RDS Blue/Green Deployments を使ってシュッと utf8mb4 にマイグレーションした話 - カミナシ エンジニアブログ
こんにちは。ソフトウェアエンジニアの坂井 (@manabusakai) です。 カミナシでは RDB に Amazon Aurora MySQL 2（MySQL 5.7 互換）を使っています（以下 Aurora MySQL と略します）。 ある日、社内の Slack で「𠮷」などの文字列が登録できないのではないかという話が出ました。これを聞いて「あー」と思った方も多いでしょう。 MySQL で有名な UTF-8 の 4 バイト文字問題で、歴史的な理由から MySQL 5.7 以前では utf8 の文字セットは utf8mb4 ではなく utf8mb3 を指しています。 dev.mysql.com カミナシのアプリケーションは 4 バイトの文字列が入力された場合はシステムエラーを返す実装になっていますが、エラーの内容をユーザーにわかりやすく伝えることは難しいためユーザー体験としても良くない
Aurora MySQLをMySQL8.0へ移行した話 - inSmartBank
こんにちは！SREを担当してます上平と申します。 このエントリーではAurora MySQL5.7互換からMySQL8.0互換への移行を実施した際の流れや学びに関して紹介したいと思います！ B/43 では Aurora MySQL5.7系をサービスリリースから使っており、Aurora MySQL バージョン2のサポート終了日（2024/10/31）が近づいているのもあったので、移行することにしました。 Amazon Aurora バージョン - Amazon Aurora これからAurora MySQL8.0へ移行を検討されている方の参考になれば幸いです。 想定される読者 Aurora MySQL 5.7系を使っていて、アップグレードを検討している方 実際の Aurora MySQL 8.0 への移行手順を知りたい方 AWS インフラに興味がある方 前提 Aurora MySQL5.7互
[新機能]Amazon Auroraで日本時間が使用可能になりました！ | DevelopersIO
設定してみる DBパラメータグループを作成する defaultのDBパラメータグループは項目を編集できないため、パラメータグループを別途作成します。 グループの種類 パラメータグループ名 Auroraを起動する 作成したパラメータグループを設定してAuroraを起動します。 タイムゾーンを変更する Manegement ConsoleからRDS画面のParameter Groupsを選択して、作成したDB Cluster Parameter Groupaurora-clu-time-paramを選択します。Edit Parametersボタンから編集画面に遷移してtime_zoneパラメータをAsia/Tokyoに変更してSave Changesボタンで保存します。 time_zoneを変更している最中の挙動を確認してみます。 1秒ごとにAuroraへログインしてselect now()で
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Amazon Auroraアップデート – 空間インデックス・ゼロダウンタイムパッチ | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon Auroraアップデート – 空間インデックス・ゼロダウンタイムパッチ AWSの様々なサービスがリリースされてりますが、Amazon Auroraは現在もAWSサービスの中で最も速く成長しているサービスです！お客様には速度、パフォーマンスや可用性を評価頂いています。MySQL互換のAuroraを多く利用いただいていますが、今後リリースされるPostgreSQL互換のAuroraへも期待していただいています(詳細や最近Auroraに追加された機能はAmazon Aurora アップデート – PostgreSQL 互換のエンジンをご覧ください)。 本日、AWS re:Inventでアナウンスをした、空間インデックスとゼロダウンタイムパッチの2つの機能をリリースしました。 空間インデックス Amazon Auroraは今までも地点や
Amazon RDS のメンテナンスにどう立ち向かうべきか
RDS for PostgreSQL にシステムアップデートがやってきましたね。 Upgrade now available for your Amazon RDS PostgreSQL database instances 今回のアップデートは必須なので猶予期間の間に必ず適用する必要があります。 Multi-AZ 構成にしていれば自動的にフェイルオーバーしますが、60 〜 120 秒のダウンタイムは避けれません。 プロダクション環境の RDS で同様のメンテナンスは何度か経験しましたが、オフタイム（主に休日）にメンテナンスを計画しその度にエンジニアが待機していました。当日はメンテナンスに切り替えて見守るだけなのですが、メンテナンス告知など諸々の調整や休日出勤でそれなりの保守コストがかかっています。お客様にも迷惑をかけるしエンジニアにも負担を強いていたのです。 この機会に、実装やアーキテク
MySQL RouterでRDSのReplicaを負荷分散してみる | DevelopersIO
ウィスキー、シガー、パイプをこよなく愛する大栗です。 MySQLやAuroraでRead Heavyな環境だとだとRead Replicaを多数用意すると思います。多数のRead Replicaを効率的に使用するためにはリクエストの負荷分散が必須です。MySQLの負荷分散を行うためのプロダクトはいくつかありますが、今回はMySQL Routerを試してみました。 MySQL Router MySQL Router プロダクトのページにトップには、以下の様な記載があります。透過的なルーティングと言うことで、MySQLに接続するつもりでMySQL Routerに接続すれば良いということです。 MySQL Routerはアプリケーションと任意のバックエンドのMySQLサーバー間の透過的なルーティングを提供する軽量のミドルウェアです。データベースへの接続を適切なバックエンドのMySQLサーバーへ効
[新機能]Amazon RDSでOSの詳細情報を取得できるようになりました！ | DevelopersIO
設定を有効にすると、RDSのコンソールからグラフを見ることができます。 モニタリングを表示 で 拡張モニタリング を選択すると様々なグラフが表示されます。 各種メトリクスは、CloudWatch Logsに出力されています。 RDSOSMetrics というロググループに出力されます。 ログストリームは、DBインスタンスごとに作成されているようです。 実際の情報は、このようになります。 { "engine": "Aurora", "instanceID": "myaurora", "instanceResourceID": "db-CRLZUAHQFQD3KQO62IBMEFVBDY", "timestamp": "2015-12-19T00:06:41Z", "version": 1, "uptime": "3 days, 21:48:51", "numVCPUs": 2, "cpuUt
Amazon RDS（MySQL） の error.log や slowquery.log について - てしりこじり
Aurora を使いたいのだが、まだまだ MySQL にもお世話になっている。 ログについて確認したのでまとめ。 概要 RDS（MySQL）では以下のログを出力可能。 error.log general.log slowquery.log デフォルトでテーブルに記録されるが ParamaterGroup で設定すればログファイルに記録される。 また、1はデフォルトで出力されており、2,3については ParamaterGroup で設定が必要。 保管場所 テーブルでもファイルでもRDS のストレージ内 どちらでも勝手にローテートされる ファイルの場合 1時間ごとにファイルが切り替わる 24時間でローテートされる 容量がストレージの2%を超えている場合、ローテート時に2%以下に収まるように削除されるので注意 テーブルの場合 ストレージの使用容量によってローテートタイミングが決まる 使用容量 <
AWS再入門 Amazon RDS編 | DevelopersIO
上記の中のRDBMS全てに加えて、クラウド時代に合わせて再設計したAurora、MySQLのフォークであるMariaDBが使用できます。 MySQL：最もシェアがあるOSSのRDBMS。 Oracle：高いシェアがある商用RDBMS。 SQL Server：高いシェアがある商用RDBMS。Windowsとの親和性が高い。 PostgreSQL：機能が豊富なOSSのRDBMS。 Aurora：AWSがクラウド時代に再設計したRDBMS。MySQL 5.6互換でMySQLの5倍高速と言われています。 MariaDB：MySQLからフォークしたRDBMS。MySQL互換。 性能向上が簡単に実施可能 Amazon RDSでは、様々なスペックのインスタンスを使用できます。最大40個のvCPUのインスタンスや244GBのメモリのインスタンスがあります。性能が不足してきたら、インスタンスのサイズを変更す
IDCFクラウドRDBとAWS RDS, Auroraのベンチマーク | 稲葉サーバーデザイン
※RDS for AuroraのDB月額料金は、ストレージ100GB使用を想定、I/O料金は含まない。 sysbenchの実行条件 sysbench OLTPテストを行う。 sysbenchのバージョンは0.4.12.7。 スレッド数4, 16, 64, 128, 256のそれぞれについて、読み込みのみ(Read Only)と読み書き(Read-Write)の2パターンのテストを行う。 テストパターンごとに、データレコードの作成→キャッシュに載せるため、プレウォームでスレッド数16 Read Onlyのテストを実行→テストパターンの実行→データレコードの削除を行う。 テスト用レコード数は100万、最大実行時間は2分。 テスト実行コマンド例は次のとおりです（スレッド数4、Read-Writeテストの場合）。 $ sysbench --test=oltp \ --oltp-test-mode=
ベンチマークシリーズ Aurora vs MySQL 結果まとめ
* ベンチマークシリーズ Aurora vs MySQL 結果まとめ ** 結果比較 - Connection数別トランザクション/分 Conn Aurora MySQL 20 6279.833 TpmC 6829.467 TpmC 30 8390.400 TpmC 1374.767 TpmC 50 11216.900 TpmC 1913.100 TpmC 70 14481.650 TpmC 2498.600 TpmC 100 14155.450 TpmC 2253.400 TpmC (詳細結果紛失 200 14932.350 TpmC ------- TpmC - 所感 データ投入や20Connくらいの接続数の場合、MySQLの方に分があったけれど、Conn数を増やしていくと、 Auroraがリニアにスコアを伸ばし、限界値が高いようです ※両方パラメータは吊るしの状態なためチューニング
MySQLとRDS MySQLとRDS Auroraのキャッシュウォーミング機能を調べた | DevelopersIO
データベースのキャッシュウォームアップについて キャッシュを活用して高速にクエリーをさばいているDBシステムも、リスタートなどのタイミングでキャッシュが失われると、途端に処理性能が著しく低下します。 そのようなケースに備えて、有名なDBシステムではスタート時にダンプ済みキャッシュを読み込んでウォームアップする機能が提供されています。 今回は以下の MySQL 系データベースについてキャッシュウォーミング機能を確認しました。 MySQL 5.6 RDS MySQL 5.6 MySQL 5.7 RDS Aurora それでは順に見ていきましょう。 MySQL 5.6 InnoDB で MySQL を使っている場合、クエリーキャッシュは buffer pool に保存されます。 buffer pool はメモリー上にあるため、MySQL を一旦停止すると失われてしまいます。 この問題を解決するた
【Aurora】とあるWebサイトのDBをAmazon Auroraに移行してみた | DevelopersIO
はじめに AWSチームのすずきです。 今月（2015年10月）よりAWS東京リージョンで利用可能となった、RDS for Amazon Aurora。 とあるサイトのCMS（WordPress）のバックエンドDBとして稼働していたRDS（mysql）を移行し、 Amazon Auroraの性能の一端を確認できる機会がありましたので、紹介させて頂きます。 概要 RDSのスナップショットより、スナップショットの移行（migrate）を実施しました。 ElasticBeanstalkの機能(クローン、DNSスイッチ）を利用して、RDS（Aurora）参照環境の構築と切替を実施しました。 DBの最終同期として、mysqldumpコマンドによるエクスポート、インポートを行いました。 システム概要図 移行手順 スナップショットの復元 AWSコンソール、RDSのスナップショット画面より復元対象とするRD
MySQL5.7 / RDS / Aurora / Cloud SQL の性能比較 | 外道父の匠
CloudSQLの価格は実戦的という意味で、per Dayの価格を24hourで割った価格にしています。 メモリは2GBあれば検証としては十分なので格差は関係ありません。 IOPSはEBSならGeneral Purposeの1000GB*3で最大確保しています。 その他、ネットワーク周りなどポイントがあれば都度、補足していきます。 ベンチマークのデータ 今回、採取した全データはこちらになります。一部、目的に対して不要と判断したら省略しています。まぁ、こんなオレオレメモデータを見ても楽しくないでしょうから、１つ１つ考察していきましょう。 手法について 私がよくやる計測方法なのですが、innodb_buffer_pool_size がデータ容量より大きい健全な状態と、最小の16MBで過負荷ストレージを演出し、それぞれで参照／更新を別々にランダムアクセスをすることで、最初のボトルネックを炙り出し
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