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
「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、
サイトを37倍に高速化した7つの手法 - オールアバウトTech Blog
今回はオールアバウトのnnmrが弊社サイトAll About Japanの速度を高速化した経緯についてまとめます。 All About Japanとは そもそもAll About Japan（以下AAJ）とは何かといいますと、弊社が提供している訪日外国人向けの日本紹介サイトです。 外国人向けサイトで、英語、中国語（繁体字）、中国語（簡体字）、タイ語、韓国語の5か国語に対応しております。 「Anime」「Izakaya」「Ninja」といったような特集や、実際に観光する人向けのモデルルート記事が特色です。 ■ 特集 (url : http://allabout-japan.com/en/tag/sushi/ ) ■ モデルルート記事 (url : http://allabout-japan.com/en/article/222/ ) 技術的な紹介 LAMP環境です。 （サーバー構成は後に記述
MySQLインデックスの基礎 : ひとつのテーブルに対するクエリの最適化法 | Yakst
MySQLのインデックスを効果的に使うにはどうしたらいいのかについての分かりやすい解説。そもそもインデックスの役割はとは何か、そしてどうすればその役割を果たしてくれるのかを説明する。 たとえ1つのテーブルだけに対して実行されるクエリでも、パフォーマンスが悪いというのはよくあることです。その理由は簡単で、インデックスの作り方がまずいため、実行計画がおかしくなってしまうのです。ここでは、1つのテーブルのみに対する色々なクエリを最適化するためのガイドラインを挙げてみたいと思います。 おことわり : あらゆる状況をカバーしようとはせず、一般的なガイドラインを提示するに留めるつもりです。ここで挙げたものがうまく適用できない例を簡単に見つけることができるのは間違いないでしょうが、ほとんどの場合はここに書いたことが十分なのも事実です。また、MySQL 5.6以上にあるIndex Condition Pu
『アメーバピグにおけるDB構成&対応記』
2ヶ月前にインフルエンザとウィルス性胃腸炎でひどくダメージを受けた増田(@masudaK)です。アメーバピグは2009年2月に始まったサービスで、FLASH・Javaで作られています。そして、データストアにMySQLを用いてます。本記事では、わたくしが2年ほど見続けているアメーバピグのDB環境について構成や、日々どのようにして問題と向き合っているかを紹介したいと思います。インフラ寄りの内容が多いため、アプリ寄りの話は弊社生沼の資料を御覧ください。 1. 構成と規模 1.1. 構成 まず構成ですが、読み書きはすべてマスターへ行うようにしています。そのため、スレーブには参照を向けず、ホットスタンバイとして使っています。バージョンに関しては2012年中旬までは5.0を使ってましたが、DC移転にあわせて5.5にあげました。ロック機能を用いたシャード構成をしてまして、2014年3月現在6シャードにな
YappoLogs: なぜ SQL_CALC_FOUND_ROWS や LIMIT OFFSET のページングが良く無いのか
なぜ SQL_CALC_FOUND_ROWS や LIMIT OFFSET のページングが良く無いのか ここ最近の大規模サービス関連したデータページング考です。 mysql 5.5.34 で試して記事書いてます。 bigdata テーブルは id BIGINT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT, PRIMARY KEY (id) なカラムがある前提です。もちろん InnoDB です。 2014年なんだからCOUNT(*)とかSQL_CALC_FOUND_ROWSとかLIMIT OFFSETのページングはやめようぜ - Togetterまとめが発端にみえるけど、わりと昔から話されてる事なんだけど、「nippondanji SQL_CALC_FOUND_ROWS」でググっても有用な情報ないし文書化されてないからしとく。 ページング処理で使われがちな機能です。 S
SHOW FULL PROCESSLIST を使った MySQL のプロファイリング : DSAS開発者の部屋
KLab Advent Calendar 2011 「DSAS for Social を支える技術」の3日目は、 引き続き MySQL 周りのチューニングノウハウとして、すぐに役立つ プロファイリング方法を紹介します。 DBサーバーの負荷が高い時、 slow_log を見て問題になっている重いクエリを 発見するのが一般的かもしれませんが、 slow_log に一切ログが残らないのに 負荷が高い状況や、むしろ負荷が高すぎてごく一般的でどう考えても遅いはずが ないクエリ ("SET NAMES utf8" や "BEGIN") すら slow_log に大量に乗ってしまう場合が あります。 slow_log 以外で問題になっているクエリを見つける方法として、 "SHOW FULL PROCESSLIST" コマンドがあります。これを数回〜数十回叩いてみて、 よく出ているクエリは、遅かったり量が
チューニンガソンで優勝してきました : DSAS開発者の部屋
7/9(土)にチューニンガソン というイベントに参加して優勝してきたので、その報告と、何を考えてどんなチューニングをしたのかを 記憶の範囲で公開したいと思います。 今回のチューニンガソンのお題は、WordPress(ja) + php + Apache + MySQL で、 ab を使って wp-comment.php 経由でコメントのポストをすることで計測が行われました。 MySQLとApacheを立ち上げたらWordPressが動く環境が渡され、そのWordPress自体は設定ファイルを含めて 改造が一切禁止、WordPressの実行をショートカットするチートも禁止です。 0. 試合前日 環境がAWSとAMI Linuxということは事前に公開されていたため、前日にAWSに登録して少しだけAMI Linuxを 触ってみました。yumベースだけどCentOSと違って結構新しいバージョンが用
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
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Kazuho@Cybozu Labs: MySQL のクエリ最適化における、もうひとつの検証方法
« メッセージキュー事始め with Q4M | メイン | フレンド・タイムライン処理の原理と実践 » 2008年06月09日 MySQL のクエリ最適化における、もうひとつの検証方法 EXPLAIN を使用して MySQL の SQL を最適化するというのは、良く知られた手法だと思います。しかし、EXPLAIN の返す結果が、かならずしもアテになるわけではありません。たとえば、以下のような EXPLAIN を見て、このクエリが最適かどうか、判断ができるでしょうか。私には分かりません。 mysql> EXPLAIN SELECT message.id,message.user_id,message.body FROM message INNER JOIN mailbox ON message.id=mailbox.message_id WHERE mailbox.user_id=2 OR
フツーな日常 - MySQLのTips
http://forge.mysql.com/wiki/Top10SQLPerformanceTipsというのがあったので、和訳してみる。 (11/23 追記)id:pekeqさんとsodaさんのコメントを受け一部更新 (4/27 追記と修正)id:hirose31さんの指摘を受け修正。あと元のサイトが構成変更していたので追従 クエリのパフォーマンスに関するTips(データベースのデザインとインデックスについても) EXPLAINを使ってクエリの実行プロファイルを取れ スロークエリログを使え(常に有効にしておけ！) GROUP BYを使っているか使えるなら、DISTINCTを使うな Insertのパフォーマンス バッチ処理によるINSERTとREPLACE INSERTの代りにLOAD DATAを使う LIMIT m,nは案外速くない 2000件以上のレコードに対してORDER BY RA
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
naoyaのはてなダイアリー - さくらインターネット移行記#3 はてなブックマーク移転
さて、移行記も #3 となりました。今回は先日作業を終えたはてなブックマークの移転について。 旧サーバールームからさくらインターネットのiDCへのサーバー移転作業にもだいぶ慣れて来たこのごろ。これまでは比較的はてな内の他サービスとの連携が疎になっていたり、負荷がそこまで高くないものであったりと移行しやすいものから持っていってましたが、そろそろ難しいところ手を付ける時期に来まして、はてなブックマークの移転です。 以前に書いた はてなブックマークの裏側その後 - naoyaのはてなダイアリー では 2006年10月時点で ユーザー: 60,000 人 ブックマーク数: 787万件 サーバー: 30台 となっていました。移転したこのごろはというと ユーザー: 80,000 人 ブックマーク数: 1,182万件 サーバー: 移転前約45台 (移転後 約25台) という具合になっていました。順調に伸
DSAS開発者の部屋:5分でできる、MySQLのメモリ関係のチューニング！
MySQLのチューニングにおいて非常に重要となるメモリ(バッファ)関連のパラメータについて、 チューニングのポイント DSASのとあるDBサーバ(実メモリ4GB)の実際の設定値 をまとめてみます。 また、必要メモリの総量の計算や限界値を越えてないかチェックしてくれるスクリプトも紹介します。 是非、参考にしてみてください！ まず最初に注意点を。 バッファには2つのタイプがあります。 グローバルバッファ スレッドバッファ グローバルバッファはmysqld全体でそのバッファが1つだけ確保されるもので、 これに対し、 スレッドバッファはスレッド(コネクション)ごとに確保されるものです。 チューニングの際にはグローバル/スレッドの違いを意識するようにしましょう。 なぜなら、スレッドバッファに多くのメモリを割り当てると、コネクションが増えたとたんにアッという間にメモリ不足になってしまうからです。 in
はてなブックマークの裏側その後 - naoyaのはてなダイアリー
まるごとPerl! Vol.1 で執筆させていただいたはてなブックマークのシステムに関する記事が ThinkIT で読めるようになりました。記事全体を何回かにわけて掲載していただいています。まるごとPerlの記事なのですが、実は Perl のことはあまり触れていなくてはてなのサーバー運用概論みたいは話が主なところです。 http://www.thinkit.co.jp/free/article/0610/1/1/ http://www.thinkit.co.jp/free/article/0610/1/2/ せっかくなので現状報告も含めて少し補足をしてみようかなと思います。 現在の数字 記事の中での数字は6月のもので ユーザー：45,000人 ブックマーク数：535万件 ページビュー：5,000万/月 サーバー：17台 となってますが、現在 10 月の方はというと ユーザー: 60,000
MySQLのクエリを最適化する10のTips - PHPプロ！ニュース
平素より「PHPプロ！」をご愛顧いただき、誠にありがとうございます。 2006年より運営してまいりました「PHPプロ！」ですが、サービスの利用状況を鑑みまして、2018年9月25日（火曜日）をもちましてサービスを終了させていただくことになりました。 サービス終了に伴いまして、2018年8月28日（火曜日）を持ちまして、新規会員登録ならびにQ&A掲示板への新たな質問、回答の投稿を停止させていただきます。 なお、ご登録いただいた皆様の個人情報につきましては、サービス終了後、弊社が責任をもって消去いたします。 これまで多くの皆様にご利用をいただきまして、誠にありがとうございました。 サービス終了に伴い、皆様にはご不便をおかけいたしますこと、心よりお詫び申し上げます。 本件に関するお問い合わせはこちらよりお願いいたします。
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