Vitess
Scalable. Reliable. MySQL-compatible. Cloud-native. Database. ScalabilityVitess combines many important MySQL features with the scalability of a NoSQL database. Its built-in sharding features let you grow your database without adding sharding logic to your application. PerformanceVitess automatically rewrites queries that hurt database performance. It also uses caching mechanisms to mediate querie
1000万ユーザに耐えるサーバを作ってみた
概要 スケーラビリティが高く1000万ユーザに耐えるAPIサーバを作成しました。TwitterのようなSNSです。実装はGitHubで公開しています。 開発環境は次の通りです。 Node 16.14 Express 4.17.3 DynamoDB 2012-08-10 機能要件は次の通りです。 ツイート機能 ツイートに対してコメント機能 フォロー機能 タイムライン機能 導入 Facebook、Amazon、Youtubeのような数億人のユーザを抱えるサービスでは大量のトラフィックを捌く必要があります。大量のトラフィックを捌くためのアプローチとして一般的に使われるのはスケールアップではなくスケールアウトです。スケールアップは性能の高い機器を使うためにコストが高いです。また、1つのサーバで運用するためにパフォーマンスの限界が存在します。 スケールアウトについて考えます。アプリケーションは大きく
「もうさばき切れない」アクセスが激増したECプラットフォームにおける負荷対策 - BASEプロダクトチームブログ
はじめに CTOの川口 (id:dmnlk) です。 5月にオンラインmeetupをさせて頂きその中で「具体的な負荷対策に関しては開発ブログで！」と言っていた件ですが気づいたらもう9月になりかけていました。 コロナ禍においてネットショップ作成サービス「BASE」の利用者様が急増しました。 www.nikkei.com 5 月には 100 万ショップを超えるショップオーナー様にご利用していただいております。 今まで EC 事業を行っていなかった飲食店様や様々な業種の方が利用をはじめていただき、ショップオーナー様も購入者様共に短期の見通しでは想定をしていないアクセスが発生しました。 その途中でシステムとして対応しきれない面もあり、アクセス負荷によるサービスの不安定を招き皆様にはご不便や販売時間を変更していただくお願いなどをしてしまい大変申し訳ありませんでした。 現在では安定しておりますが、その
なぜ、SQLは重たくなるのか？──『SQLパフォーマンス詳解』の翻訳者が教える原因と対策｜ハイクラス転職・求人情報サイト AMBI（アンビ）
なぜ、SQLは重たくなるのか？──『SQLパフォーマンス詳解』の翻訳者が教える原因と対策 『SQLパフォーマンス詳解』の翻訳者の松浦隼人さんに、8つの「SQLが重たくなる原因とその対策」を聞きました。システムのボトルネックになるような「問題のあるSQL」を回避するノウハウを学びましょう。 データの操作や定義をする言語「SQL」は、どのような領域を担うエンジニアにとっても必修科目です。しかし、その仕様をきちんと理解し、パフォーマンスに優れたSQLを書ける方はそれほど多くありません。問題のあるSQLを書いてしまい、知らぬ間にそれがシステムのボトルネックになってしまう事態はよく発生します。 では、どうすればそうした事態を回避できるのでしょうか？ そのノウハウを学ぶため、今回は『SQLパフォーマンス詳解』の翻訳者であり、自身もエンジニアでもある松浦隼人（まつうら・はやと／@dblmkt）さんに8つ
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 5.1のmysqldumpslowで快速チューニング - SH2の日記
MySQL 5.1のmysqldumpslowを使うとチューニングが楽になる！という話題です。 mysqldumpslowはもともとMySQLに付属しているツールで、スロークエリログを集計してくれるものです。これ自体はMySQL 5.1で特に変わったところはありませんが、スロークエリログ本体の方が機能強化されているため、組み合わせるとなかなか便利になっています。MySQL 5.1におけるスロークエリログの主な機能強化は以下の三点です。 long_query_timeに1秒未満の値を設定できるようになった。 出力先を設定できるようになった。 これらの設定をオンラインで変更できるようになった。 これでどうなるかというと、MySQLの性能分析をしたいと思ったときに、サーバを止めずにその場で mysql> set global slow_query_log = 1; mysql> set glob
mixiの生みの親“バタラ氏”が語るMySQLの意外な利用法 － TechTargetジャパン
日記だけで4億件のデータ ミクシィが運営するSNS「mixi」は、2007年7月末段階でユーザー数が1110万人。人が12人集まれば、1人はmixiユーザーというわけだ。ユーザーのアクティブ率（ログイン間隔が3日以内）は約62％と高く、2007年4月から6月の月間平均ページビューは117.5億に達した。日記だけでも4億件以上に上るなど、蓄積するデータ量も莫大。2004年3月のサービス開始から、わずか3年半で現在の巨大コミュニティーへと発展したのだ。 ミクシィは、「LAMP（OSのLinux、WebサーバのApache、DBMSのMySQL、開発言語のPerl、PHP、Python）」と呼ばれるWebシステム向けの標準的なオープンソースソフトウェア（以下、OSS）でシステムを自社開発し、安価なPCサーバを1000台以上連ねる超分散構成でmixiのサービスを支えている（広告配信など周辺機能では
ウノウラボ Unoh Labs: PHPで書かれたwebサービスを高速化する2
前回のエントリPHPで書かれたwebサービスを高速化するでは高速化のレベルのうち、最初の2段階「ハードウェアによる高速化」「ソフトウェアによる高速化」について書きました。 今回は第2弾として「プログラムの工夫による高速化」について書きたいと思います。 - DBへのアクセスは自分で抽象化する DBへのアクセスを高速化するためには、チューニングを行ったり複数台構成にするわけですが、 広く使われているPear::DBとかadodbは複数台構成のDBに接続することを考慮されていません。 Pear::DBやadodbはバックエンドに使って、ラッパークラスを作るようにしましょう。 - 更新系クエリと読み出し系クエリのユーザを分ける これは高速化とは関係ないんですが、ぜひ実行してもらいたいので書きました。 複数台構成のサーバにアクセスするときは更新系クエリはマスターに発行して、 読み出し系クエ
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