MySQL (InnoDB) における行のサイズと速度の関係について - kazuhoのメモ置き場
集約演算を行うケースでは、行のサイズを小さく保つことはとても重要。アクセス頻度が低いコラムは別テーブルに追い出すとかしたほうがいいくらい。 一方、集約演算を行わないケース (単一行の insert, update 等を含む) の場合は、(クライアントとの通信のための) システムコールがオーバーヘッドになるので、小さなテーブルにたくさんアクセスをするよりも、長い行を持つテーブルに１回アクセスするほうが良い。 たとえば手元の環境での insert on duplicate key update の速度は、 行のサイズ 必要時間 0KB 1 3KB 4 6KB 7 9KB 13 12KB 13 とかそんな感じ (環境やクエリによる変わるので自分で測定してね。9KB の速度低下はページサイズの1/2を超えたからかな)。つまり、行のサイズが1KB程度だと、通信のオーバーヘッドが大きいからあまり問題に
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最短かつ最速にアクセスする「DB高速化技術」（前編）：ITpro
ポイント ・高度なインデックスやジョインを利用し，最短経路でデータにアクセス ・メモリー不足を自律的に解消し，キャッシュのヒット率を高める ・インメモリーDBは全データをメモリーで処理し，高速化を図る 目的地に早く到着したいなら，最短の経路を最速で行けばよい。これはデータベース（DB）でも同様だ（図1）。インデックスなどを使ってデータへの最短経路を見つけ，メモリー・アクセスを増やして，最速でたどり着く。DBにはそんな技術が詰まっている。 図1●データベース高速化技術のポイント ビットマップ・インデックスなどを使い、データにたどり着く最短の道を選ぶ。また、できるだけメモリーにデータをキャッシュさせておくことで、アクセスのスピードを上げる、という二つのポイントがある [画像のクリックで拡大表示] 以下では，（1）データにたどり着く最短の道を選ぶ仕組みと，（2）アクセスのスピードを上げる仕組みの
Open Tech Press | MySQLデータのバックアップ方法
2007年5月31日10:53 Tom-Adelstein、Bill-Lubanovic（2007年5月29日（火）） ファイルやディレクトリのバックアップは比較的簡単だが、データベースのバックアップとなると、いくつか特別な工夫を施す必要がある。ここではMySQLを取り上げているが、同じ原理はPostgreSQLやその他のリレーショナルデータベースにもあてはまる。 本稿は、最近O’Reillyから出版された書籍『 Linux System Administration 』の抜粋。 MySQLサーバを休みなく稼働させ続ける必要がないなら、以下に示すような圧縮なしのオフラインバックアップ手法が手っとり早い。 MySQLサーバを停止させる。 # /etc/init.d/mysqld stop MySQLのデータファイルおよびディレクトリをコピーする。例えば、MySQLのデータディレクトリ/var
ER図メモ(Hishidama's Entity Relationship Diagram Memo)
ICAM（Integrated Computer Aided Manufacturing program）：アメリカ空軍の標準化手法の開発プロジェクト IDEF0～14くらい想定されており、IDEF1Xはデータモデルの手法。 IEよりIDEF1Xの方が新しいらしいが、IDEF1Xの方はどちらかというと ビジネスモデルを表すのを想定している雰囲気。 個人的には、表記法だけについて言えばIEの方が分かり易いと思う。 エンティティとリレーション エンティティは箱で表し、特に箱を区切って上をキー、下を属性とする。 IDEF1Xの場合は、従属側のエンティティは角が丸い箱を使って区別する。 エンティティとエンティティに関連（リレーション）があるとき、線で結ぶ。 IDEF1Xの場合は、どんな関係かが分かるように 線の脇に文（動詞句）で書く。 例えば「プログラマー」「プログラミング言語」というエンティティ
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