MySQLノウハウ
いろいろな本からメモってきたメモのメモ。出典を書いておくのを忘れた。思い出し次第補完するかも。 deleteのコストは高いので、無効化を示すフィールドを作ってupdateすべき slow query logに要注意 多くのエントリでほとんどのフィールドが同じ値を持つ場合はインデックスの効果が小さい →複合インデックスの効果が大きい 複合インデックスは指定の順番が大切。AとBという指定の場合、A単独でもインデックスの効果がある。逆は真でない。 インデックスが使われる場面は フィールド値を定数と比較するとき (where name = 'hogehoge') フィールド値でJOINするとき (where a.name = b.name) フィールド値の範囲を求めるとき (<,>,between) LIKE句が文字列から始まるとき (where name like 'hoge%') min(),
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
mysql と drizzle の負荷テストツール「skyload」が凄い！ - kazuhoのメモ置き場
tmaesakaさんがやってくれました。 ずいぶん前からSQLのベンチマークを測定するのに使いやすいプログラムないかなーと思ってました。個人的にはmysqlslapというのを使ってたのですが、幾らか気に入らない所があったりコマンドラインオプションが複雑で毎回 --help を読んだりしていました。余計な機能なんかなくて、指定したSQLを高速にくりかえしてくれる物が欲しいなぁって思ってたんです。 とあるIRCでこの前、tmaesakaさんから「いま作ってる」という話を聞いて、いろいろ要望を言ってたんですが、ついさっきチュートリアルが公開されました。速いw 名前はskyload。とても小さく、実装コードだと800行程度です。しかもオプションが少ないので使い方が単純です。試しに適当な INSERT の速度を測ってみました。 $ skyload --server=localhost --mysql
MySQL とメモリに関するまとめ - LukeSilvia’s diary
前回のエントリーデータベースを用いたセッションデータ管理についてで、MySQL とメモリの関係について良く分からない部分があると書きました。 実はここに関する理解はかなり曖昧な部分があって、調査して追記します。とくにメモリ利用量について。mysqld のプロセスが利用できるメモリの上限が、32bit OS の場合は3G 程度ということは、innodb_buffer_pool_size もこの制限を受け、これについての警告が、先に紹介したリファレンスマニュアルのものという理解だけどいいのだろうかというのが1つ。 2 つ目は、この理解があっているとすると、4G 以上のクラスのメモリをつんだサーバをDB サーバとして利用する場合、64 bit OS でないとリソースの有効活用ができないか。それとも、先に書いたとおり、OS レベルのキャッシュとして利用できるから、結果としてデータファイルを読み込む
Kazuho@Cybozu Labs: Pacific という名前の分散ストレージを作り始めた件
大規模なウェブアプリケーションのボトルネックがデータベースであるという点については、多くの同意が得られるところだと思います。解決策としては、同じ種類のデータを複数の RDBMS に保存する「sharding」 (別名：アプリケーションレベルパーティショニング／レベル２分散注1) が一般的ですが、最近では、分散キーバリューストア (分散 KVS) を使おうとする試みもみられるようになってきています。 分散 KVS が RDBMS sharding に対して優れている要素としては、事前の分割設計が不要で、動的なノード追加（とそれにともなう負荷の再分散）が容易、といった点が挙げられると思います。一方で、Kai や Kumofs のような最近の実装では eventually consistent でこそ無くなってきているものの、ハッシュベースの分散 KVS は、レンジクエリができなかったり (例:
データベースを用いたセッションデータ管理について - LukeSilvia’s diary
Web アプリケーションとは切っても切れないセッション機構。DB ベースでセッション管理を行なって得られた知見と、それを元に考察した結果をまとめてみます。 セッションデータの特性 DB で管理される他のデータに比べ、セッションデータはかなり特殊です。主な特徴は次のような感じ。 データが増加するのが速い 定期的な削除が必要 頻繁に更新される リクエスト毎に読みに行く必要がある このデータを読めないとアプリケーション全体にアクセスできない アクセス頻度が高いということです。あと、1つ目の特徴からセッションデータについては意識的に管理してやる必要があります。 現在の環境 アプリケーションの領域が少し特殊で、セッションデータがやたらたまります(ユーザ数何百万のサービスとかそういうのではないです)。 RDBMS MySQL 4.0.22 ストレージエンジン InnoDB レコード数 6千万 テータサ
やってはいけない!!MySQLに悲鳴をあげさせる10の方法
いつも「MySQLを使うときはこうするべき」という観点から記事を書いているが、今日は逆に犯してはいけない過ちをリストアップしようと思う。 1. 全てのカラムにインデックスをつけるデータベース初心者がもっともやってしまいがちな間違いはコレではないだろうか。インデックスはいい。検索がとても速くなるから。しかし、それと引き替えにインデックスは更新するときにコストがかかるし、その分多くのディスクスペースを消費する。特に更新にかかるコストは時に甚大で、該当するインデックスのページがキャッシュ上にない場合はディスクからいったんそのページを読み込まなければいけない。ディスクアクセスは動作にとても時間がかかるので、インデックスが多数、例えば全てのカラムに付いていたりすると「あれ？固まったか？」というような状態になってしまうことがあるだろう。インデックスは必要なカラムにだけつけるようにテーブルを設計しよう。
MySQLのEXPLAINを徹底解説!!
以前、MySQLを高速化する10の方法という投稿で「EXPLAINの見方についてはいずれ解説しようと思う」と書いてしまったので、今日はその公約？を果たそうと思う。 MySQLのチューニングで最も大切なのは、クエリとスキーマの最適化である。スキーマの設計は一度決めてしまうとそのテーブルを利用する全てのクエリに影響してしまうためなかなか変更することは出来ないが、クエリはそのクエリだけを書き直せば良いので変更の敷居は低い。そして遅いクエリをなくすことは、性能を大幅に向上させるための最も有効な手段である。従って、アプリケーションの性能を向上させたいなら、まず最初にクエリのチューニングを検討するべきなのである。 最適化するべきクエリはスロークエリログやクエリアナライザで見付けられるが、ではそのようなクエリが見つかった場合にはどのように最適化すればいいのか？そのためにはまず現在どのようにクエリが実行さ
Yahoo!オークションでのMySQL 冗長化技術
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちはオークション事業部プラットホーム技術のチャックです。 オークションでは一部サービスに RDBMS の MySQL を使ってサービスをご提供させていただいております。 オークションでは多くのお客様よりアクセスを頂いておりますので、大量の更新、参照の処理速度に優れた MySQL を選択し、お客様にストレスなくサービスをご利用いただけるよう 日々業務に取り組まさせていただいております。 しかし、精密機器には故障がつきもので、サービス運用の観点からは 「機器が故障するのはしかたない、しかしそれをいかに早く復旧させるか」 といったことを念頭に入れております。 実際には、障害が起こってから復旧させるのではなく、障害が発生した場合に
なぜMySQLのサブクエリは遅いのか。
よくMySQLはサブクエリが弱いと言われるが、これは本当だろうか？半分は本当で半分は嘘である。MySQLのサブクエリだってなんでもかんでも遅いわけではない。落とし穴をしっかり避け、使いどころを間違えなければサブクエリも高速に実行できるのである。今日はMySQLがどんな風にサブクエリを実行し、どのような場合に遅いのかということについて説明しよう。 EXPLAINで実行計画を調べた際に、select_typeにはクエリの種類が表示されるのだが、代表的なサブクエリには次の3つのパターンがある。 SUBQUERY DEPENDENT SUBQUERY DERIVED 結論から言おう。遅いのは2番目、DEPENDENT SUBQUERYである。DEPENDENT SUBQUERYとはいわゆる相関サブクエリに相当するもので、サブクエリにおいて外部クエリのカラムを参照しているサブクエリのことである。そし
MySQLレプリケーションを安全に利用するための10のテクニック
MySQLのレプリケーションは非常に簡単に使える割には応用の幅が広いので非常に人気のある機能の一つである。レプリケーションの応用分野は例えば、 バックアップ 参照系の負荷分散 HA（高可用性） ディザスタリカバリ（サイト間レプリケーション） BI（レポーティングetc） という風にとても多くのバリエーションがある。このブログを読んで頂いている皆さんの中にもレプリケーションを使っている方は多いのではないだろうか。ご覧の通りMySQLのレプリケーション機能はミッションクリティカル分野でも利用されているが、レプリケーションの使い方が適切でないとシステムの安定稼働に支障を来してしまってDBAやシステム管理者の肉体的、精神的負担が増大してしまう。逆にレプリケーションを堅牢に運用することが出来ればマクラを高くして眠れるというものだ。レプリケーションはMySQLの代表的な機能であるので、レプリケーション
さらにMySQLを高速化する7つの方法
MySQLを高速化する10の方法という記事がとても好評だったようである。記事を読んで頂いた皆さん、ありがとう。 この記事に対する便乗（？）でWeb屋のネタ帳: PostgreSQLを高速化する16のポイントという記事を書いて頂いたようだが、そちらの方もかなり人気だったようである。他人が作ったソフトウェアに改良を加えるというフリーソフトウェアやオープンソースソフトウェアの精神も基本は便乗であるので、便乗については大いに賛成したいというかむしろ取り上げてくれてありがとう！！と思うわけであるが、ここでさらに俺はこう考える。 と。 Web屋のネタ帳さんの記事では16のポイントが紹介されているが、漢（オトコ）のコンピュータ道の記事は10の方法だったのであと6つ足りない。オトコは数で勝負！！というわけで今日はネタを振り絞ってさらに7つのMySQL高速化テクニックを紹介しよう。 1. インテルコンパイラ
HowFriendFeedUsesMySqlToStoreSchemaLessData - FriendFeed では MySQL を使いどのようにスキーマレスのデータを保存しているのか
HowFriendFeedUsesMySqlToStoreSchemaLessData - FriendFeed では MySQL を使いどのようにスキーマレスのデータを保存しているのか 目次 この記事について FriendFeed? では MySQL を使いどのようにスキーマレスのデータを保存しているのか 背景 概観 詳細 一貫性と原子性 性能 FriendFeed? では MySQL を使いどのようにスキーマレスのデータを保存しているのか この記事について "How FriendFeed? uses MySQL to store schema-less data" の日本語訳です http://bret.appspot.com/entry/how-friendfeed-uses-mysql CC 2.5 でライセンスされています: http://creativecommons.org/
Ywcafe.net
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漢(オトコ)のコンピュータ道: MySQLを高速化する10の方法
ちょっとキャッチ−なタイトルをつけてしまったが、今日は独断と偏見でMySQLを高速化する方法を10個紹介しよう。MySQLサーバをチューニングするときや初期導入する場合などに参考にしてもらいたい。 1. バッファを増やす、または減らす チューニングの基本中の基本であるが、適切なバッファサイズを設定することはパフォーマンスチューニングの要である。主なバッファは次の通り。 innodb_buffer_pool_size・・・InnoDBだけを利用する場合は空きメモリの7〜8割程度を割り当てる最も重要なバッファである。余談だが、実際にはここで割り当てた値の5〜10%ぐらいを多めにメモリを使うので注意が必要だ。 key_buffer_size・・・MyISAMだけを利用する場合は、空きメモリの3割程度を割り当てるといい。残りはファイルシステムのキャッシュ用に残しておこう。 sort_buffer_
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