Kazuho@Cybozu Labs: MySQL のボトルネックを統計的に監視・解析する方法
MySQL のチューニング、と言った場合には、サーバーパラメータの調整や EXPLAIN コマンドを利用したクエリ実行計画の最適化が話題に上ることが多いです。しかし、発行する全ての SQL について、いちいち EXPLAIN コマンドを使って確認していては、いくら時間があってもたりません。チューニングを効率的に進めるには、まず、ボトルネックとなっている SQL クエリを特定し、次にその最適化を行うべきです。 ではどのようにして、ボトルネックを特定するのか。MySQL Conference & Expo 2009 のキーノートにおいて Mark Callaghan 氏は、Google では SHOW PROCESSLIST コマンドを使った統計的アプローチを使っていると述べていらっしゃいます (参照: MySQLConf 09: Mark Callaghan, "This is Not a
BKCon 2006 - にぽたん研究所
昨日は BKCon 2006 に行ってきた。 BK というのは「一般的にはバッドノウハウの事」なんですが、昨日のは、BKCon と言っても、かつて開催された Bad Knowhow Conference 2004 の続編とかではなく、"B"atara "K"esuma "Con"ference 2006 です。 ※正しくは横浜 Linux ユーザグループ主催の「第 65 回カーネル読書会」のテーマ "mixi.jp: Scaling Out With Open Source" です。 ちなみに、Batara Kesuma さんというのは、株式会社ミクシィの取締役。 mixi の裏側を見せますというか、ちょっと hip な言いかたをすれば "Inside mixi's backend" ってカンジです。 とりあえず、プレゼン内容は YAPC::Asia の時と大凡同じでしたが、プレゼンの持ち
MySQLの最適化
限りなく眠気を誘うPHP Internalsのセッションから逃げる。こっちの 講師はMySQL.comの人。講演慣れしていて、ずっとまともでプロフェッショナルな 感じ。午前中を逃したのが惜しいが、詳しいプレゼン資料は後日公開される らしい。 DELETEのコストはかなり高い 読みだしがすごく多い場合は無効化を示すフィールドを作りUPDATEすべき、 index更新のコストが馬鹿にならないSHOW STATUSの表示結果の解析方法 起動ごとに初期化、全データベースに共通rnd と rnd_next の割合Key_reads : Key_read_requests 、ディスクから読まれた回数：総回数 この割合が1:100より悪くなったら要注意Key_write_requests:Key_writes 総書き込み要求回数：ディスクに書き込ま れた回数 キャッシュの効果などMax_used_con
インデックスの基礎知識
■ インデックスとは データベースの世界で、インデックス(索引)とはテーブルに格納されているデータを 高速に取り出す為の仕組みを意味します。 インデックスを適切に使用することによってSQL文の応答時間が劇的に改善 される可能性があります。 インデックスにはB-Treeインデックスをはじめ、ビットマップインデックス、 関数インデックスなどの種類がありますが、ここでは最も一般的に使われ、かつ ほとんどのDBMSでサポートされているB-Treeインデックスについて解説します。 ※ CREATE INDEX文でオプションを指定しない場合は通常B-Treeインデックスが 作成されます。 ■ B-Treeインデックスのしくみ B-Tree(Balanced Tree)インデックスは次のようなツリー状の構造になっています。 ツリーの先頭はヘッダブロックと呼ばれています。ヘッダブロックでは、キー値の 範囲
MySQL :: MySQL 8.0 リファレンスマニュアル :: 8 最適化
この章では、MySQL のパフォーマンスを最適化する方法について説明し、例を示します。 最適化には、いくつかのレベルでの構成、チューニング、およびパフォーマンスの測定が含まれます。 業務の役割 (開発者、データベース管理者、または両方の組み合わせ) に応じて、個々の SQL ステートメント、アプリケーション全体、単一のデータベースサーバー、または複数のネットワーク接続されたデータベースサーバーのレベルで最適化できます。 プロアクティブにパフォーマンスを事前に計画する場合や、または問題の発生後に、構成やコードの問題のトラブルシューティングを行う場合があります。 CPU やメモリーの使用を最適化することで、スケーラビリティーを向上し、データベースを低下させず、より多くの負荷を処理させることもできます。
[ThinkIT] 第5回：高度なインデックスの活用 (1/2)
ここまでは単一の列に対して作成するインデックスを前提にお話ししてきました。しかし、インデックスは同一テーブルの複数の列に対してまとめて設定することもできます。検索条件に複数列を指定する場合などは、このようなインデックスを使えばさらに効率よく処理を行うことができます。
InfoLinux FAQ - MySQLのチューニングの方法
MySQLのチューニングは、色々方法がありますが、my.cnfでチューニングを行う場合、大体次の設定でよい。■port 通常3306。セキュリティ面から変更したほうがいい。 ■key_buffer インデックスをバッファに保存する際のメモリサイズ。 MyISAMならOSキャッシュも使うので全メモリの30-40％いれるといいらしい。 増やすと検索速度 up 例）key_buffer=256M ■innodb_buffer_pool_size InnnoDBのバッファのプールサイズ。 InnnoDBはOSキャッシュ使わないので総メモリの70-80％でがんがんいっとけとのこと。 ■table_cache データのキャッシュサイズ。I/O減らすのに有効 数百のテーブルなら1024がベスト。 例）table_cache=256 ■thread_cache スレッドの作成・削除は負荷重いので少なくとも
DSAS開発者の部屋:5分でできる、MySQLのメモリ関係のチューニング！
MySQLのチューニングにおいて非常に重要となるメモリ(バッファ)関連のパラメータについて、 チューニングのポイント DSASのとあるDBサーバ(実メモリ4GB)の実際の設定値 をまとめてみます。 また、必要メモリの総量の計算や限界値を越えてないかチェックしてくれるスクリプトも紹介します。 是非、参考にしてみてください！ まず最初に注意点を。 バッファには2つのタイプがあります。 グローバルバッファ スレッドバッファ グローバルバッファはmysqld全体でそのバッファが1つだけ確保されるもので、 これに対し、 スレッドバッファはスレッド(コネクション)ごとに確保されるものです。 チューニングの際にはグローバル/スレッドの違いを意識するようにしましょう。 なぜなら、スレッドバッファに多くのメモリを割り当てると、コネクションが増えたとたんにアッという間にメモリ不足になってしまうからです。 in
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