1000万件オーバーのレコードのデータをカジュアルに扱うための心構え - joker1007’s diary
自分が所属している会社のメンバーの教育用資料として、それなりの規模のデータを扱う時に前提として意識しておかなければいけないことをざっくりまとめたので、弊社特有の話は除外して公開用に整理してみました。 大規模データ処理、分散処理に慣れている人にとっては今更改めて言うことじゃないだろ、みたいな話ばかりだと思いますが、急激にデータスケールが増大してしまったりすると環境に開発者の意識が追い付かないこともあるかと思います。 そういったケースで参考にできるかもしれません。 弊社は基本的にAWSによって運用されているので、AWSを前提にした様なキーワードやサービス名が出てきます。後、句読点があったり無かったりしますが、ご容赦ください。 追記: 社内用の資料の編集なのでかなりハイコンテキストな内容だから誤解するかもしれませんが、これらはそもそもRDBの話ではありません。(関係無くは無いけど) 1000万オ
MySQL データベースの負荷対策/パフォーマンスチューニング備忘録 インデックスの基礎〜実践 - Qiita
TL;DR この記事に書いた事 二分探索木のお話(前提知識) MySQLのInnoDBで利用されているB+木インデックスの構造と特性 (前提知識) MySQLのClusteredIndex,SecondaryIndexについて(前提知識) カーディナリティについて(前提知識) 実際の負荷対策 検出編 スロークエリ 検出編 その他のクエリ割り出しいろいろ クエリ・インデックスの最適化 explainの使い方と詳細 ケース別実践 単純にインデックスがあたっていないケース カーディナリティが低いインデックスが使われているケース 部分的にしかインデックス/複合インデックスがあたっていないケース 複合インデックスの順序誤りでインデックスが適用できていないケース 複合インデックスの最初がrange検索のケース ソートにインデックスが適用できていないケース ソートにインデックスが適用できていないケース（
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