はじめての MySQL で100万件のデータを管理する時に行ったチューニングまとめ
MySQL の勉強をせずにフレームワーク等で SQL を書かずに Web サイトを構築していました。データ数も2万件程度でしたので、そこまで困ることはありませんでしたが、今回100万弱の商品データを扱う機会ができたので、MySQL のチューニングや発行する SQL について見直す機会がありました。 この記事では MySQL を高速化するのに行った対策など勉強したものを自分用にメモしておきました。 条件式で比較するカラムにインデックスを使用して高速化 商品コードで存在しない商品を見つけて、商品をDBに登録するという処理を行っている場合、4万件超えたころから処理に2秒以上かかるようになってきます。12万件超えた頃には10秒程度かかるようになってしまいましたが、商品コードのフィールドに対してカラムインデックスを貼ることで0.2秒に短縮することができました。 MySQL のリファレンスにも以下のよ
MySQLに纏わる10の都市伝説
誰の口から飛び出したのかは定かではないが、巷ではMySQLにまつわる様々な「都市伝説」がまことしやかに囁かれているようだ。恐らくMySQLに対する理解が低い人や、MySQLがあまり好きではない面々によってFUDっぽく言われているのだと思うが、世の中にはそのような「都市伝説」を真に受けてしまう人が居るのもまた事実であである。MySQLにおける昨今の開発スピードには目覚ましいものがあり、MySQLは性能・安定性・使い易さ共に進化し続けている。（特に先日リリースされたMySQL 5.5は性能・安定性・使い易さを両立している優れたバージョンだ！！）しかし「都市伝説」で語られることは総じて「MySQLはダメな子ちゃん」であるという烙印を押すものばかりであり、MySQLerとしてはそのような言われ無き汚名を全身全霊をもって晴らさなければならない使命を背負っている。そこで、今日はMySQLについて語られ
［解説］Sun買収により，3年越しでMySQLを手に入れたOracle
2009年4月20日（現地時間），米Oracleが米Sun Microsystemsを買収することで両社が合意した（関連記事）。買収により，データベース専用機という形でハードウエアに進出（関連記事）していたOracleはSunのサーバーとストレージ，約4万7000社というユーザーベースを手にする。 さらに，OracleはSunの持つGlassFishなどのミドルウエア群も手にすることになる。中でも注目されているのが，2008年にSunが買収したMySQLである（関連記事）。データベース最大手のOracleにとって，オープンソースのMySQLは事実上最大の競合製品であるからだ。 Oracleは2006年にMySQLの買収に失敗 Oracleは3年前の2006年にMySQLの買収を試みて失敗している（関連記事）。米メディアの報道によればMySQLはOracleの買収提案を拒否。OracleはM
「はてな流大規模データ処理」を見てきた - もぎゃろぐ
KOF2008：関西オープンソース2008というイベントに来ています。 はてなの伊藤さんの講演があったので、講演メモを公開。 ＃ボクがメモした内容であって、100%言ったとおりに書いてあるわけじゃないので、参考としてご覧ください。 (続き) アジェンダ 大規模なデータ OSのキャッシュ MySQLの運用 大規模データアプリケーションの開発 データの例 はてなブックマークのデータ量：五千万件くらいのデータ量 このデータに対して何百万人がアクセスしてくる状況でどういう作りにするか レコード数 1073万エントリー 3134万エントリー 4143万タグ データサイズ エントリー2.5GB 何の工夫もなく普通にアクセスすると...200秒待っても結果が帰ってこない 大規模データの難しいところ 開発サーバで開発者が作っている時は快適に動いていても、多数の人間がアク
特集:基礎から理解するデータベースのしくみ - 特集:基礎から理解するデータベースのしくみ：ITpro
「データベースはブラックボックス。どんなSQL文を投げたらどんな結果が返ってくるかさえ知っていればよい」---そう思っている人も多いかもしれません。 しかし，本物のソフトウエア・エンジニアを目指すのであれば，データベースが動く仕組みを学ぶことは避けて通れません。パフォーマンスなどに問題が生じたときどこから手を付けていいのか皆目見当がつかない，といった事態に陥りかねません。 市販のRDBMSの内部はかなり複雑ですが，基本的な部分を理解するのはそれほど難しくありません。この特集でデータベースの動く仕組みを理解してください。 イントロ ●ブラックボックスのままでいいの？ 基礎から理解するデータベースのしくみ（1） Ｐａｒｔ１ ●SQL文はどのように実行されるのか 基礎から理解するデータベースのしくみ（2） 基礎から理解するデータベースのしくみ（3） 基礎から理解するデータベースのしくみ（4） 基
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IDEA * IDEA
「実現したいことを計算機の問題に置き換えることが『技術力』」、伊藤CTOが“はてな流”大規模データ処理の極意を語る：CodeZine
