パーティショニングの使用例 - http session情報
今日もパーティショニングの話の続きである。 パーティショニングが非常にフィットする（たぶん昨日の例よりも）もう一つのケースは、数日間だけ必要なデータを蓄えておくような場合だ。例えば、HTTPセッションやログ情報などが良い例ではないだろうか。そういう場合には、日付を使ってRANGEパーティショニングをするのである。RANGEパーティショニングでももちろんPruningによって性能の向上は出来るのだが、それよりも何よりも高速に不要なパーティションを破棄できるというのが大きい。パーティションの破棄は、内部的にはテーブルのDROPとほぼ同じ扱いなのである。DROPのスピードはストレージエンジンによるが、InnoDBやMyISAM、NDB（MySQL Cluster）ならばいくらデータを含んでいても関係なくDROPは一瞬である。テーブルから大量の行を削除すると、フラグメンテーションが発生したり、イン
MySQL Connector/Jにおける大量INSERTのチューニング - SH2の日記
ピンポイントチューニング講座です。まずは結果から。 このグラフは、以下のテーブルに50,000レコードINSERTしたときの処理時間を示したものです。性能に70倍以上もの差が出ているのはなぜか、見ていきたいと思います。 CREATE TABLE `loadtest` ( `id` int(11) NOT NULL, `data` varchar(100) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 方法1 ベースライン conn = DriverManager.getConnection(JDBC_URL, JDBC_USER, JDBC_PASS); pstmt = conn.prepareStatement("insert into loadtest (id, data) values (?
MySQL インデックスのチューニング : きょうもぼへぼへちゃんがゆく
2010年05月31日 16:23 カテゴリMySQL MySQL インデックスのチューニング Posted by ashibuya0128 No Comments No Trackbacks この本の第8章、第9章の「インデックスのチューニング（前編・後編）」を読みましょう Linux-DB システム構築/運用入門 (DB Magazine SELECTION) 著者：松信 嘉範 販売元：翔泳社 発売日：2009-09-17 おすすめ度： クチコミを見る この本、読めば読むほど、第2のバイブル化してきました。 MySQLを使って開発している人は、この2章だけは読んだほうがいいですね。 性能の支配要因は処理しなければならないレコード数とランダムI/O回数なので スキャン範囲を絞る I/O回数を軽減すること です。 まず、インデックス構造とデータヒットのメカニズムを本書では詳しく解説してくれ
『MySQL初心者に贈るインデックスチューニングのポイントまとめ2014』
サイバーエージェント公式ブログをご覧の皆さんこんばんは、インフラ＆コアテク本部の須藤(@strsk)です。普段はAmebaのソーシャルゲーム全般のインフラを見つつ、日本語ラップの啓蒙をしながら弊社社員を素材にコラ画像をつくったりしています。好きなAAは麻呂です。 はい、というわけで今回はMySQLインデックスチューニングの基本的な流れについてまとめてみました。 ソーシャルゲームは更新も参照もめちゃくちゃ多いです。数秒のレプリケーション遅延も致命的なので適切なテーブル、クエリとインデックス設計が重要です。（何でもそうですけど）インデックスが多くなると更新コストなどが懸念されますが、インデックスが正しく使われていないクエリを放置している方が悪です。そんなこんなで、割と例も偏ったりしてるかもしれませんがあしからず。 前提としてはInnoDBを想定しています。MyISAMはほとんど使っていません。
MySQLでインデックスを使って高速化するならCovering Indexが使えそう - (ﾟ∀ﾟ)o彡 sasata299's blog
2009年10月28日09:33 MySQL MySQLでインデックスを使って高速化するならCovering Indexが使えそう Linux-DB システム構築/運用入門 (DB Magazine SELECTION) 著者：松信 嘉範 販売元：翔泳社 発売日：2009-09-17 おすすめ度： クチコミを見る 最近、この本を読んでいます。非常に面白いし、参考になります〜。中でもインデックスについての記事が特に興味深かったので簡単にまとめてみます。 前提 ・インデックスは検索性能には効果があるが、更新性能は落ちてしまう ・MyISAM と InnoDB ではインデックスの構造が違う ・インデックスは B+Tree インデックスと呼ばれ、ルート、ブランチ、リーフの階層構造になっている ・インデックスはソートされた状態で作成されている まずは MyISAM と InnoDB でのインデックス
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_
Kazuho@Cybozu Labs: MySQL のトリガーの実用性を確認するために InnoDB の SELECT COUNT(*) を高速化してみる
最近 RDBMS のトリガーを色々書いているのですが、知らない人にトリガーが何かいちいち説明するのに簡単な例はないかな、というのと、MySQL の処理速度はトリガーによってどの程度変化するか、ということを確認するために、以下のような実験を行ってみました。 InnoDB はしばしば、「SELECT COUNT(*) が遅い！」と批判されます。では、トリガーを使って行数を別のテーブルにキャッシュすればいいのではないでしょうか？ 以下のように、極めて小さなテーブル t1 を作り、その行数を t1_cnt にキャッシュしてみることにします。 mysql> create table t1 ( -> id int unsigned not null primary key auto_increment, -> v int unsigned not null -> ) engine=innodb
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