AWS LambdaにおけるARM64とx86_64の性能比較 - Qiita
はじめに AWS Lambdaは、ARM64（Graviton2）とx86_64の2種類のアーキテクチャで動作します。ARM64はモバイル向けや低消費電力が特徴のRISCアーキテクチャで、一方x86_64はサーバー向けに広く使われるCISCアーキテクチャです。 今回は、AWS LambdaでARM64とx86_64のパフォーマンスを、I/Oバウンド処理、CPUバウンド処理、並列処理の観点で比較しました。Pythonを用いたサンプルコードを実行し、メモリサイズごとの処理時間を測定しました。 サンプルコード 次のPythonコードをAWS LambdaでARM64とx86_64の両方で実行しました。このコードは以下の3種類の処理を行います。 I/Oバウンド処理: ファイルの読み書きでI/O性能を測定。 CPUバウンド処理: 浮動小数点演算を大量に行うことでCPUの性能を測定。 並列処理: スレ
メモリキャッシュとディスクキャッシュの違いと実装方法~パフォーマンスの比較~ - Qiita
はじめに 画像をキャッシュするという言葉をよく聞きます。キャッシュとは、一度読み込んだ内容を一時的に保存しておくことです。キャッシュすることにより再度同じ内容を閲覧する際に素早く読み込むことが可能になります。 以前にメモリキャッシュの実装経験はありましたが、ディスクキャッシュについては知りませんでした。そこでメモリキャッシュとディスクキャッシュの違いと実装方法とパフォーマンスの違いについて学んだ内容を紹介します。 メモリキャッシュとディスクキャッシュの違い メモリキャッシュ (Memory Cache) メモリキャッシュは、アプリが実行中にデータを一時的にRAM（メモリ）に保存する方法。 メリット 高速: メモリに保存されるため、データへのアクセス速度が非常に速い。 デメリット 小容量: 小容量であるため、過剰なメモリ使用はシステムからアプリが強制終了される原因になる。 特徴 揮発性: ア
なぜDBから引くときに1000件ずつchunkingするのか、説明できますか - Lambdaカクテル
MySQLやPostgreSQLといったRDBMSからデータを引いてくるとき、扱うデータの規模によっては、1000件ずつLIMITをかけて順に引いていくということがある。 以前slow queryが出たらよくやっていたのを思い出して、ふとこのあたりってどういう根拠があってやっているのだっけ、自分が知っている他に効能があったりするのかな、と思ってSlackに書き込んだところ、同僚の id:onk に教えていただいた。その内容に加えて軽く調べた内容をまとめてみる。 Web系の話です。みなさまの知見がありましたら教えてください。 TL;DR 刺さる*1から 刺さったら困るから あたりまえ 詳細 もともとSlackに書いた原文は以下の通り(MySQL前提で書いているけどPostgresといった他のRDBMSにも適用できる話。): DB引くとき、Perl時代(？)によく1000件単位でchunkin
C# + LINQ の速度比較（.NET Framework 4.7 ～ .NET 8） - Qiita
using BenchmarkDotNet.Attributes; using BenchmarkDotNet.Running; using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; namespace LinqBenchmark { internal class Program { /// <summary> /// エントリポイント /// </summary> private static void Main() { // ベンチマークスタート BenchmarkRunner.Run<LinqOperation>(); Console.ReadLine(); } } [MemoryDiagnoser] public class LinqOperation { /// <summary>リストの要素数</s
年間一億円削減した時系列データベースのアーキテクチャ改善～不確実性の高いプロジェクトへの挑戦～
「Developers Summit 2024 Summer」での発表資料です。
「AWSで始める負荷テスト入門」というタイトルで DevelopersIO 2024 Sapporo に登壇しました #devio2024 | DevelopersIO
中川です。 2024年7月5日に開催した「DevelopersIO 2024 SAPPORO」にて、オフライン登壇させていただきました。 登壇資料 話したこと 負荷テストの概要と目的 負荷テストの進め方 AWSを活用した負荷テスト 実践的なTips 当日の登壇スライドはこちらになります。 参考・紹介資料 参考にしたサイト 負荷テスト on AWS のすすめ 第三十五回 ちょっぴりDD - 人気番組の新作配信を安定起動させた、サーバーレスな AWS 分散負荷試験ソリューション「Distributed Load Testing」を使った負荷試験の仕組み 負荷テストとは？目的や種類ごとの観点、実施の流れについて解説 Types of load testing 参考にした書籍 Amazon Web Services負荷試験入門―クラウドの性能の引き出し方がわかる 分散負荷テストソリューション AW
Webサイトのパフォーマンスを簡単に確認する方法 - Qiita
エンジニアのみなさま、日々の学習本当にお疲れ様です！ また本記事まで足を運んでいただき本当に感謝です。 約2分程度で読めるので最後まで読んでもらえると幸いです。 タイトルに対する結論 Chrome DevToolsの項目にある 「Lighthouse」 を活用しましょう。 Lighthouseとは ウェブページの品質向上に役立つよう開発されたオープンソースの自動化ツールです。任意のウェブページ、公開ページ、認証要求ページに対して実行できます。パフォーマンス、ユーザー補助、プログレッシブ ウェブアプリ、SEO などの監査を実施しています。 デジタル庁のサイトを使って確認してみる テキストだとイメージしづらいため、早速サイトを見ながら確認してみましょう。 確認手順 1. 対象サイトを開いた状態で「Chrome DevTools」を開く 画面上に「Chrome DevTools」が表示されます
SSH接続を10倍速くするたった3行の設定 - Qiita
今回は、SSH接続を劇的に高速化する方法をご紹介します。たった3行の設定を追加するだけで、接続時間を10分の1に短縮できます。しかも、2回目以降の接続では認証も自動的に行われるので、パスワードやパスフレーズの入力も不要になります。 要点 .ssh/configファイルのHost *セクションに以下の3行を追加するだけです。 詳しい説明 1. ControlMaster auto この設定で、1つのSSH接続で複数のセッションを共有できるようになります。新しくSSH接続を確立するたびに認証情報を入力し直す手間が省けて、接続がぐっと速くなります。具体的には： 初回の接続時のみ認証が必要 2回目以降は既存の接続を再利用するため、認証プロセスをスキップ パスワードやパスフレーズの入力が不要になり、接続がほぼ瞬時に完了 2. ControlPath ~/.ssh/mux-%r@%h:%p Contr
【SQL】すぐに使えるパフォーマンス改善 - Qiita
はじめに 今までは適切なデータを抽出するクエリの書き方しか視野に入れられませんでしたが、次第にパフォーマンスのことも考慮するようになりました。 複雑なSQL文になればなるほどかなり重要になってくるので、少しでもパフォーマンスが改善できる記載を備忘録として残そうと思います
1人日で出来るWebパフォーマンス改善入門 - Qiita
はじめに こんにちは、株式会社HRBrainでデザインエンジニアをしている @Mozu1206 です。 Webパフォーマンス改善。なんとも面倒くさそうな響きですよね。 「やり方もよく分からないし、一旦置いておこう…」 と思ってるそこのあなた！ この記事では、そんなあなたに向けたサクッと1人日で出来る、効果が期待できるパフォーマンス改善策をいくつか紹介します！ 具体的な方法をステップごとにご説明しますので、ぜひ参考にしてみてください！ 1人日で出来るWebパフォーマンス改善 1. 画像を圧縮する 画像ファイルは、Webサイトの読み込み時間を大きく左右する要素の一つです。画像を圧縮することで、ファイルサイズを小さくし、読み込み時間を短縮できます。 ImageMagickなどのツールで圧縮する: ImageMagickなどのツールを使って画像を圧縮することで、品質を保ちながらファイルサイズを削減
【Oracle】UPDATE,INSERT,DELETE文の高速化 - Qiita
【Oracle】UPDATE,INSERT,DELETE文の高速化 この記事でわかる・できること OracleでUPDATE,INSERT,DELETE文を高速化する方法 この記事の対象者 OracleでSQLを書く人全般 動作環境・使用するツールや言語 Windows 10 Pro 22H2 Oracle 12cR2 Enterprise Edition はじめに UPDATE,DELETE,およびINSERT INTO 【テーブル名】 SELECT ～では操作対象のレコードを特定してから更新を行います。 操作対象のレコードを特定するところは基本的に前回のSELECT文と変わらないのでそちらを参照してください。 共通 ループ処理をできるだけ避ける よくあるのが複数レコードを更新するために「Oracleへの接続・SQLで１レコード更新・切断」の一連の処理をループで繰り返し実行しているケース
今日からできる！簡単 .NET 高速化 Tips -2024 edition-
C# / .NET における、パフォーマンス改善の Tips をお届けします。 これを見れば、効率良く 80 点を取ることができるようになるはずです！
MySQLのSQLクエリチューニングの要所を掴む勉強会を開催しました！ - ANDPAD Tech Blog
こんにちは！DBREの福間（fkm_y）です。先月、弊社でデータベースの技術顧問をして頂いてる三谷（mita2）さんに開発本部向けの「MySQL SQLチューニング」勉強会を実施していただきました。 今回はMySQLの得意不得意なことの説明やSQLチューニングの流れ、具体的な事例を元にした対応例、また最近話題のHTAPな製品も紹介していただきとても参考になったのでポイントをおさえてレポートをお伝えします！ 開催背景 本編 MySQL の得意なこと、苦手なこと データベースのチューニング手段と特徴 SQLチューニングの流れ インデックス SQLチューニング例 インデックスフルスキャンとカバーリングインデックス ソート まとめ 当日の資料 さいごに 過去開催されたデータベース勉強会レポート 開催背景 弊社では三谷さんによるデータベース勉強会を定期的に開催しています。数年前にも同じテーマで勉強会
インデックスを理解したい - Qiita
はじめに みなさんはDBのインデックスを正しく使えていますか？ 私はなんとなく「DBのパフォーマンスを向上するためのもの」という認識はあったのですが、 どのような場面で使うものなのか、逆にどのような場面では使うべきでないのかなど 明確に理解できていませんでした。 今回はそんなインデックスについての理解を深めたいと思います。 インデックスとは インデックスとは、その名の通り「索引」です。 表現の仕方と変えると、(x, a)という形式の配列であるとも言えます。 xというキー値とそれに結びつくaというデータ情報があり、 これを利用することですべてのデータを網羅して見ることなく、 まさに本の索引のように目的のデータにたどり着くことができます。 インデックスはSQLのパフォーマンスを改善するための非常にポピュラーな手段であり、 理由としては下記の3点が挙げられます。 アプリケーションのコードに影響を
キャッシュと向き合う、キャッシュと共に生きる / cache pattern
PHPerKaigi 2024の登壇資料です。 https://phperkaigi.jp/2024/ - https://speakerdeck.com/moznion/pattern-and-strategy-of-web-application-caching - https://sou…
SQLの達人への道: MySQLでの高速・効率的クエリ作成術 - Qiita
データベースとテーブルの作成 テスト用のデータベースtestdbを作成し、パフォーマンスチューニングを検証するためのcompanyおよびpersonテーブルを定義します。 CREATE DATABASE testdb; USE testdb; CREATE TABLE company ( company_id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, company_name VARCHAR(255) NOT NULL, created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ); CREATE TABLE person ( person_id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, company_id INT, person_name VARCHAR(255) NOT NULL, email VARCH
外部結合とサブクエリのどっちが早いか試してみた - うなの日記
おとついの不具合の対応案として挙げた「外部結合を使う案」と「サブクエリを使う案」でどっちが早いか試してみた。 環境/条件等 DBはMySQLではなく実運用で使うDB2を使用。 テーブルは以下。おとついのサンプルからカラムを少し増やしてます。 create table A ( id BIGINT NOT NULL GENERATED AS IDENTITY, a VARCHAR(20) NOT NULL DEFAULT '', b VARCHAR(20) NOT NULL DEFAULT '', c VARCHAR(20) NOT NULL DEFAULT '', PRIMARY KEY(id) ) IN test_32k create table B ( id BIGINT NOT NULL GENERATED AS IDENTITY, a_id BIGINT NOT NULL, a VA
ケース別ゆるふわテーブル結合
これは ミライトデザイン Advent Calendar 2022 の 11 日の記事です。 前日は polidog@PartyHard Inc. さんの CSS in JS と Stitches について でした。 今年もミライトアドカレで polidog さんの記事が読めて嬉しいです、ありがとうございました！ 記事の翌日紹介でスーパープログラマなんて言われちゃった、やったね♪ なんて喜んでもいられず、今年は得意でもない DB について「ゆる〜い Join の記事」と「ちょっとマジメな Index の記事」を書くんですが、ゆる〜い気持ちで備えていた今日のハードルが不意打ち気味にブチ上がっています。 みなさん、Join は得意ですか？ 「どうも join がいつもすぐ書けんのう」 「left だの inner だのと、細かいことは知らんぞい」 「どのワードが略せるとか略すとどうなるとか、覚
SQLパフォーマンス向上？ネステッドループの詳細解説と実践的なヒント - Qiita
概要 本記事では、Oracleの表結合方法におけるネステッドループに焦点を当て、その詳細な検証を行います。ネステッドループは、分かりにくい側面があるかもしれませんが、理解しやすいように解説します。記事がお役に立てれば幸いです。 ネステッドループとは ネステッドループは、ループ処理をネストにして結合処理が行われるアルゴリズムです。外側のループが内側のループを制御し、条件に合致する行を探索する仕組みを持っています。ネステッドループ結合は、結合対象のデータサブセットが比較的小さい場合に特に適しています。 ネステッドループの基本的な動作 外側のテーブル（ドライブテーブル）から1行ずつ取り出します。 外側のテーブルの各行に対して、内側のテーブル（プローブテーブル）が順次走査されます。 条件に合致する行が見つかると、結合された行が結果に追加されます。 外側のテーブルの次の行に進み、同じ手順を繰り返しま
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