MySQL with InnoDB のインデックスの基礎知識とありがちな間違い - クックパッド開発者ブログ
こんにちは、サービス開発部の荒引 (@a_bicky) です。 突然ですが、RDBMS の既存のテーブルを見てみたら「何でこんなにインデックスだらけなの？」みたいな経験はありませんか？不要なインデックスは容量を圧迫したり、挿入が遅くなったりと良いことがありません。 そんなわけで、今回はレコードを検索するために必要なインデックスの基礎知識と、よく見かける不適切なインデックスについて解説します。クックパッドでは Rails のデータベースとして主に MySQL 5.6、MySQL のストレージエンジンとして主に InnoDB を使っているので、MySQL 5.6 の InnoDB について解説します。 InnoDB のインデックスに関する基礎知識 インデックスの構造 (B+ 木) InnoDB では B+ 木が使われています。B+ 木は次のような特徴を持った木構造です。 次数を b とすると、
MySQLのEXPLAINを徹底解説!!
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
OOM relation to vm.swappiness=0 in new kernel
I have recently been involved in diagnosing the reasons behind OOM invocation that would kill the MySQL server process. Of course these servers were primarily running MySQL. As such the MySQL server process was the one with the largest amount of memory allocated. But the strange thing was that in all the cases, there was no swapping activity seen and there were enough pages in the page cache. Iron
カジュアルにMySQLに数百万件のテストデータを作る方法を募ってみた
dumpの性能試験をしようと思って、MySQLにダミーデータを作る方法を探していたのですが、あまりいい方法が思いつかず、#mysql-casualのチャンネルで聞いて見たところこんな感じになりました。 LOAD DATA INFILE@karupanerura さんから教えて頂きました。 最初にデータ作成すれば高速に動きそうです。 今回はテストしてないです >_ LOAD DATA INFILE 構文INSERTINTO hoge SELECT * FROM hoge; を繰り返す@fujiwara さんに教えて頂いた方法です。 試してみたところ、お手軽でした！ スキーマ (pkeyなしというありあえないテーブルで試しています>_ 1280000 rows作るのに１分かかってないです！ @fujiwara++ 追記 pkeyの重複が起こる場合は、insert into hoge (pkey
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