とパフォーマンスチューニングを実施しました。 本記事では、上記のサービス要件を満たすために私たちが取り組んだ負荷試験やパフォーマンスチューニングについて説明しつつ、これらの経験から得られた学びを共有したいと思います。 前提 技術スタック サーバ
クエリのパフォーマンスチューニングの第一歩。実行計画や統計情報について入門する
SQL実行の流れ まずはSQLがどのような流れで実行されるのかを見ていきます。 SQL実行の流れは大まかに捉えると以下のようになります。 パーサ パーサでは、ユーザーから送信されたクエリを受け取り、その文法的な正確さを検証します。SQLクエリが正しくフォーマットされているか、必要な構文要素が全て含まれているかをチェックし、例えばFROM句で指定されたテーブルが存在するかどうかも確認します。 文法的なエラーがある場合、例えばカンマの欠落や存在しないテーブルの参照など、クエリはエラーとして返されます。 エラーがない場合は、クエリは「抽象構文木」というデータ構造に変換されます。これにより、データベースはクエリをより効率的に解析し、次の処理ステップに進めることができます。 オプティマイザ SQLクエリがパーサを通過した後、次にクエリの最適化を行うのが「オプティマイザ」です。オプティマイザの主な役割
MySQLのSQLクエリチューニングの要所を掴む勉強会を開催しました！ - ANDPAD Tech Blog
こんにちは！DBREの福間（fkm_y）です。先月、弊社でデータベースの技術顧問をして頂いてる三谷（mita2）さんに開発本部向けの「MySQL SQLチューニング」勉強会を実施していただきました。 今回はMySQLの得意不得意なことの説明やSQLチューニングの流れ、具体的な事例を元にした対応例、また最近話題のHTAPな製品も紹介していただきとても参考になったのでポイントをおさえてレポートをお伝えします！ 開催背景 本編 MySQL の得意なこと、苦手なこと データベースのチューニング手段と特徴 SQLチューニングの流れ インデックス SQLチューニング例 インデックスフルスキャンとカバーリングインデックス ソート まとめ 当日の資料 さいごに 過去開催されたデータベース勉強会レポート 開催背景 弊社では三谷さんによるデータベース勉強会を定期的に開催しています。数年前にも同じテーマで勉強会
MySQL(InnoDB)のSQLパフォーマンスチューニングのエッセンス
はじめに MySQL(InnoDB)でSQLのパフォーマンスチューニングをするときに役に立つ知識をエッセンスとしてまとめました。結合(JOIN)やB-treeインデックスの探索の仕組み、実行計画の基本的な見方を紹介します。 想定する読者は、SQLのパフォーマンスを改善する必要があるが実行計画をみてもいまいちピンと来ない方です。インデックスの作成の経験や、複合インデックスやカーディナリティの知識があることを前提にしています。目標は、実行計画の内容がよく分からない読者が、実行計画をみただけでクエリが実行される様子をイメージでき、自信を持ってクエリの改善にあたることができるようにすることです。 ストレージエンジンはInnoDBを前提としています。また、インデックスはB-treeインデックスを想定しています。全文検索の転置インデックスや空間検索のR-treeインデックスについては触れません。 イン
Webアプリケーションのパフォーマンス・チューニングの勘所 / web tuningperformance
# 参考資料 - https://speakerdeck.com/hanhan1978/purohuairawoshi-tutaphpapurikesiyongai-shan-falsekan-suo - https://speakerdeck.com/hanhan1978/web-applicat…
【SQL】ちょっとしたパフォーマンスチューニングまとめ - Qiita
SELECT table_a.id, table_a.name FROM table_a INNER JOIN table_b ON table_a.id = table_b.id; メリットとしては、 どちらかのテーブルのid列のインデックスを使用可能 サブクエリがないことで中間テーブルが作成されない しかし、インデックスがない場合はEXISTSの方が良い場合があります ソートの回避 SQLでは暗黙的にソートが発生する演算が存在するので、 パフォーマンスにも影響するため、ソートが必要ない場合は考慮する必要があります ソートが発生する演算 GROUP BY句 ORDER BY 句 集約関数（SUM, COUNT, AVG） DISTINCT 集合演算子（UNION, INTERSECT, EXCEPT） ウィンドウ関数（RANK, ROW_NUMBER 等） メモリ上でのソートだけではなく
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高負荷を捌くDBチューニングノウハウを公開！PHPとMySQLの TCP TIME-WAIT チューニング(後編) | さくらのナレッジ