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2014年1月28日のブックマーク (5件)

  • The Art of Work:MySQL InnoDB Pluginのデータ圧縮機能 性能編 - SH2の日記

    MySQL InnoDB Pluginのデータ圧縮機能の続きです。前回はInnoDB Pluginの独自機能であるデータ圧縮の仕組みを解説し、Wikipedia語版のデータが約半分にまで圧縮されることを確認しました。今回はデータ圧縮によって性能がどのように変化するかを、実際にベンチマーク試験を行って見ていきます。 試験の方針 データ圧縮による性能への影響は、以下の二点が考えられます。 メリット:データサイズが小さくなるため、ディスクI/Oが減る デメリット:圧縮・展開の処理が行われるため、CPU負荷が高くなる そこで、これらの特徴がよく分かるように試験パターンを工夫します。Wikipedia語版のデータはInnoDB上でおよそ5GBありますが、まず狭い範囲に絞って読み取り処理を行うことでディスクI/Oがあまり発生しないようにします。これでCPU負荷の傾向を確認することができます。次

    The Art of Work:MySQL InnoDB Pluginのデータ圧縮機能 性能編 - SH2の日記
  • JdbcRunner - 汎用データベース負荷テストツール

    https://dbstudy.info/jdbcrunner/ に移転しました。 トップページに戻る Overview JdbcRunnerは各種データベースを対象とした負荷テストツールです。 スクリプトでトランザクションを定義して多重実行し、スループットとレスポンスタイムを測定することができます。 また、JdbcRunnerにはOracleMySQL、PostgreSQLを対象とした以下のテストキットが付属しており、 ユーザが独自にスクリプトを作成する以外に、これらを用いた負荷テストを行うことも可能となっています。 Tiny SysBench - SysBench OLTPベンチマークの移植版 Tiny TPC-B - TPC-Bの簡易実装 Tiny TPC-C - TPC-Cの簡易実装 Download JdbcRunnerは、Vectorソフトライブラリからダウンロードできます。

  • MySQL innodb_flush_method = O_DIRECTの検討 - SH2の日記

    MySQL InnoDBのパラメータでinnodb_flush_methodというものがあります。これはUNIX/Linuxにおいてデータファイル、ログファイルの読み書き方式を指定するためのもので、マニュアルの13.6.3. InnoDB Startup Options and System Variablesによると以下の3種類の設定が可能とされています。 無指定(fdatasync):デフォルトの設定です。特別なフラグなしでファイルをオープンし、書き込み時にfsync()を行います。 O_DSYNC:データファイルについてはfdatasyncと同じです。ログファイルについてO_SYNCフラグをつけてファイルをオープンします。 O_DIRECT:データファイルについてO_DIRECTフラグをつけてファイルをオープンします。ログファイルについてはfdatasyncと同じです。 今回はこのパ

  • MySQLのメモリ設定を追求してみよう – OpenGroove

    (2015年1月追記:これは現時点で約5年前に書いた記事です。各種パラメータは名称や仕様が変更されている可能性があるため、最新の情報を参考にしてください) MySQLのメモリの話を考えていたら何が何だか分からなくなってきたので、my.cnfでの設定に絡めてまとめてみようと思う。そもそも、MySQLサーバにおいてMySQLのプロセスがトータルで使用するメモリは、どれくらいに見積もっておけばいいだろうか。参考書やネット上では以下のような計算式が紹介されている。 max_connections x [スレッド領域用メモリ合計値] に、以下をプラス。 [グローバル領域用メモリ合計値] DB専用サーバの場合だとこの値をマシン搭載メモリの8〜9割くらいにする、と想定するのがひとつの指針となるようだ。しかし32bitLinux OSの場合は2〜3GBまでの制限があるため、搭載メモリがそれ以上あったとし

    igrep
    igrep 2014/01/28
    ベンチマークする時も参考にしたい。
  • Pythonの数値計算ライブラリ NumPy入門 - Qiita

    この投稿は自分のブログ記事をQiita用に整形したものです。追記事項があればブログの方に書いていきます。 「Pythonの数値計算ライブラリ NumPy入門」 http://rest-term.com/archives/2999/ Scientific Computing Tools For Python — Numpy NumPy は Pythonプログラミング言語の拡張モジュールであり、大規模な多次元配列や行列のサポート、これらを操作するための大規模な高水準の数学関数ライブラリを提供する。(via Wikipedia) これまで知識があいまいだったNumPyについて、もう一度おさらいしたいと思います。NumPyはSciPyと併せて科学技術計算でよく利用されています。また、高速に行列演算ができるのでOpenCV(コンピュータビジョンライブラリ)でもNumPyを利用したPythonインタフ

    Pythonの数値計算ライブラリ NumPy入門 - Qiita
    igrep
    igrep 2014/01/28
    おお、本当にRみたいな操作もできるんだ!すごい!