もしもデータベースサーバがクラッシュしたら
人の作ったものは完璧ではない。完璧でないものはクラッシュする。故にデータベースはクラッシュする。サーバハードウェアの故障、OSのクラッシュ、データベースそのもののバグなど原因は様々であるが、永遠に停止することなく動き続けるRDBMSというものは存在しない。もちろん数年間無停止で問題が出ない場合もあるが、クラッシュするときはするので対策が必要である。もしもの時に備えて抜かりないのがスマートなオトコのスタイルである。データベースのご利用は計画的に。 と思ったそこのアナタ！！人生そんなに楽ではありません。 もちろんRDBMSはトランザクションのDurabilityを保証しているので99%の場合はそれでOKだけど、それはCOMMITが成功した場合の話。COMMITは大抵の場合高速な処理であるが、それでも処理にかかる時間はゼロではない。アプリケーションがデータベースサーバにCOMMITを送信してから
DB-Engines Ranking
This is the November 2024 issue of the monthly DB-Engines Ranking of database management systems. You can find the complete and most up-to-date ranking at DB-Engines.com. RankDBMSScoreChanges1.Oracle1317.01+ 7.572.MySQL1017.80-4.953.Microsoft SQL Server799.81-2.284.PostgreSQL654.34+ 2.185.MongoDB400.93-4.286.Redis148.64-0.996.Redis148.64-0.997.Snowflake142.50+ 1.908.Elasticsearch131.64-0.208.Elast
MySQLでトランザクションの4つの分離レベルを試す - FAT47の底辺インフラ議事録
トランザクションとは 1つの作業単位として扱われるSQLクエリの集まりです。 複数のUPDATEやINSERTをひとつの集まりとして、 それらのクエリがすべて適用できた場合のみデータベースに反映します。 ひとつでも適用に失敗したクエリがあった場合は、そのまとまりすべてのクエリの結果は反映しません。 ACID特性 トランザクション処理に求められる4つの特性です。 原子性 (Atomicity) トランザクションに含まれる手順が「すべて実行されるか」「すべてされないか」のどちらかになる性質。 一貫性 (Consistency) どんな状況でもトランザクション前後でデータの整合性が矛盾なく保たれる性質。 分離性 (Isolation) トランザクション実行中は、処理途中のデータは外部から隠蔽されて他の処理に影響を与えない性質。 永続性 (Durability) トランザクションが完了したら、シス
MySQLパフォーマンスチューニングのためのクエリの基礎知識 - プログラマーkkの勉強/成長ブログ@ライブレボリューション(モバイル広告代理店)
前回書いたMySQLパフォーマンスチューニングのためのインデックスの基礎知識に引き続き、MySQLのパフォーマンスチューニングについて学んだことをまとめ。 MySQLを使っていると、クエリが遅い理由をつきとめる必要が出てくる。 どうやって遅いクエリをつきとめ、改善すればよいかについて学んだのでまとめた。 下記のような基礎知識があればパフォーマンスチューニングをうまくやれる、と思う。 クエリ処理の基礎 MySQLがクエリを処理する手順 まずはMySQLがクエリを処理する手順を知っておく必要がある。 処理は以下のような流れで進む。 クエリキャッシュの中からクエリの結果を探す。見つかればそれを返す。 クエリを解析して構成要素に分解する。 クエリの構文が正しいことを確認 クエリについて基本情報を収集する。 クエリを基本的な要素に分解した後、何を実行すべきかを判断する。 クエリオプティマイザが動き始
InnoDBのロックの範囲とネクストキーロックの話 - かみぽわーる
この記事はMySQL Casual Advent Calendar 2013 3日目の記事です。 はじめに 以前にSELECT ... FOR UPDATEとロックの挙動 - walf443's blogの記事にTwitterで少し言及したんですが、それの補足というか、InnoDBのロックの範囲について僕はこう理解していますよという話です。 MySQLといえば、InnoDBをネットワークサーバとして使うためのフレームワークであり、SQLはInnoDBのインデックスにアクセスするためのDSLといっても過言ではないでしょう。 InnoDBのロックとはつまるところインデックス行のロックなので、InnoDBのロックの範囲を理解するためにInnoDBのインデックスについて少し前置きしておきます(だいぶ端折ったけど長くなった…)。 クラスタインデックスとセカンダリインデックス すでにInnoDBのイン
新著が出ます：『SQL実践入門』 - ミックのブログ
4月中旬ころになりますが、新著が出ます。SQLのパフォーマンスを主題にした本で、実行計画を読むことで、なぜこのSQLは遅いのか、あるいは速いのかをデータベースの内部動作まで把握して理解しよう、という趣旨です。 リレーショナルデータベースというのは、SQLという自然言語を模したインタフェースによって、低次のレイヤーを隠蔽する意図で作られたミドルウェアなので、本当は実行計画などという手続レベルの世界をユーザが覗き見るのは、本末転倒なところもあります。ただそうはいっても、現実にSQLが遅かったら原因を解析せざるをえないわけだし、大体本当にブラックボックスにしたいなら、なんでどのDBMSも実行計画を見られる手段なんか用意してるんでしょうね不思議ですね、という理想と現実の狭間で悩むエンジニアの方々に少しでもベターな解に辿りつけるアプローチを提示できれば、と考えております。 以下まえがきと章立てです。
(帰ってきた)InnoDBパフォーマンス最適化の基礎 | Yakst
MySQL Performance Blogの翻訳。Perconaのサポートエンジニアである筆者が、InnoDBのパフォーマンスチューニングの基礎について、ハードウェアやOSの選定からパラメータの推奨値まで解説する。 最近、2007年にPeter Zaitevが書いた「InnoDBパフォーマンス最適化の基礎」という記事を見つけた。これは素晴らしい記事で、読んでいると、MySQLとPercona Serversそして今日利用可能な全ての基盤技術に関して、6年近くの間に何が変わってきたのかを見直してみたいと思わせるものだ。 本当にたくさんのことが変わったものだ！この記事では、InnoDBの使用に効果的なパラメータの多くに、特にパフォーマンスの観点から焦点を当てる。私はサポートエンジニアで、Percona SupportではInnoDBパラメータの適切なサイズに関する質問がたくさん寄せられている
クエリキャッシュは切ったほうがいいんじゃなイカ？ : DSAS開発者の部屋
KLab Advent Calendar 2011 「DSAS for Social を支える技術」の2日目は、昨日に引き続き、MySQLを骨までしゃぶるためのテクニックです。 ソーシャルゲームは一般サイトよりもDBへの更新クエリの割合が多くなりがちです。更新クエリが多いMySQLでは、通常は有益なクエリキャッシュが無益どころか有害になります。 そもそもキャッシュヒット率が低い。20%以下なんてこともザラにある しかもクエリキャッシュの更新はグローバルなロックを取得する からです。特に後者は問題です。ただの参照クエリもクエリキャッシュを更新する上に、更新クエリはクエリキャッシュの全エントリをチェックして、更新したテーブルに影響がありそうな全キャッシュをdiscardしていくためです。たとえばユーザーの行動力のようなパラメータを格納した参照も更新も多いテーブルでクエリキャッシュが有効になって
さらにMySQLを高速化する7つの方法
MySQLを高速化する10の方法という記事がとても好評だったようである。記事を読んで頂いた皆さん、ありがとう。 この記事に対する便乗（？）でWeb屋のネタ帳: PostgreSQLを高速化する16のポイントという記事を書いて頂いたようだが、そちらの方もかなり人気だったようである。他人が作ったソフトウェアに改良を加えるというフリーソフトウェアやオープンソースソフトウェアの精神も基本は便乗であるので、便乗については大いに賛成したいというかむしろ取り上げてくれてありがとう！！と思うわけであるが、ここでさらに俺はこう考える。 と。 Web屋のネタ帳さんの記事では16のポイントが紹介されているが、漢（オトコ）のコンピュータ道の記事は10の方法だったのであと6つ足りない。オトコは数で勝負！！というわけで今日はネタを振り絞ってさらに7つのMySQL高速化テクニックを紹介しよう。 1. インテルコンパイラ
MySQLパフォーマンスチューニングのためのインデックスの基礎知識 - 久保清隆のブログ
仕事でMySQLのパフォーマンスチューニングをしていて、インデックスについて分かっていないことが多かったので調べたことをメモ。基本的なところから学習しなおした。 MySQLのインデックスは、カラムが特定の値をもつレコードの迅速な検索に使用される。インデックスを使用すれば、数百とか数億ものレコードが入っているテーブルから、一組のレコードを迅速に見つけて取り出すことが可能になる。 しかし、インデックスは速度を改善することもあるが、挿入の邪魔になって遅くなることもある。 インデックスを適切に使うために、まずはインデックスの基本概念をおさえる必要がある。 インデックスの概念 インデックスとは インデックスの仕組みを理解するには、まずMySQLがどのようにクエリに応答するかを知る必要がある。 例えば、 SELECT * FROM phone_book WHERE last_name = 'Hoge'
MySQLにおけるレプリケーション遅延の傾向と対策
レプリケーションはMySQLで最もよく使われる機能のひとつだ。レプリケーションは基本的に非同期でデータの複製を行う仕組みになっているのだが、非同期故にどうしても逃れられない問題がある。そのひとつが今回のテーマ、遅延である。というと、MySQLのレプリケーションはすぐに遅延が生じてしまうように感じてしまうかも知れないが、そのようなことはない。ほとんどの場合は即座にスレーブの更新が行われる。 なぜ遅延は発生するのか、どのように遅延が起きていることを調べるのか、どのように回避するのかということを本エントリでは解説したい。うまく遅延と付き合って、MySQLのレプリケーションをより快適に運用してもらえればと思う。 そもそも遅延とは何かMySQLのレプリケーションは非同期で行われる。これは準同期でも同じであり、スレーブにおいて更新が起きるのはマスターよりも一瞬遅れてしまう。これは非同期であるが故に逃れ
AWS News Blog
Amazon SageMaker Geospatial Capabilities Now Generally Available with Security Updates and More Use Case Samples At AWS re:Invent 2022, we previewed Amazon SageMaker geospatial capabilities, allowing data scientists and machine learning (ML) engineers to build, train, and deploy ML models using geospatial data. Geospatial ML with Amazon SageMaker supports access to readily available geospatial dat
MySQLでインデックスを使って高速化するならCovering Indexが使えそう - (ﾟ∀ﾟ)o彡 sasata299's blog
2009年10月28日09:33 MySQL MySQLでインデックスを使って高速化するならCovering Indexが使えそう Linux-DB システム構築/運用入門 (DB Magazine SELECTION) 著者：松信 嘉範 販売元：翔泳社 発売日：2009-09-17 おすすめ度： クチコミを見る 最近、この本を読んでいます。非常に面白いし、参考になります〜。中でもインデックスについての記事が特に興味深かったので簡単にまとめてみます。 前提 ・インデックスは検索性能には効果があるが、更新性能は落ちてしまう ・MyISAM と InnoDB ではインデックスの構造が違う ・インデックスは B+Tree インデックスと呼ばれ、ルート、ブランチ、リーフの階層構造になっている ・インデックスはソートされた状態で作成されている まずは MyISAM と InnoDB でのインデックス
主キーはインデックスではない - 設計者の発言
仕事柄、奇妙なDB構造を目にすることが多い。どういう発想からそんな設計がされるのかを理解したいと思っていたのだが、モデラー仲間の秋里さんが先日うまい指摘をした。「主キーをインデックスみたいなものと勘違いしているからではないでしょうか」。インデックス（キー）というのは、レコードの並び順を規定するキーのことだ。 たしかに思い当たる節がある。「こんな順にレコードが並んでいれば処理上都合がよさそうだ」という考えで主キーが設定される。さらに主キーはユニーク制約でもあるので、重複が起こらないように「多め」に項目を突っ込んでおく。つまり「ユニーク制約をともなう代表的インデックス」程度に主キーが理解された結果として、グダグダなDB構造が出来上がるのではないか。 じっさい、昔こんなことがあった。{a,b,c,d}の複合主キーをもつテーブルＸがある。ところが、別のテーブルＹからテーブルＸの特定レコードにアクセ
memcachedと“正反対”、Redisが仮想メモリをサポート － ＠IT
2010/09/07 KVS（キー・バリュー・ストア）に分類されるオープンソースのRedisの新バージョン、「Redis 2.0.0」が2010年9月5日にリリースされた。Redisはmemcachedと同様にキーと値のペアをメモリ上に保持するKVSの一種だが、3つの際立った特徴がある。1つはハッシュ以外のデータ構造もサポートしていることで、リスト型、集合型、順序付き集合型などのデータ構造が扱え、サーバ側でコレクションに対するpush/pop、コレクション同士のunion/intersection、数値のincr、decrなどの操作がアトミックに行える。バージョン2.0では複数の操作を1つにまとめてアトミックに操作するコマンドも増えている。 もう1つのRedisの特徴は、マスター・スレーブによるレプリケーション設定ができ、リード側のスケールアウトが容易にできること。 そして3つ目の特徴は、
分散DBMS「Mnesia」の並列処理 - インターネットコム
はじめに Mnesiaは、Erlangという言語をベースとした並列プログラミング用のオープンソース開発環境であるErlang OTPに付属している高機能のデータベース管理システム（DBMS）です。Mnesiaは真の分散DBMSなので、世界中の何千ものノード間でデータを分散し、複製し、断片化することも朝飯前です。ユーザーがしなければならないのは、Mnesiaデータベースの分散先となるさまざまなErlangノードを実行することだけです。 Mnesiaという名前になった経緯は、少々眉唾ではありますが、もともとは「Amnesia（健忘症）」という名前だったものを、エリクソンの重役が「データベースに『物忘れ』を連想させる名前を付けるのはいかがなものか」と発言したことから、エンジニアが「A」の文字を取って「Mnesia」とし、「すべてを記憶するもの」の意味を持たせたと言われています。Mnesiaは、
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SQLアンチパターン 幻の第26章「とりあえず削除フラグ」
IBM Developer
http://kwatch.houkagoteatime.net/blog/2014/12/20/postgresql-features/
GitHub - eagletmt/switch_point: Switching database connection between readonly one and writable one
