1文字でSQLを200倍遅くする方法
こんにちは、19のSysAd班の翠(sappi_red)です。普段はtraQのフロントエンドの保守を行ったりしています。 こんばんは、19のSysAd班のtemmaです。普段は普段どおりのことをしています。この記事の面白い部分はすべて僕が書いています。面白くないところは翠君が書いています。 この記事では、日々パフォーマンスに頭を悩ませる開発者の方のために、ワンタッチで劇遅SQLを200倍高速でキュートなSQLに劇的ビフォーアフターする方法を紹介します。 「おいおいおい、遅くしたくて記事を読み始めたのに話が違うじゃないか💢」と思ってるそこのあなた👈 早くできるということは遅くもできるんですね。 TL;DR ここにテーブルがあります。 CREATE TABLE messages ( id CHAR(36) NOT NULL PRIMARY KEY, text TEXT COLLATE ut
MySQL データベースの負荷対策/パフォーマンスチューニング備忘録 インデックスの基礎〜実践 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? TL;DR この記事に書いた事 二分探索木のお話(前提知識) MySQLのInnoDBで利用されているB+木インデックスの構造と特性 (前提知識) MySQLのClusteredIndex,SecondaryIndexについて(前提知識) カーディナリティについて(前提知識) 実際の負荷対策 検出編 スロークエリ 検出編 その他のクエリ割り出しいろいろ クエリ・インデックスの最適化 explainの使い方と詳細 ケース別実践 単純にインデックスがあたっていないケース カーディナリティが低いインデックスが使われているケース 部分的にしかイ
MySQLがメモリー不足の時に何をするか : トラブルシューティングガイド | Yakst
MySQLがメモリー不足で停止してしまった(OOM Killerに停止させられた)時に確認すべき項目を紹介する。特に、MySQLのバグでメモリリークが起きている可能性がある場合に手がかりを得る方法について。 [MySQL]原文 What To Do When MySQL Runs Out of Memory: Troubleshooting Guide - Percona Database Performance Blog (English) 原文著者 Alexander Rubin 原文公開日 2018-06-28 翻訳依頼者 翻訳者 doublemarket 翻訳レビュアー kakuka4430 原著者への翻訳報告 2494日前 原文へのコメントで報告済み 編集 クラッシュした時のトラブルシューティングが楽しいタスクであったためしはありませんが、クラッシュの原因をMySQLが教えてくれ
MySQLのクエリの良し悪しはrows_examinedで判断する - かみぽわーる
仕事やらなんやらでMySQLのクエリの良し悪しを判断する必要があるとき、EXPLAINの内容だけだとどのぐらい良くなったり悪くなったのか分からないので SET long_query_time = 0; してrows_examined (そのクエリでrows_sent行の結果を返すために何行に触ったのか)も一緒に提示するようにしている(少なくともMySQL 5.7時点ではrows_examinedはslow_query_logでしか確認できないはずperformance_schemaが有効ならevents_statements_historyやその仲間たちで確認できるとのこと*1 MySQL :: MySQL 5.6 リファレンスマニュアル :: 22.9.6 パフォーマンススキーマステートメントイベントテーブル)。 例: 上の例のBeforeは、もともとDBAが書いた温かみのあるSQLでO
Amazon Auroraを真に理解するための性能検証 | 外道父の匠
今回は、まだ全然底が見えていないAuroraのガチンコ検証となります。公式資料に、発表当初の簡単な検証数値もありますが、自分でやらないと理解できない部分が多くあるためです。 既にAuroraにするだけで従来より速くなる説は有力ですが、なぜ速くなるのか、どのような点に注意を払って運用すべきなのか、といったことを理解するために、より局所的な検証をいくつか行って考察していきたいと思います。 目次 楽しい検証になって長くなりましたので、目次を置いておきます。 はじめに クエリのレスポンスタイム クエリキャッシュ CPU利用率とIOPSの性質 データ容量とストレージ性能の関係 インスタンスタイプとストレージ性能の関係 運用面の色々 何がボトルネックになるか はじめに いくつか前提的なものを。 ベンチマークは全て、sysbench を使ってテストデータ作成・ランダム参照／更新クエリを実行しています デ
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
現場指向のレプリケーション詳説
