パフォーマンス比較 Cassandra、Mongodb、SQLite、H2、MySQL、Postgres - cypher256's blog
下記のようなシステムでパフォーマンスが良さげな SQLite を使用予定ですが、もっと速いものが無いか確認のため他のデータベースのパフォーマンスを計測してみました。SQL 利用前提ですが、NoSQL が圧倒的な性能を出す場合は検討する必要があるので KVS も確認しました。 データ件数は 1 億件程度、JDBC SQL 利用可能 INSERT、UPDATE はバッチ SELECT は主キーアクセス性能を重視 将来スケールアウトのための分散はありえるが、スタンドアロンで遅いのはだめ データベースのパフォーマンス比較 計測したデータベース データベース名 タイプ 形態 評判 計測についての備考 SQLite RDB 組み込み ※2 おもちゃ、Android標準 JDBC操作 ※1 H2 RDB 組み込み ※2 組み込み最速 JDBC操作 ※1 Derby RDB 組み込み ※2 Java標準で
ウノウラボ Unoh Labs: MySQL5からのインデックス結合で１テーブル複数インデックスを使う
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
MySQLの複合INDEX - 憂鬱なプログラマの形而上学
MySQLMySQLの複合インデックスについて。MySQLを使いこなしている人には常識の範疇にはいる知識だと思うのですが、かつての私のように、知らないとドツボにはまるので、ここにまとめておきます。タイトルでどういう内容か、もしかしたら大体、想像がつくかなと思うのですが、MySQLは1つのクエリーで1つのテーブルに対し、1つのインデックスしか機能しないということです。ようするに、あるテーブルに対して、普通に大量のインデックスを張ってもあまり意味がありません。そこで、今回は、最適な複合インデックスはどのようにしてはることができるか考えていこうじゃないか、という趣旨で書いていきたいと思います。まずは分析。テスト環境でインデックスが使われていないSQLを集めるまずは、/etc/my.cnfのパラメータを以下のように設定し、インデックスが使われていないSQLをスロークエリーに吐き出します。 slow
Loading half a billion rows into MySQL
it's actually a blog, not a wiki adam derewecki is a software developer in the bay area, an amateur photographer, and a fan of the outdoors. Subscribe for awesome email updates and help Adam on his Startup Adventure: BackgroundWe have a legacy system in our production environment that keeps track of when a user takes an action on Causes.com (joins a Cause, recruits a friend, etc). I say legacy, bu
JOINが遅すぎて泣ける ― MySQLは漢(オトコ)のコンピュータ道? - 発火後忘失
はじめての永続化、全2話中第2話、最終回です。第1話はこちら。サブタイトルに意味は無いです。 下のような関連を持つありがち、とはいかないまでも珍しくは無いクラス群をクエリしようと思いました。(クリックで拡大) Earthにいくつかのマスタデータがくっついているようなイメージです。ちなみにクラス名は適当につけているので意味はありません。 今回記載しているのはMySQL5.5です。MySQL5.1でも試しましたが、パフォーマンスは同程度でした(ただし後で述べますがEXPLAINの結果は若干変わっていました)。その他テストに使用したものは以下の通りです。 使用したソースコード(NetBeans7.0プロジェクト) 実行されるSELECT文(のうちメインとなるもの) 使用したテストデータ(mysqldump) テーブルのレコード数は、いずれも10件程度、カラムは主キーと外部キーのみです。 EXPL
なぜMySQLのサブクエリは遅いのか。
よくMySQLはサブクエリが弱いと言われるが、これは本当だろうか？半分は本当で半分は嘘である。MySQLのサブクエリだってなんでもかんでも遅いわけではない。落とし穴をしっかり避け、使いどころを間違えなければサブクエリも高速に実行できるのである。今日はMySQLがどんな風にサブクエリを実行し、どのような場合に遅いのかということについて説明しよう。 EXPLAINで実行計画を調べた際に、select_typeにはクエリの種類が表示されるのだが、代表的なサブクエリには次の3つのパターンがある。 SUBQUERY DEPENDENT SUBQUERY DERIVED 結論から言おう。遅いのは2番目、DEPENDENT SUBQUERYである。DEPENDENT SUBQUERYとはいわゆる相関サブクエリに相当するもので、サブクエリにおいて外部クエリのカラムを参照しているサブクエリのことである。そし
DeNAによる大規模なMySQLノンストップ運用の裏側にある、フェイルオーバー自動化ツール
4月11日から米サンタクララで行われた「MySQL Conference & Expo 2011」。このイベントでDeNAの松信嘉範（まつのぶよしのり）氏が、同社の大規模なMySQLの運用を支えている技術とツールについてのセッション「Automated, Non-Stop MySQL Operations and Failover」を行いました。 プレゼンテーションの中で、社内で利用しているフェイルオーバーの自動化ツールをオープンソース化することにも触れています（英語のドキュメントも作成中とのこと）。 MySQLの大規模運用における自動フェイルオーバーは、特にクラウドでのMySQLの利用が増えるにつれてニーズが高まる分野と思われます。セッションのスライドが公開されていますので、そのポイントを紹介していきます。 自動化されたノンストップなMySQLの運用 ソーシャルゲームでは高可用性が強く求
HandlerSocket plugin for MySQL
1. handlersocket plugin for mysql 2010/06/29 Tech セミナー @ 代々木 株式会社 DeNA システム統括本部 IT 基盤部 樋口 証 <higuchi dot akira at dena dot jp> 2. Who am I? DeNA IT 基盤部 システムのパフォーマンス最適化 障害の分析 ミドルウェア開発 IPA 未踏 スーパークリエータ (2005 年 ) 1993 年ころから GNU/Linux 利用 Fedora: yum install KoboDeluxe Debian: apt-get install kobodeluxe サーバソフトウェアを多数開発
HowFriendFeedUsesMySqlToStoreSchemaLessData - FriendFeed では MySQL を使いどのようにスキーマレスのデータを保存しているのか
HowFriendFeedUsesMySqlToStoreSchemaLessData - FriendFeed では MySQL を使いどのようにスキーマレスのデータを保存しているのか 目次 この記事について FriendFeed? では MySQL を使いどのようにスキーマレスのデータを保存しているのか 背景 概観 詳細 一貫性と原子性 性能 FriendFeed? では MySQL を使いどのようにスキーマレスのデータを保存しているのか この記事について "How FriendFeed? uses MySQL to store schema-less data" の日本語訳です http://bret.appspot.com/entry/how-friendfeed-uses-mysql CC 2.5 でライセンスされています: http://creativecommons.org/
MySQLの最適化
限りなく眠気を誘うPHP Internalsのセッションから逃げる。こっちの 講師はMySQL.comの人。講演慣れしていて、ずっとまともでプロフェッショナルな 感じ。午前中を逃したのが惜しいが、詳しいプレゼン資料は後日公開される らしい。 DELETEのコストはかなり高い 読みだしがすごく多い場合は無効化を示すフィールドを作りUPDATEすべき、 index更新のコストが馬鹿にならないSHOW STATUSの表示結果の解析方法 起動ごとに初期化、全データベースに共通rnd と rnd_next の割合Key_reads : Key_read_requests 、ディスクから読まれた回数：総回数 この割合が1:100より悪くなったら要注意Key_write_requests:Key_writes 総書き込み要求回数：ディスクに書き込ま れた回数 キャッシュの効果などMax_used_con
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_
[B! performance] k_37toのブックマーク
2009-11-29 ウェブサイトパフォーマンス入門 - ニコール・サリバン ラベル: performance, report Web Directions East 2009 ワークショップ 11月12日 ウェブサイトパフォーマンス入門 ニコール・サリバン 通訳はcouldの長谷川さんだよ。 Design Fast WebsitesView more documents from Nicole Sullivan.スライドはほぼこれと一緒で、収益に関するデータが新たに追加されてた感じ。 Nicole Sullivan （ニコール・サリバン）3000以上にも昇る大規模サイトの最適化に携わって来た Nicole Sullivan は、現在 Yahoo! のパフォーマンスエンジニアと最適化のエバンジェリストとして国内外のセミナーで講演。Webサイトに関する研究だけでなく、プロジェクト管理もこなす
マルチテーブル・インサート（Multitable Insert）｜..:: 仕事メモ ::..
..:: 仕事メモ ::..プログラミングメモφ(◎。◎‐)フムフムフム すぐ忘れるのでしょーもないことでもメモします。 内容には環境に依存したものもあるので情報には一切の責任を持ちません・・・ 最近は仕事メモすることが少なくなってきたので、日記をマメにメモします 1つのSQL文で複数の表にINSERTが可能 VALUES句で値を指定するマルチテーブル・インサート SQL> insert all 2 into sample_table (id, name, value) values (1, 'TKISHIMO', 0) 3 into sample_table2 (id, name, value) values (2, 'MHAYASHI', 0) 4 select * from dual; 2行が作成されました。 EMP表の異なる列をEMP2、EMP3にINSERT SQL> inser
SHIMASOBA.COM � PHP MySQL Apacheのパフォーマンス2400%アップ??
野鳥情報 最近、撮影した野鳥や沖縄本島、石垣島の自然の写真を観察場所やポイントなど簡単な説明文とともに掲載しています。ジシギの識別とシギ・チドリの年齢や羽衣は勉強中ですので間違っている可能性があります。気づいたら訂正していますがご注意ください。
InnoDB のパフォーマンスチューニング - MySQLカンファレンス2007 - akiyan.com 管理人メモ
http://www.mysql-ucj2007.jp/details/j25.html 木下 靖文 氏 NTTコムウェア株式会社 プロジェクト管理統括部技術SE部門 DB技術グループ （「InnoDB」は「いんのでーびー」と言うらしい...今まで「いのでーびー」と言ってました） InnoDBをなぜ使うか トランザクション コミット、ロールバック、セーブポイント 外部キー 行レベルロック オンラインバックアップ クラッシュリカバリ クラッシュリカバリ MyISAMはデータ量の増大とともに時間がかかる InnoDBはデータ量の増大との相関がない InnoDBチューニングの王道的アプローチ クエリを改善して全体的に処理効率を上げる データサイズをできるだけ小さく メモリをできるだけ多く積む コミット性能（同期書き込み） innodb_flush_log_at_trx_commit=1,0,2
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