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MySQLでテーブルへのカラム追加、インデックス追加やテーブルの再編成などを行うと、その間テーブルに共有ロックがかかってしまいます。そのためこれらのメンテナンス処理は、通常利用者の少ない深夜早朝帯にサービスを止めて実施する必要があります。本日はそれを無停止、オンラインのままでできないかという話題です。 基本的なアイデア メンテナンス対象の元テーブルをコピーして、作業用の仮テーブルを作ります 仮テーブルに対して、カラム追加などの変更を加えます その間、元テーブルに対して行われる更新処理について差分を記録しておきます 仮テーブルの変更が終わったら、記録しておいた差分データを仮テーブルに反映します 差分データの反映が終わったら、元テーブルと仮テーブルを入れ替えます これと似たようなことを考えた方は結構いらっしゃるのではないでしょうか。ただ、言うは易し、行うは難しです。整合性がきちんと取れるかどう
InnoDB Pluginの面白い機能の一つに、データ圧縮機能があります。今回はその仕組みと効果について見ていきたいと思います。まずはグラフをご覧ください。 これはWikipedia日本語版のデータベースをダウンロードし、記事本文の格納されているtextテーブルをMySQL 5.1+InnoDB Plugin 1.0の環境にロードしたものです。 元テキスト:今回利用したデータは2009/06/21版のものです(jawiki-20090621-pages-articles.xml.bz2)。元テキストはここからXml2sqlを用いてタブ区切りテキストを取り出したものを用いています。このファイルには1,167,411件の記事が格納されており、容量は3,436MBとなっています。 元テキスト gzip:元テキストをgzipコマンドで圧縮したものです。 MyISAM:記事をMyISAMのテーブルに
こんにちは satoです。 オペミスで update に where句を付け忘れたり、プログラムのバグでデータが破損してしまったりした場合でも、バイナリログには更新SQLがすべて書き込まれるので、バックアップデータからオペミスが起こるまでの全てのSQLを流し込めれば、元の状態に戻すことは可能です。 •バイナリログを取っている •オンラインバックアップをとっている(mysqldumpやMySQLを止めた状態でのcpによるバックアップとバイナリログ) •バックアップ時点でのバイナリログの書き込み位置を保存している 以上のような状態でデータが壊れた時の復旧手順をまとめてみました。シナリオとして •ある1カラム email をupdateしようとしたら、間違ってwhere 句を付け忘れ 全レコードをupdateしてしまった •気がついたのが半日後 というオペミスが発生したとします 1) データベー
yukiです。ダイエットを始めて3kg減ったと思ったら、風邪を引いて見事に1kg増量。 運動しないと駄目ですね。あと残り20kg、道のりは遠いです。 さて今回は、「RDBで階層構造を扱うには?」です。 あるサイトを構築中に階層構造をもったカテゴリ構造にすることになり、どのようにDBで扱うか悩みました。 DBはMySQLを採用していたので、この時点でぱっと頭に浮かんだ選択肢は以下のようなものでした。 XML-DBを利用する 親カテゴリレコードのプライマリIDを子カテゴリレコードに持たせる 親を含めた『絶対パス』を名称として扱い、取り出した後にパース ファイルシステムに同様のディレクトリ構造を作り、毎回パースする (1)のXMLDBはオープンソースのeXistやXindice、Yggdrasillなど様々な選択肢がありましたが、カテゴリのみの利用な割にメンテナンスコストが高すぎるので見送りま
以前、MySQLを高速化する10の方法という投稿で「EXPLAINの見方についてはいずれ解説しようと思う」と書いてしまったので、今日はその公約?を果たそうと思う。 MySQLのチューニングで最も大切なのは、クエリとスキーマの最適化である。スキーマの設計は一度決めてしまうとそのテーブルを利用する全てのクエリに影響してしまうためなかなか変更することは出来ないが、クエリはそのクエリだけを書き直せば良いので変更の敷居は低い。そして遅いクエリをなくすことは、性能を大幅に向上させるための最も有効な手段である。従って、アプリケーションの性能を向上させたいなら、まず最初にクエリのチューニングを検討するべきなのである。 最適化するべきクエリはスロークエリログやクエリアナライザで見付けられるが、ではそのようなクエリが見つかった場合にはどのように最適化すればいいのか?そのためにはまず現在どのようにクエリが実行さ
HowFriendFeedUsesMySqlToStoreSchemaLessData - FriendFeed では MySQL を使いどのようにスキーマレスのデータを保存しているのか 目次 この記事について FriendFeed? では MySQL を使いどのようにスキーマレスのデータを保存しているのか 背景 概観 詳細 一貫性と原子性 性能 FriendFeed? では MySQL を使いどのようにスキーマレスのデータを保存しているのか この記事について "How FriendFeed? uses MySQL to store schema-less data" の日本語訳です http://bret.appspot.com/entry/how-friendfeed-uses-mysql CC 2.5 でライセンスされています: http://creativecommons.org/
MySQLを高速化する10の方法という記事がとても好評だったようである。記事を読んで頂いた皆さん、ありがとう。 この記事に対する便乗(?)でWeb屋のネタ帳: PostgreSQLを高速化する16のポイントという記事を書いて頂いたようだが、そちらの方もかなり人気だったようである。他人が作ったソフトウェアに改良を加えるというフリーソフトウェアやオープンソースソフトウェアの精神も基本は便乗であるので、便乗については大いに賛成したいというかむしろ取り上げてくれてありがとう!!と思うわけであるが、ここでさらに俺はこう考える。 と。 Web屋のネタ帳さんの記事では16のポイントが紹介されているが、漢(オトコ)のコンピュータ道の記事は10の方法だったのであと6つ足りない。オトコは数で勝負!!というわけで今日はネタを振り絞ってさらに7つのMySQL高速化テクニックを紹介しよう。 1. インテルコンパイラ
ファイルサイズが 1/10 になってアクセス速度も大幅改善か。実データでこれはすごいな *1。 I’ve tried to convert this table using COMPRESSED row format. This time conversion took 1,5 hours and results were really surprising: Only 5Gb data file (from 60Gb) ~5% I/O load according to iostat (from 99%) ~5% CPU load according to top (from 80-100% mostly waiting for I/O) 0.01 sec average lookup time by primary key (from 1-20 sec before the conve
« ウェブサービスのためのMutex - KeyedMutex | メイン | Perl で並列処理 (using マルチプロセス) » 2007年09月28日 DBI::Printf - A Yet Another Prepared Statement Java や C++ のような関数のオーバーロードができる言語では、プリペアードステートメントのプレースホルダが型をもつ必要はありません。しかし、Perl のように数値型と文字列型の区別がない言語で最善を期そうとすると、変数をバインドするタイミングで型を意識してコードを書かなければならず面倒です。 (参考: MySQL の高速化プチBK) だったら、printf のように、プリペアードステートメントのプレースホルダで型を指定できればいいのに、と、もともとは Twitter でつぶやいたネタなのですが、SQLステートメントをキーとしてキャッ
« システムコールの最適化 | メイン | キャッシュシステムの Thundering Herd 問題 » 2007年09月20日 MySQL の高速化プチBK 鴨志田さんに教えていただいたのですが、MySQL のクエリは数値をクォートしない方が高速になるらしいです。たとえば以下の例では、160万件の整数から4の倍数を数えていますが、数値をクォートしないほうが約50%も高速になっています。 mysql> show create table numbers; +---------+----------------------------------------------------------------------------------------+ | Table | Create Table | +---------+--------------------------------
こんにちはスエヒロです。 今回は弊社が提供しているブログサービス「nowa」(ノワ http://nowa.jp)の仕組みをサーバ構成を中心に紹介したいと思います。 nowaでは一般的なブログサービス要素とSNS要素の機能を実装しています。弊社には先行して提供している「livedoor Blog」、「フレパ」といった大規模なサービスがありますので、そちらの開発・運用で問題になった点などを参考にしつつ開発を進めています。具体的にはアクセスによる負荷への対策、データベースの分散化、画像のストレージング、冗長性、スケーラビリティといった点になります。 - ポータル(nowa.jp)、CMS(cms.nowa.jp) のサーバ構成 ポータルページ(nowa.jp)とCMSページ(cms.nowa.jp)は、静的なファイルのリクエストを捌く+動的なコンテンツへのリクエストをプロキシするフロントサーバ
http://www.mysql-ucj2007.jp/details/j25.html 木下 靖文 氏 NTTコムウェア株式会社 プロジェクト管理統括部技術SE部門 DB技術グループ (「InnoDB」は「いんのでーびー」と言うらしい...今まで「いのでーびー」と言ってました) InnoDBをなぜ使うか トランザクション コミット、ロールバック、セーブポイント 外部キー 行レベルロック オンラインバックアップ クラッシュリカバリ クラッシュリカバリ MyISAMはデータ量の増大とともに時間がかかる InnoDBはデータ量の増大との相関がない InnoDBチューニングの王道的アプローチ クエリを改善して全体的に処理効率を上げる データサイズをできるだけ小さく メモリをできるだけ多く積む コミット性能(同期書き込み) innodb_flush_log_at_trx_commit=1,0,2
2007年1月に、MySQL ABは新しいストレージエンジン※である「Falcon」のアルファ版をリリースした。Falconは、現在広く使われているストレージエンジン「InnoDB」に代わる選択肢のひとつとして期待されている。本稿は、このFalconの技術的な特徴について解説する。 ※テーブルの種類のこと。MySQLでは、InnoDBやMyISAMなど、さまざまな種類のテーブルがあり、テーブル単位でどれを使うか選択できる。 Falconの概要 - InnoDBと比較する Falconは、リレーショナルデータベース(RDBMS)界の権威であるJim Starkey氏と、彼の妻であるAnn Harrison氏を中心に開発が進められている。Jim Starkey氏はInterbaseの生みの親であり、またAnn Harrison氏とともにFirebirdのメインコミッタとしても活躍している。彼ら
こんにちは池邉です。 今回は実験的なApacheモジュールを公開してみたいと思います。。 どういう事をするモジュールかというと、あらゆるデータを MySQL に入れておき、ファイルシステムのかわりに使ってしまうモジュールです。 以下のようなテーブルを用意します。 CREATE TABLE vfs ( id INT UNSIGNED NOT NULL PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, path CHAR(100) NOT NULL, type CHAR(32) DEFAULT 'text/plain' NOT NULL, content MEDIUMBLOB, created_on DATETIME NOT NULL, updated_on TIMESTAMP, UNIQUE KEY(path) ) ENGINE=InnoDB; Apache の httpd.conf
MySQLのモニタするのに便利なmytopなんですが、MySQL 5に対して使うと、クエリの割合表示が全部ゼロになってしまったります。 これは、MySQL 5.0.2でSHOW STATUS文が変更され、GLOBALかSESSIONというオプションを指定できるようになったことに起因します。このオプションを省略した際はSESSIONを指定したときと同じ動作となり、SHOW STATUS文で得られるのは自分自身の接続についての情報のみとなります。 mytopはオプションなしのSHOW STATUS文を使っているので、MySQL 5ではmytop自身の接続についての情報しか得られず、その影響として、クエリの割合表示が全部ゼロになってしまったりするわけです。 対応は簡単で、mytopのSHOW STATUSをSHOW GLOBAL STATUSに書き換えればいい(書き換えるとMySQL 4.1以前
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