Redis を使って応答時間を半分にした話 | FiNC Developers Blog
Redis を使って応答時間を半分にした話 はじめにはじめまして。 5月にFiNCに入社し、サーバーサイドの Rails エンジニアをやっている亀田と申します。 今回は、Redis を使ってチャットのパフォーマンスを改善した話について書きたいと思います。 チャットで起きていたパフォーマンス問題FiNCアプリにはチャット機能があります。ユーザー同士のコミュニケーションにも使えますし、お得情報の配信やユーザーのサポートなどでも利用しています。 その中で、ユーザーサポートの社内オペレーション用ツールに、（業務に支障が出るレベルではないものの）表示が重いという問題が発生していました。具体的には、対象となるルームのレコードを取得するために数百ミリ秒かかっており、レスポンスを返すまでに合計で1秒前後かかっているという状況でした。 分析をしてみたところ、インデックスを使って対象となるレコードを取得した後
MySQLインデックスのお手入れの基本 | Yakst
Percona Database Performance Blogの翻訳。既に運用を始めたデータベースで、インデックスが正しく使われているか、無駄や不足がないかを確認する方法のまとめ記事。クエリをひとつひとつ確認するのではなく、統計情報を元に判断する分かりやすい方法。 このブログ記事では、MySQLインデックスに手入れする基本的なステップについて見ていこうと思います。 データベースは、インデックス次第でハイパフォーマンスにも、役立たずで遅くて大変にもなりうることはご存知でしょう。インデックスは、時々手入れをする価値がある非常に重要なものです。それでは、何をチェックすればよいのでしょうか？順不同ですが、確認すべき点を挙げてみます。 1. 使われていないインデックス sysスキーマで、使われていないインデックスをとても簡単に見つけられます。 schema_unused_indexes ビューを
データベースドキュメント管理システム dmemo のご案内 - クックパッド開発者ブログ
こんにちは、みんなのウェディングに出向中の小室 (id:hogelog) です。 今回はクックパッドとみんなのウェディングで利用しているデータベースドキュメント管理システム dmemo を紹介します。 https://github.com/hogelog/dmemo dmemo を作成し導入した経緯 私は2016年3月頃からみんなのウェディングで Redshift, bricolage, embulk, re:dash 等を利用したデータ分析基盤の構築を進めています。 (みんなのウェディングのデータ分析基盤の現状 - みんなのウェディングエンジニアリングブログ) 社内の誰でも扱えるデータベース、データの集約・計算・加工、ダッシュボードの作成、クエリの共有などは上記ブログ記事でも書いたように Redshift, bricolage, embulk, re:dash 等を組み合わせることで実現
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