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、
ウノウラボ Unoh Labs: MySQL最適化のミニtips
yukiです。 今回はWebサイトを製作する上で欠かせないデータベース(DB)のお話です。Linux、Apache,MySQL,PHPを組み合わせたLAMPという言葉が登場して久しいですが、Webサービスを構築する上で欠かせないのがDBの存在ですね。 運用後Webサイトが順調に拡大し規模も大きくなってきた頃、パフォーマンスに悩むことも出てくるものです。 ハードウェアや構成に問題がある場合、ロジックに問題がある場合など様々ですが、DBを見直してみるのも手かもしれません。 銀行の預金残高などのようにミッションクリティカルである場合や、ともかくパフォーマンス性を求められるなど様々あり、一概に言えるものでもありませんが、 Webサービスにおいては有名な8秒ルールも、最近では6秒、3秒、1秒と求められるパフォーマンスはどんどん短くなって来ています。 パフォーマンスだけでなく、メンテナンスコ
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
