Planet MySQL :: Planet MySQL - Archives - パーティショニングの使用例 - http ses...
今日もパーティショニングの話の続きである。 パーティショニングが非常にフィットする（たぶん昨日の例よりも）もう一つのケースは、数日間だけ必要なデータを蓄えておくような場合だ。例えば、HTTPセッションやログ情報などが良い例ではないだろうか。そういう場合には、日付を使ってRANGEパーティショニングをするのである。RANGEパーティショニングでももちろんPruningによって性能の向上は出来るのだが、それよりも何よりも高速に不要なパーティションを破棄できるというのが大きい。パーティションの破棄は、内部的にはテーブルのDROPとほぼ同じ扱いなのである。DROPのスピードはストレージエンジンによるが、InnoDBやMyISAM、NDB（MySQL Cluster）ならばいくらデータを含んでいても関係なくDROPは一瞬である。テーブルから大量の行を削除すると、フラグメンテーションが発生したり、イン
ALTER TABLEを上手に使いこなそう。
テーブル定義を変更したい。インデックスが壊れてしまったので再作成したい。そんな場合はALTER TABLEを使う。ALTER TABLEはテーブル定義を変更するお馴染みのコマンドであるが、その挙動は意外と知られていない。（エキスパートとおぼしき方々からも度々質問を受ける。）そんなわけで、今日はALTER TABLEについて解説しようと思う。 まず結論から言うと、なんとMySQLのALTER TABLEはテーブルのデータを全てコピーし直すのである。なんて無駄なことを！？と思うかも知れないが、テーブル定義（スキーマ）の変更を動的に行うには、ストレージエンジンによるサポートが必要であり、動的なスキーマ変更をサポートしているストレージエンジンはまだ少ないのである。（動的スキーマ変更をサポートしているのはMySQL Clusterぐらいだ。しかも追加だけ。）デフォルトで利用出来るMyISAMはInn
MySQL :: Directory Listing: /docs
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ウノウラボ Unoh Labs: PHPで暗号化・復号化あれこれ
GT Nitro: Car Game Drag Raceは、典型的なカーゲームではありません。これはスピード、パワー、スキル全開のカーレースゲームです。ブレーキは忘れて、これはドラッグレース、ベイビー！古典的なクラシックから未来的なビーストまで、最もクールで速い車とカーレースできます。スティックシフトをマスターし、ニトロを賢く使って競争を打ち破る必要があります。このカーレースゲームはそのリアルな物理学と素晴らしいグラフィックスであなたの心を爆発させます。これまでプレイしたことのないようなものです。 GT Nitroは、リフレックスとタイミングを試すカーレースゲームです。正しい瞬間にギアをシフトし、ガスを思い切り踏む必要があります。また、大物たちと競いつつ、車のチューニングとアップグレードも行わなければなりません。世界中で最高のドライバーと車とカーレースに挑むことになり、ドラッグレースの王冠
オトコのソートテクニック2008
今日は仕事納めだったので、一年の締めくくりとしてMySQLにおけるソートの話でもしようと思う。 インデックスを利用しないクエリで最もよく見かけるもののひとつは、ORDER BYを用いたソート処理だろう。もし、ソート処理においてインデックスを用いることが出来れば、MySQLは結果を抽出してから結果行をソートするのではなく、インデックス順に行を取り出せば良いので高速にソート処理することが可能になる。特に、LIMIT句やWHERE句を用いて行の絞り込みを行う場合は効果が絶大である。しかし、ひとたびインデックスを利用できない状況に直面すると、たちまちテーブルスキャンが発生して性能が劣化してしまう。 例えば、100万行のレコードを格納したt1というテーブルがあるとする。そのテーブルに対して以下のようなクエリを実行した場合を考えよう。 mysql> SELECT col1, col2 ... colx
MySQLのEXPLAINを徹底解説!!
以前、MySQLを高速化する10の方法という投稿で「EXPLAINの見方についてはいずれ解説しようと思う」と書いてしまったので、今日はその公約？を果たそうと思う。 MySQLのチューニングで最も大切なのは、クエリとスキーマの最適化である。スキーマの設計は一度決めてしまうとそのテーブルを利用する全てのクエリに影響してしまうためなかなか変更することは出来ないが、クエリはそのクエリだけを書き直せば良いので変更の敷居は低い。そして遅いクエリをなくすことは、性能を大幅に向上させるための最も有効な手段である。従って、アプリケーションの性能を向上させたいなら、まず最初にクエリのチューニングを検討するべきなのである。 最適化するべきクエリはスロークエリログやクエリアナライザで見付けられるが、ではそのようなクエリが見つかった場合にはどのように最適化すればいいのか？そのためにはまず現在どのようにクエリが実行さ
第35回 DBI：生のSQLが散らばると言う前に | gihyo.jp
Perlとdbm いまでは省みられることも少なくなりましたが、Perlには1989年にリリースされたバージョン3.0以降、dbmと呼ばれるシンプルなデータベースにアクセスする機構が標準で組み込まれています。このdbmは、いわゆるリレーショナルデータベースとは違ってキーと値の組み合わせをディスクに保存できるだけのものですが、ハッシュ（当時はまだ連想配列と呼んでいました）と結びつけることでタブ区切りファイルなどを読んでいくより高速に検索ができたため、ユーザ環境に永続的なデータを保存する手段のひとつとして重宝されていました。Perl 3／4の時代にはdbmopenというコマンドが使われていましたが、この機構はPerl 5になって一新され、いまではより汎用的なtieというコマンドを使うことになっています。この仲間としては古くからあるBerkeley DBやGDBMなどのほか、最近では平林幹雄氏のT
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
LINEAR HASHパーティショニングってなんだ？
MySQL 5.1から利用出来るパーティショニングの種類には、次の4つがある。 RANGEパーティショニング LISTパーティショニング [LINEAR] HASHパーティショニング [LINEAR] KEYパーティショニング RANGEパーティショニングは値の範囲を指定する。次のように日付を用いて範囲を指定するのが代表的な使い方だ。詳細はこちらの記事（パーティショニングの使用例 - http session情報）を見て欲しい。 mysql> CREATE TABLE http_session ( -> session_id VARCHAR(32) NOT NULL, -> last_access TIMESTAMP NOT NULL, -> created TIMESTAMP NOT NULL, -> t_session_data VARCHAR(1024) -> ...(中略)...
漢(オトコ)のコンピュータ道: モダンなMySQLの開発環境の構築方法
遅ればせながら モダンな Perl の開発環境の構築方法 モダンなPHPの開発環境の構築方法 モダンなPythonの開発環境の構築方法 モダンな Java の開発環境の構築方法 に続いてみる。MySQLは言語じゃないけど。 コンパイラ等MySQLをソースからビルドするのでなければコンパイラ等は必要ないけど、どうせアプリ開発に必要なので「MySQLなんかいつでもハックしてやるぞ！」という意気込みを示すために入れておこう。OSXならXcode、LinuxならGCC。最新のソースコードじゃないとヤダ！という粋な人にはBazaarのインストールもお勧めしたい。Bazaarは言わずと知れた分散バージョン管理システムであり、MySQL開発チームも採用している。最新のソースコードは次のコマンドでゲット可能だ。 shell> bzr branch lp:mysql-server/5.1 mysql-5.1
漢(オトコ)のコンピュータ道: MySQLを高速化する10の方法
ちょっとキャッチ−なタイトルをつけてしまったが、今日は独断と偏見でMySQLを高速化する方法を10個紹介しよう。MySQLサーバをチューニングするときや初期導入する場合などに参考にしてもらいたい。 1. バッファを増やす、または減らす チューニングの基本中の基本であるが、適切なバッファサイズを設定することはパフォーマンスチューニングの要である。主なバッファは次の通り。 innodb_buffer_pool_size・・・InnoDBだけを利用する場合は空きメモリの7〜8割程度を割り当てる最も重要なバッファである。余談だが、実際にはここで割り当てた値の5〜10%ぐらいを多めにメモリを使うので注意が必要だ。 key_buffer_size・・・MyISAMだけを利用する場合は、空きメモリの3割程度を割り当てるといい。残りはファイルシステムのキャッシュ用に残しておこう。 sort_buffer_
Q4MをCentOS5.5 x86_64でRPM化してセットアップを楽にする - ジム通い
もうバイナリ版をcp -pするのは嫌だ、ということでRPM化してセットアップを楽にしたい。 手順は完全にzigorou先生の↓準拠 q4m を rpm 化する with checkinstall - Yet Another Hackadelic MySQLのsrc.rpmを取得 Q4Mのコンパイルに必要なので。 # cd /usr/src/redhat/SRPMS # wget http://www.mysql.com/get/Downloads/MySQL-5.1/MySQL-community-5.1.50-1.rhel5.src.rpm/from/http://ftp.jaist.ac.jp/pub/mysql/ rpmbuild --recompile ここもzigorouさんの通り…。必要なものは事前にyumでいれる。 # yum install gperf readline-d
MySQL :: MySQL 8.0 リファレンスマニュアル :: 5.4.4 バイナリログ
バイナリログには、テーブル作成操作やテーブルデータへの変更などのデータベース変更を記述する「イベント」が格納されます。 また、行ベースのロギングが使用される場合を除き、(一致する行のない DELETE などの) 潜在的に変更を行おうとしたステートメントについてのイベントも格納されます。 バイナリログには、データを更新した各ステートメントに要した時間に関する情報も格納されます。 バイナリログには 2 つの重要な目的があります。 レプリケーションの場合、レプリケーションソースサーバー上のバイナリログは、レプリカに送信されるデータ変更のレコードを提供します。 ソースは、バイナリログに含まれている情報をレプリカに送信します。このレプリカは、それらのトランザクションを再現して、ソースで行われたものと同じデータ変更を行います。 セクション17.2「レプリケーションの実装」を参照してください。 ある特定
Kazuho@Cybozu Labs: MySQL のボトルネックを統計的に監視・解析する方法
MySQL のチューニング、と言った場合には、サーバーパラメータの調整や EXPLAIN コマンドを利用したクエリ実行計画の最適化が話題に上ることが多いです。しかし、発行する全ての SQL について、いちいち EXPLAIN コマンドを使って確認していては、いくら時間があってもたりません。チューニングを効率的に進めるには、まず、ボトルネックとなっている SQL クエリを特定し、次にその最適化を行うべきです。 ではどのようにして、ボトルネックを特定するのか。MySQL Conference & Expo 2009 のキーノートにおいて Mark Callaghan 氏は、Google では SHOW PROCESSLIST コマンドを使った統計的アプローチを使っていると述べていらっしゃいます (参照: MySQLConf 09: Mark Callaghan, "This is Not a
プロファイリングで快適MySQLチューニング生活
MySQL 5.1からデフォルトで有効になっている便利な機能としてプロファイリングというものがある。MySQL 5.0でも利用出来たのだが、実験的な機能という位置づけであり、搭載されていたのはGPL版のMySQL Community Server限定だった。MySQL 5.1からは全てのエディションでプロファイリングを利用することができる。 プロファイリング機能を利用すると、クエリの状態（特に状態遷移やリソースの消費状況）を詳細に分析できるのでとても便利だ。MySQLエンジニア必携の機能といって良いだろう。というわけでプロファイリング機能の使い方を説明しよう。 MySQLサーバにログインしたら、まずは次のようにしてプロファイリングを有効にする。 mysql> SET profiling=1; すると、クエリの情報が記録されるようになる。次に、分析したいクエリを実行する。クエリはなんでもいい
InnoDBのファイルサイズ管理
最近、InnoDBのデータ領域（テーブルスペース）が成長してしまって元に戻すことが出来ない場合の対処についてよく質問されるので、今日はテーブルスペースが成長することへの対策について説明しよう。（ここのところMySQLネタが続いているが、Planet MySQL日本語版を意識しているわけではないのであしからず！！＜＜ホントかよ？！＞俺） InnoDBのテーブルスペースが成長してしまうのは、ズバリ自動拡張しているからである。テーブルスペースに対して何もオプションを指定しないと、デフォルトでは次のような設定と同じテーブルスペースが作成される。 [mysqld] innodb_data_file_path=ibdata1:10M:autoextend サイズは10MBしかないが、自動拡張するのである。自動拡張してしまうと何が問題なのかというと、データが増えた場合にファイルシステムの空き領域を使い切
InnoDBテーブルスペースの空き領域
以前の投稿でも書いたが、InnoDBのテーブルスペースは一度大きくなってしまうと縮小することができない。ならば実際にはどれだけのスペースが使われているのか？という疑問が沸いてくることだろう。それは、innodb_file_per_tableオプションを利用しているときとそうでないときで見方が違う。 innodb_file_per_tableオプションを利用していない場合には、InnoDBテーブルスペース内の空き領域は、SHOW TABLE STATUSコマンドで確認することができる。 mysql> SHOW TABLE STATUS LIKE 'tbl'; MySQL 5.0または5.1.23以前ではCommentフィールドに、MySQL 5.1.24以降ではData_freeフィールドに空き領域の容量が表示される。MySQL 5.1のGAバージョンは5.1.30なので、実質的には「5.1
ゆーすけべー日記
サキとは彼女の自宅近く、湘南台駅前のスーパーマーケットで待ち合わせをした。彼女は自転車で後から追いつくと言い、僕は大きなコインパーキングへ車を停めた。煙草を一本吸ってからスーパーマーケットへ向かうと、ひっきりなしに主婦的な女性かおばあちゃんが入り口を出たり入ったりしていた。時刻は午後5時になる。時計から目を上げると、待たせちゃったわねと大して悪びれてない様子でサキが手ぶらでやってきた。 お礼に料理を作るとはいえ、サキの家には食材が十分足りていないらしく、こうしてスーパーマーケットに寄ることになった。サキは野菜コーナーから精肉コーナーまで、まるで優秀なカーナビに導かれるように無駄なく点検していった。欲しい食材があると、2秒間程度それらを凝視し、一度手に取ったじゃがいもやら豚肉やらを迷うことなく僕が持っているカゴに放り込んだ。最後にアルコール飲料が冷やされている棚の前へ行くと、私が飲むからとチ
Not Only NoSQL!! 驚異的なまでにWRITE性能をスケールさせるSPIDERストレージエンジン
Webサービスでは、世界中からのトラフィックを捌く必要があるため、いくらチューニングしようとも一台のRDBMSでは捌ききることが出来ないのが常だ。MySQLは最初からマスター・スレーブ型のレプリケーション機能が搭載されており、スレーブをたくさんぶら下げることによって参照の負荷をスレーブに割り振るというスケールアウトによってその問題に対処してきた。スレーブによるスケールアウトは、参照（＝PV）が多いWebサイトと非常に相性が良く、幾多のWebサイトにおいて実績を作ってきているし、まだまだ利用されている。 しかしながら、サイトのトラフィックが劇的に増加してくるようになると、レプリケーションによる負荷分散では追いつかなくなってきた。そこで人々がとった選択肢は、memcachedを利用することである。memcachedはインメモリ型の高速なKVSであり、参照・更新性能はMySQLより格段に高い。M
MySQL :: MySQL 8.0 リファレンスマニュアル :: 15.7.4 ファントム行
同じクエリーでさまざまな時間にさまざまな行のセットが生成されると、いわゆるファントムの問題がトランザクション内で発生します。 たとえば、SELECT が 2 回実行されたが、1 回目には返されなかった行が 2 回目には返された場合、その行が「ファントム」行です。 child テーブルの id カラム上にインデックスがあり、識別子の値が 100 よりも大きいすべての行をテーブルから読み取り、選択された行の一部のカラムをあとで更新するという意図でロックすると仮定します。 SELECT * FROM child WHERE id > 100 FOR UPDATE; クエリーでは、id が 100 よりも大きい最初のレコードからインデックスがスキャンされます。 このテーブルには id の値が 90 と 102 の行が格納されているものとします。 スキャン範囲内のインデックスレコード上に設定されたロ
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