MySQLでUUIDv4をプライマリキーにするとパフォーマンス問題が起きるのはなぜ？（N回目）
はじめに こんにちは、令和トラベルでバックエンドエンジニアをしている飯沼です。 MySQLでは、UUID (v4)などのランダム性の高いIDをプライマリキーに設定すると、パフォーマンスが低下すると言われています。私自身もこの問題については認識しておりアンチパターンとして避けて来ましたが、イマイチ理由を理解できず何度も調べていたので自分の理解を整理しました。 ※ この記事は令和トラベルのTech LT会で共有した内容を記事にしたものです。社外の方にもご参加いただけるTech LT会は connpass にて告知しています。 UUIDをプライマリキーにするユースケース そもそもUUIDをプライマリキーにするユースケースはどのようなものがあるのでしょうか？ いくつかの観点から考えてみます。 パフォーマンス観点 大量の同時書き込みが発生するような状況でauto incrementを利用してIDを発
MySQLで全文検索機能を使う際のパフォーマンスについて調査してみた - iimon TECH BLOG
こんにちは、CTOの森です。iimonは今回が初のアドベントカレンダー参加です！ 本記事はiimonアドベントカレンダー1日目の記事となります。 はじめに 検証した環境 MySQL/mecabのインストール 大量のデータを入れる 1レコードのINSERTにかかった時間 検索してみる 検索文字列が「出来事」の場合 インデックスなし N-gram(bi-gram) IN NATURAL LANGUAGE MODE IN BOOLEAN MODE MeCab IN NATURAL LANGUAGE MODE IN BOOLEAN MODE 検索文字列が「チューリングはロンドンのリッチモンドに住み」の場合 まとめ 参照したサイト 最後に はじめに 今回はMySQLで全文検索機能を使う際のパフォーマンスについて書こうと思います！ 全文検索をちゃんと使うのであればElasticsearchやSolrな
MySQLの大きなテーブルでのパフォーマンスを改善する10の方法 | Yakst
MySQLコミュニティマネージャのMorgan Tocker氏による、テーブルサイズが大きくなるにつれてINSERTのパフォーマンスが落ちてきてしまうことを防ぐ様々な方法についてのまとめ。 今日は、パフォーマンス問題を引き起こす原因になる、サイズの大きいテーブルのパフォーマンスを改善することについて書いてみようと思う。このアドバイスのうちのいくつかは、たくさんのテーブルをまとめて大きくなっているデータベースにも適用できるが、大抵の場合、独立した大きなテーブルというのは特に問題になりやすいものだ。 一般的に知られていると思われるのは、テーブルを変更する時のスピードは、そのサイズが大きくなるにつれて遅くなることだ。以下の図は、一般的なB+ツリーインデックスのパフォーマンスを時系列で見たものだ。 このグラフは、MySQL@Facebookの記事から拝借したものだ。これは、insert buffe
最近のMySQL 8.0 の内部一時テーブルの改善について
MySQL では sort_buffer_size 以上にソート領域が必要になった場合、もしくは一部の条件に当てはまるSQLについては、内部一時テーブルを作成し処理を行うという仕組みになっています。 8.4.4 MySQL での内部一時テーブルの使用 この内部一時テーブルの仕組みに MySQL 8.0 から TempTable ストレージエンジンを利用する事ができるようになりました。 TempTable ストレージエンジンの挙動については、過去の弊社ブログ記事で説明しています。 TempTable ストレージエンジンについて TempTable ストレージエンジンはMySQL 8.0で導入されたということもあり、初期パッチバージョンに比べて改善が行われています。 今回の記事では、TempTableストレージエンジンの最近追加された機能についてご紹介します。 基本的なソートバッファと内部一時
MySQLでプライマリキーをUUIDにする前に知っておいて欲しいこと | Raccoon Tech Blog [株式会社ラクーンホールディングス 技術戦略部ブログ]
株式会社ラクーンホールディングスのエンジニア/デザイナーから技術情報をはじめ、世の中のためになることや社内のことなどを発信してます。 bashパフォーマンスMySQLInnoDBDB設計インデックス こんにちは、羽山です。 今回は MySQL のプライマリキーに UUID を採用する場合に起きるパフォーマンスの問題を仕組みから解説します。 MySQL(InnoDB) & UUID のパフォーマンスについては各所でさんざん議論・検証されていますが、論理的に解説した記事が少なかったり一部には誤解を招くようなものもあるため、しっかりと理由から理解するための情報として役立つことができればと思っています。 UUID と比較される古き良き昇順/降順のプライマリキーはというと、 MySQL の InnoDB において良いパフォーマンスを出すために縁の下の力持ちのような働きをしてくれているケースが実は少な
![MySQLでプライマリキーをUUIDにする前に知っておいて欲しいこと | Raccoon Tech Blog [株式会社ラクーンホールディングス 技術戦略部ブログ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/5e9d48c3c6f38c2d5f71897d98efcb251289d1f9/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ftechblog.raccoon.ne.jp%2Fwp-content%2Fuploads%2F2021%2F07%2Fboard-755792_800.jpg)
MySQL 5.7 トラブルシューティング 性能解析入門編
3. 自己紹介 ● MySQL サポートエンジニア – 日々のしごと ● トラブルシューティング全般 ● Q&A 回答 ● パフォーマンスチューニング など ● ライフワーク – 自由なソフトウェアの普及 – 趣味はリカンベントに乗ること ● 最近は執筆と子育ての日々・・・ ● ブログ – 漢のコンピュータ道 – http://nippondanji.blogspot.com/ 4. アジェンダ ● MySQL の性能解析の基本 – チューニングの基本 – スロークエリログ、 SHOW GLOBAL STATUS 、 SHOW ENGINE INNODB STATUS 、 SHOW PROCESSLIST 、 EXPLAIN – 基本的なパラメーターチューニング ● モダンなツールを使いこなす – パフォーマンススキーマ（ MySQL 5.5~ ） – ダイジェストサマリテーブル（ MyS
雑なMySQLパフォーマンスチューニング
26. EXPLAIN mysql> EXPLAIN SELECT * FROM table_1 a JOIN `table_2` s ON a.user_id=s.`user_id` AND s.site_i d=120 WHERE app_id=8250G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: a type: ref possible_keys: PRIMARY,ix_table_1,ix2_table_2,ix3_table_1,idx_table_1_06,idx_table_1_07,idx_t able_1_09 key: idx_table_1_06 key_len: 4 ref: const rows: 13496 Ext
これだけ見れば大丈夫！ーMySQLパフォーマンス監視のツボ（システム編）｜技術ブログ｜北海道札幌市・宮城県仙台市のVR・ゲーム・システム開発 インフィニットループ
これだけ見れば大丈夫！ーMySQLパフォーマンス監視のツボ（システム編） こんにちは nob です。 前編 これだけ見れば大丈夫！ーMySQLパフォーマンス監視のツボ（クエリ編） の記事から１年半が経過してしまいました。ちょっと長いお休みでしたが、その間に蓄えた MySQL パフォーマンス監視の実戦経験を（システム編）としてお届けいたします！ 今回の（システム編）で紹介するツボは 4 つです。（クエリ編）のツボに加えて、この4つに注目して頂ければ MySQL のパフォーマンス監視もバッチリです。 （ツボ１）Load Average < (1 + (cpu数-1)/3) （ツボ２）Checkpoint Age が水平線になったら要注意 （ツボ３）MyISAM は無いよね監視 （ツボ４）万能選手スローログ なお前編と同様この記事では監視ツールとして Cacti と Percona MySQL
パフォーマンス比較 Cassandra、Mongodb、SQLite、H2、MySQL、Postgres - cypher256's blog
下記のようなシステムでパフォーマンスが良さげな SQLite を使用予定ですが、もっと速いものが無いか確認のため他のデータベースのパフォーマンスを計測してみました。SQL 利用前提ですが、NoSQL が圧倒的な性能を出す場合は検討する必要があるので KVS も確認しました。 データ件数は 1 億件程度、JDBC SQL 利用可能 INSERT、UPDATE はバッチ SELECT は主キーアクセス性能を重視 将来スケールアウトのための分散はありえるが、スタンドアロンで遅いのはだめ データベースのパフォーマンス比較 計測したデータベース データベース名 タイプ 形態 評判 計測についての備考 SQLite RDB 組み込み ※2 おもちゃ、Android標準 JDBC操作 ※1 H2 RDB 組み込み ※2 組み込み最速 JDBC操作 ※1 Derby RDB 組み込み ※2 Java標準で
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