SQLの達人への道: MySQLでの高速・効率的クエリ作成術 - Qiita
概要 この記事では、MySQLでのSQLクエリのパフォーマンスを最大限に引き出すための効率的な書き方を解説します。アプリケーションの応答速度を向上させることは、ユーザーエクスペリエンスの大幅な改善に直結します。この記事を通じて、初心者から中級者のデータベース管理者や開発者は、SQLクエリの基本から高度な最適化テクニックまで、幅広い知識を習得できることを目指しています。 MySQL 8.0での検証を基にしていますが、その他のバージョンでの動作は保証されません。この記事は継続的に更新されます。 主な内容 このセクションでは、検証データの作成手順を含め、インデックスの利用、JOIN操作の最適化、サブクエリとビューの利用、クエリキャッシュの活用など、効率的なクエリの書き方について解説します。 検証データの作成 MySQLサーバーへの接続方法から始め、テスト用データベースとテーブルの作成、ダミーデー
RDS インスタンスのメジャーバージョンのアップグレード - Qiita
メジャーバージョンのアップグレード 商用環境への適用前に、いずれのアップグレードも徹底的にテストすること。 メジャーバージョンアップグレード中、必要に応じて RDS によって MySQL バイナリ mysql_upgrade が実行され、テーブルがアップグレードされます。 メジャーバージョンアップグレード中、RDS によって slow_log および general_log テーブルが空にされます。これらのログ情報を保持するには、メジャーバージョンアップグレードの前にログファイルの内容を保存する。 通常は約 10 分で完了するが、インスタンスタイプによる。 MySQL 5.7 から 8.0 へのアップグレードの事前チェック MySQL 8.0 には 5.7 との非互換性がいくつかある。 MySQL 5.7 から 8.0 へのアップグレードをスタートすると、RDS では、これらの非互換性を検
AWS Amazon RDSのバージョンアップにBlue/Greenデプロイ機能を使ってみた - Qiita
内容 RDS AuroraのMySQLのバージョンをAurora2(MySQL5.7) ⇒ Aurora3(MySQL8.0)にアップデートする際、先日のre:Invent 2022で発表された「RDSのBlue/Greenデプロイ」という新しい機能を使用してみました。 今回その手順と、詰まったポイントをまとめていきたいと思います。 添付画像の網掛けが多い点はご容赦ください。 目次 Blue/Greenデプロイの概要 手順 スナップショットを取得 Blue/Greenデプロイの作成 GreenのDBに変更を加える 変更を加えたgreenのdbをテスト GreenをBlueに切り替え 完了 後始末 トラブルシューティング Blue/Greenデプロイの概要 Blue/Greenデプロイとは 現在運用中の環境をBlueとして、レプリケーションしたステージング環境（Green環境）を用意します。
MySQLでDBとテーブルのサイズを確認するSQL - Qiita
SELECT table_schema, sum(data_length) /1024/1024 AS mb FROM information_schema.tables GROUP BY table_schema ORDER BY sum(data_length+index_length) DESC; SELECT table_name, engine, table_rows AS tbl_rows, avg_row_length AS rlen, floor((data_length+index_length)/1024/1024) AS allmb, #総容量 floor((data_length)/1024/1024) AS dmb, #データ容量 floor((index_length)/1024/1024) AS imb #インデックス容量 FROM information_s
本番環境でダウンタイムを最小限にするためRDSをMulti-AZ構成にした後スケールアップを行う - Qiita
こんにちわ！OCEAN'Sの大庭です。 今回は、本番環境でRDSのスケールアップを行いましたのでその手順とログを紹介していきます 概要 まず、RDSがSingle-AZ構成のままスケールアップを行うと、 インスタンス停止 インスタンスタイプの変更（スケールアップ） インスタンス起動 となってしまい、DBサイズにもよるがサービスダウンタイムが10分弱はかかってしまいます。 そのため、今回は以下の方法でスケールアップを行います RDSをMulti-AZ構成に変更 RDSのスケールアップ プライマリにフェイルバック RDSをMulti−AZに変更 まず、RDSをMulti−AZ構成に変更する。 Multi-AZ構成への変更はダウンタイムが発生しませんが、 シングル AZ からマルチ AZ への変換時のダウンタイムを回避できますが、マルチ AZ への最初の変換時にパフォーマンスに大きな影響が出るこ
RDB - 実例で学ぶ、JOIN (NLJ) が遅くなる理屈と対処法 - Qiita
"Nested Loop Joinしか取り上げて無いのにタイトルが大きすぎないか" と指摘を頂いたので、タイトルを修正しました。Merge JoinとHash Joinのことはまた今度書こうと思います。 「JOINは遅い」とよく言われます。特にRDBを使い始めて間がない内にそういう言説に触れた結果「JOIN=悪」という認識で固定化されてしまっている人も多いように感じています。 たしかに、JOINを含むようなSELECT文は、含まないものに比べて重たくなる傾向があることは事実です。また、本質的に問い合わせたい内容が複雑で、対処することが難しいものも存在します。しかし、RDBの中で一体どういうことが起きているのかを知り、それに基いて対処すれば高速化できることも少なくないと考えています。 本稿では、JOINの内部動作を解説した上で、Webサービスを作っているとよく出てくるJOIN SQLを例題に
PHP独自Frameworkでのキャッシュについてまとめ - Qiita
概要 自分の中での使い分けを整理するためにまとめる キャッシュ先 APC Cache ※各Webサーバごとにデータを保持するものとする。 通信が発生しないため専用のCacheサーバをたてるより高速。 帯域を制限しないため巨大なデータにも対応させやすい。 キャッシュを消すタイミングをコントロールできないため、基本的にexpire_timeで処理することとなる。 基本静的なデータ（マスタデータなど）のキャッシュに向いている。 Webサーバのメモリサイズに依存しており分散させることができないため、あまり乗せすぎるとメモリを使い切ってしまう。 Memcached ※Memcached専用のサーバを用意するものとする。 全Webサーバで同一のデータを扱うことができるため、キャッシュの更新・削除までコントロールができる。 負荷分散させられる。 PHP Cache PHP内で静的変数などにキャッシュする
Amazon RDS - Qiita
6.メンテナンス## 新しいバージョンが出たときにMySQL を自動でアップグレードして自動で再起動してしまいます。 重要なウェブサイトやサービスで何の予告もなくデータベースに繋がらなくなったら大変ですので基本的に無効化しておきます。 参考：Amazon RDS DB インスタンスのメンテナンス 7.自動バックアップとスナップショット## その名の通り、自動でバックアップをしてくれる機能と手動でスナップショットをしてくれる機能がある。また、このスナップショットはリージョン間を移動することもできます。 なお、RDSのインスタンスを削除した際に、自動でスナップショットをとった場合は自動でスナップショットが削除されますが、手動でスナップショットを作成した場合は自分で削除する必要があります。 Single-AZ DB の場合は、スナップショット取得時はI/Oが短期間停止します。マルチ AZ DB
良いコードの書き方 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 概要 チームによる継続的開発を前提としたコーディングのガイドライン。 特定の言語を対象としたものではないが、主に静的型付けのオブジェクト指向言語を想定している。 サンプルコードは別段の定めがなければSwiftで記載。 ガイドラインの目的 生産性を高め、メンテナンスコストを下げる バグが生まれづらくする 開発メンバー（特に新規参加者）がコードを理解しやすくする 初心者プログラマーの教育 内容の説明 タイトルの頭についた【数字】は重要度。 高いほどシステムに与える影響が大きいが、低いものの方が影響が小さく改修しやすいものが多い。 【5】変数
SQL記述者全員が理解すべきSELECT文の論理的な処理順序のお話 - Qiita
2020/9/30追記 本記事は元々、「SQL記述者全員が理解すべきSELECT文の実行順序のお話」というタイトルで投稿しておりました。 しかし、知見のある方からのコメントと自分でも調べてみた結果、今回紹介している順序はあくまで論理的な処理順序であり、実行順序とは別物ということがわかりました。 誤った知識を布教してしまい申し訳ございません。 2020/9/30のタイミングで、本記事のタイトルを「SQL記述者全員が理解すべきSELECT文の論理的な処理順序のお話」に変更させていただきました。 はじめに 「SQLといえば、エンジニアが扱うスキル」と思われがちですが、最近はマーケターや営業など、非エンジニアの方もSQLを使って、自らデータを抽出し分析する方が増えてきています。 またエンジニアの方でも、ORM任せでなんとなく理解している状態の方もいるのではないでしょうか？ 今回は、そんな方々にこそ
Sikulix1.1.4を使って画面の自動操作をする - Qiita
概要 Sikuli（シークリー）は画像認識を用いて、Windows/Mac/Linuxの画面を操作することが可能です。 http://sikulix.com/ なお、語源としてはインディアンの文化の奉納物で未知のものを見て理解する力という意味とのことです。 今回は1.1.4を使って検証しますが、最新バージョンは現時点で色々とドキュメントと実装の食い違いがあったり、最新のコードをビルドしないと動かなかったりするので、画像認識で自動操作したいだけの人は1.1.3を使用した方がいいと思います。 また、今回は「ｱｶﾈﾁｬﾝｶﾜｲｲﾔｯﾀ-」よりちょっと詳しく記載してます。 現在のリリース状況 2019/10時点のリリースの状況は以下の通りになっています。 本記事は1.1.4時点の記事なので注意してください。 ※以下を読んで軽く使った感じだと、1.1.4と2.0で大きな違いは感じませんでしたが・・・
CakePHP2のパフォーマンスチューニング（DBとキャッシュ） - Qiita
CakePHPにおけるパフォーマンスチューニングとは パフォーマンス向上するための方法は大まかに分けて２種類ある 1. ボトルネックとなる処理を探し当てて改善する方法 コードを修正する、パラメータをチューニングするなど。 2. キャッシュを使う方法 処理実行結果をキャッシュに保存することで、2回目にアクセスしたときにその処理を通らずに処理結果を返す事ができる。 DBのパフォチュー 1. 発行しているクエリ数を減らす これをViewに貼ればカウントできる。減らせるクエリは減らす。 2. findのパフォチュー 極力以下を利用する。 a) 基本的にqueryメソッドが最強。ただし... コードの可読性が下がるので大量データを取得する必要があるときに利用。場合によってはfieldで取得するより早い。 ✕ $this->Hoge->find('all'); ◯ $this->Hoge->query
Lambda+RDSはアンチパターン - Qiita
何が起きたのか 作成していたアプリではサーバレス構成にてLambdaからRDS(MySQL)を呼び出していました。 リクエストが増えるとRDSのコネクション数が増加して すぐにDBコネクションエラーになってしまいました。 最大コネクションの上限値 結論から言うとLambdaとRDS(MySQL)は相性が良くないです。 理由はLambdaからRDSのDBコネクションを貼ると リクエスト単位でコネクションを張ってしまうため 仕組み上、同時接続に耐えられません （RDSのコネクション上限数が少ない） さらにVPC設定すると・・・ セキュリティのため、RDSをLambdaからのみアクセスさせるためには LambdaとRDSを両方とも VPC領域に置く必要があるのですが、Lambdaの起動が遅くなる場合があります。 これは、一定時間Lambdaがコールしない場合にスリープ状態になり、 起動する際にE
MySQL オンラインDDL(ロックなしによるサービス無停止でDDLを流す方法) パターン集 - Qiita
職場でオンラインDDLのパターンをより勉強したほうがよいと感じたのでインプットしたことをQiitaにアウトプットしてみた。 以下のリポジトリで実践も合わせて行った。 記事の中で出てくるコードなどはこちらで参照することが可能。 https://github.com/d0riven/learning_online_ddl_pattern 今回はMySQLというDBMSに限定してパターンを紹介しているが、他のDBMSでも使えるパターンはいくつかあるはずなのでPostgreSQLやOracleを利用している人が読んでもためになるとは思う。 想定読者 MySQLを普段から触っている人 可用性の高さを求められるサービスを運用・開発している人 古くからあるシステムのリファクタリングのためにデータベースの足回りから手をつけていきたい人 オンラインDDLのやり方を知らない人・知っていても色々なパターンがある
サービス稼働中のままSQL Serverの領域を拡張/縮小させる - Qiita
この記事はSilbird Advent Calendar 2017 8日目の記事となります。 弊社では、稼働中のサービスの永続化データ格納先としてAmazon RDS for SQL Serverを利用しています。 その中で経験したDB領域の拡張と縮小について、大きな2つのトラブル事例とその対応内容をご紹介しようと思います。 DB領域の拡張、縮小はサービスを一時的止める（メンテナンスに入れる）た状態でないとできないと思われがちですが、サービス稼働中のまま実行することができます。 [事例1] DB自動拡張中に応答停止 1つめはDBの自動拡張についてです。 DBの初期容量は、想定ユーザー数やアクセス数をもとにある程度余裕を持って見積もっていると思います。しかし、Webサービスの世界ではその見積もりどおりにユーザーが増えていくとは限りません。サービス運営者としては嬉しい悲鳴ですが、ユーザー数・滞
RedisとElastiCacheを分かりやすくまとめてみた - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 今までなぁなぁにしてきたRedisをいまさらながらに勉強してまとめました。 Redisって聞いたことあるけど中身はよく知らないとか、プロジェクトでなんとなく使っているけど実はよく分かっていないなどの人向けのページです。 NoSQL Redisの前にまずはNoSQLから。 背景 ビッグデータの登場により、従来のRDBだけでは充分な処理ができなくなってきたことがNoSQL登場の背景にある。 ビッグデータの定義は色々ありますが、ここでは3V(Volume/Velocity/Variety)を満たすものをビッグデータと呼びます。 Vo
SQLServer: 現在実行中クエリのリアルタイムトラブルシューティング - Qiita
SELECT TOP 100 der.session_id as spid ,der.blocking_session_id as blk_spid ,datediff(s, der.start_time, GETDATE()) as elapsed_sec ,DB_NAME(der.database_id) AS db_name ,des.host_name ,des.program_name ,der.status -- Status of the request. (background / running / runnable / sleeping / suspended) ,dest.text as command_text ,REPLACE(REPLACE(REPLACE(SUBSTRING(dest.text, (der.statement_start_offset / 2)
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MongoDBコマンド一覧（自分用メモ） - Qiita
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