mysql_first_performance_ tuning_y8初めてのMySQLパフォーマンスチューニング
SlowQuery を検知して Explain で解析し Slack へ通知 - 長生村本郷Engineers'Blog
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MySQLのチューニングを戦う方へ
本連載もついに最終回となりました。 本連載では、MySQLクエリーチューニングことはじめで予告した通り、「チューニング箇所の洗い出しのテクニック」について説明してきましたが、「チューニングの方法」については一切触れませんでした。 「本連載ではチューニングそのものの方法については詳しく説明しません。それは見出しの通り「銀の弾丸」などはなく、MySQLのパフォーマンスチューニングは計測と改善を繰り返し行っていくべきものだからです。そのため、特定のケースにマッチする改善の手法よりも、繰り返し使われる計測の手法にフォーカスを当てて説明していきます。」 その理由としてこの一文が全てではありますが、今回は参考までに筆者が考えるチューニングの指標を紹介したいと思います。それがあなたの環境に当てはまるかどうかは、これまでに紹介してきたツールなどを利用して計測してみてください。 チューニングの基本方針 基本
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
雑なMySQLパフォーマンスチューニング
26. EXPLAIN mysql> EXPLAIN SELECT * FROM table_1 a JOIN `table_2` s ON a.user_id=s.`user_id` AND s.site_i d=120 WHERE app_id=8250G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: a type: ref possible_keys: PRIMARY,ix_table_1,ix2_table_2,ix3_table_1,idx_table_1_06,idx_table_1_07,idx_t able_1_09 key: idx_table_1_06 key_len: 4 ref: const rows: 13496 Ext
MySQL Performance Tuning Scripts and Know-How
Unless you are a MySQL performance tuning expert, it can be enormously challenging and somewhat overwhelming to locate and eliminate MySQL bottlenecks. While many DBAs focus on improving the performance of the queries themselves, this post will focus on the highest-impact non-query items: MySQL Server Performance and OS Performance for MySQL. MySQL Performance Tuning This post is a "best-of" compi
【1コマンドでOK】MySQLユーザーに贈る、スロークエリ解析の始め方 - コネヒト開発者ブログ
こんにちは！ CTOの島田(@tatsushim)です。前回の私の記事ではインフラ構成について触れました。 インフラを構築したらその運用が必要になりますね。今回は社内で行っているDBのスロークエリ解析について紹介したいと思います。 時間がない人向けに要点を3つにまとめると ママリでは定期的にクエリの見直し時間をとっている その理由は、レスポンスタイムがユーザーの滞在時間に大きく影響するため pt-query-digestを使うとカジュアルにクエリログを解析できるから初心者にもオススメ という感じです。それぞれについて解説していきます。 定期的にクエリの見直しをする 現在ママリでは、定期的にクエリの見直しをする時間を開発スケジュールに入れています。 それは、レスポンスタイムがユーザーの滞在時間に大きく影響するためです。 ORマッパーでコードを書いていると気づかないうちにスロークエリを発行して
Linux performance tuning tips for MySQL
All of Percona’s open-source software products, in one place, to download as much or as little as you need.
【MySQL】総メモリー使用量を算出するSQL作ってみた - もぐめぽろぐ
必要メモリ量＝グローバルバッファのサイズ＋（各スレッドのバッファサイズの合計 × 最大接続数(max_connections)） 各スレッドのバッファサイズの合計とは、以下の値の合計値です。 sort_buffer_size myisam_sort_buffer_size read_buffer_size join_buffer_size read_rnd_buffer_size グローバルバッファのサイズは、以下の値の合計値です。 key_buffer_size innodb_buffer_pool_size innodb_log_buffer_size innodb_additional_mem_pool_size net_buffer_length ※実践ハイパフォーマンスMySQL による とあるのだが、一般的にいわれてる計算式はさらにそれに+query_cache_sizeがプラ
第4回 MySQLチューニング（3） パフォーマンススキーマ | gihyo.jp
パフォーマンススキーマとは パフォーマンススキーマはMySQL 5.5から実装された性能統計情報に関するメタデータを格納するスキーマです。MySQL 5.5ではメタデータ取得のオーバーヘッドが大きく、本番運用時に利用することは推奨していませんでしたが、MySQL 5.6ではオーバーヘッドが大幅に改善されデフォルトで有効となっています。 パフォーマンススキーマは性能統計情報を記録するストレージエンジンの一種として実装されており、performance_schemaスキーマのテーブルに格納された処理のレイテンシ（ピコ秒単位）やデータのバイト数、ソースでの位置、オブジェクトのデータなどに対してSQLでアクセス可能です。MySQLサーバのソースコード中にある“instrumentation point”（または“instrument”と表現される）にて「イベント」毎の処理時間や処理データ量
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