アプリケーションが発行するSQLにコメントが埋め込めると便利です。例えば、 /* path/to/logic.go:334 */ SELECT ... のようにSQLに発行元の情報をコメントとして埋め込んでからExecすれば、DB側のログ(general log等)にも記録されるため、SREやDREサイドからも、負荷の高いSQLがアプリケーションのどこから発行されているかが分かりやすくなります。 Goには github.com/shogo82148/go-sql-proxy という、SQL実行をトレースし、フック処理を差し込める便利なライブラリがありますが、今回それにpull requestを送って、SQL実行前にクエリの書き換えができるようにしました。 https://github.com/shogo82148/go-sql-proxy/pull/61 https://github.co
Google、ORMが生成するSQLが遅いときの調査を容易にする「sqlcommenter」をオープンソースで公開。Rails、Spring、Djangoなど主要なフレームワークに対応 SQL文を直接書かなくとも、自動的にSQL文を生成、実行してくれるORM(Object-Relational Mapper)は、プログラミングを容易にしてくれる技術としてRailsやHibernate、Springなどさまざまなフレームワークなどで活用されています。 一方で、ORMが生成するSQL文はときに複雑に、あるいは非効率なものとなり、データベース処理の遅さにつながることもあります。 このとき、SQL文の生成と実行を明示的にコードとして記述する必要がないというORMの特徴が、なぜデータベース処理が遅くなったのか、どのようなSQL文が生成され、そのどこに原因があるのか、といった調査を難しくている面があり
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
Percona Database Performance Blogの翻訳。既に運用を始めたデータベースで、インデックスが正しく使われているか、無駄や不足がないかを確認する方法のまとめ記事。クエリをひとつひとつ確認するのではなく、統計情報を元に判断する分かりやすい方法。 このブログ記事では、MySQLインデックスに手入れする基本的なステップについて見ていこうと思います。 データベースは、インデックス次第でハイパフォーマンスにも、役立たずで遅くて大変にもなりうることはご存知でしょう。インデックスは、時々手入れをする価値がある非常に重要なものです。それでは、何をチェックすればよいのでしょうか?順不同ですが、確認すべき点を挙げてみます。 1. 使われていないインデックス sysスキーマで、使われていないインデックスをとても簡単に見つけられます。 schema_unused_indexes ビューを
"Nested Loop Joinしか取り上げて無いのにタイトルが大きすぎないか" と指摘を頂いたので、タイトルを修正しました。Merge JoinとHash Joinのことはまた今度書こうと思います。 「JOINは遅い」とよく言われます。特にRDBを使い始めて間がない内にそういう言説に触れた結果「JOIN=悪」という認識で固定化されてしまっている人も多いように感じています。 たしかに、JOINを含むようなSELECT文は、含まないものに比べて重たくなる傾向があることは事実です。また、本質的に問い合わせたい内容が複雑で、対処することが難しいものも存在します。しかし、RDBの中で一体どういうことが起きているのかを知り、それに基いて対処すれば高速化できることも少なくないと考えています。 本稿では、JOINの内部動作を解説した上で、Webサービスを作っているとよく出てくるJOIN SQLを例題に
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