MySQL and Memcached: End of an Era? - High Scalability -
If you look at the early days of this blog, when web scalability was still in its heady bloom of youth, many of the articles had to do with leveraging MySQL and memcached. Exciting times. Shard MySQL to handle high write loads, cache objects in memcached to handle high read loads, and then write a lot of glue code to make it all work together. That was state of the art, that was how it was done. T
Kazuho@Cybozu Labs: パフォーマンスとスケーラビリティのためのデータベースアーキテクチャ (BPStudy#25発表資料)
先週金曜日、BPStudy#25で、「パフォーマンスとスケーラビリティのためのデータベースアーキテクチャ」という題目で話をさせていただきました。その際に使用した発表資料は以下のとおりです。 1. Happy Optimization 最初に、最適化の考え方として、上限値を予測し、それを元にリソース配分を考える、という手法を説明しました。
正しいベンチマークをするための10のポイント
世の中ではたくさんの人が独自にベンチマークを行ない、独自に情報発信がされています。そのベンチマークの中には、非常に参考になるものもあれば、現実性に大きく欠けるものもあります。競合他社が、ライバル社の製品にとって不利な条件でベンチマークを行い、それを発信することも日常的に行われています。ベンチマークの結果を鵜呑みにすることは危険で、結果の意味を判断するスキルを持つことが重要です。これはプロジェクトにおいて負荷テストを行う場合にも重要です。負荷テストの条件設定が正しいかどうかを判断できるようになるためです。 ここでは、私がDBサーバのベンチマーク/負荷テストを行ったり結果を読んだりする上で、心がけているポイントを10個ほど紹介したいと思います。 ■ハードウェアに関する4つのポイント 1. ハードウェアのスペックと設定を注視する ハードウェア構成によってベンチマーク結果は劇的に変わるので、言わず
キャッシュの大きいRDB vs インメモリデータベース、性能がどれだけ違うのか調べてみると
2週間ほど前に「インメモリデータベースがクラウド時代の主流になるという期待」というエントリを書きました。ハードディスクに代わり、メモリをデータベースの永続化手段とするインメモリデータベースは、超高速なアクセスとスケールアウトを実現する、クラウド時代のデータベースの主役になるのではないか、という内容です。 この記事に関して、TechVisorの栗原さんと次のようなやりとりをしました。 確かに、Oracle Real Application Cluster（以下、Oracle RAC）でデータベースが全部載るくらい十分にキャッシュ用のメモリを割り当てれば、メモリ上でデータベースを操作するインメモリデータベースと同じことではないのか、とも思います。 両者の違いは何かあるのでしょうか？ 調べてみることにしました。 インメモリデータベースは1000倍速い 調べてみるとすぐに、両者には明確な性能差があ
データベース負荷テストツールまとめ(1) - SH2の日記
Webシステム開発において性能試験を行う場合、hp LoadRunnerやApache JMeterといったウェブブラウザをエミュレーションしてくれる負荷テストツールを用いるのが定番だと思います。そんななか、たまにデータベース単体での性能を測ってほしいと頼まれることがあるので、そうした便利なツールはあるのかなと思って調べてみました。 データベースに対する負荷テストツールは探すとたくさん出てくるのですが、案件で使用しているRDBMSに対応していなかったり、トランザクション仕様が希望と異なっていたり、微妙に作りが悪かったりと、ニーズに合致したツールはすぐには見つかりません。そんなときにこのエントリがツール探しの参考になればと思います。 pgbench 対応RDBMS：PostgreSQL 対応OS：Linuxなど 言語：C 作者：石井達夫氏 ライセンス：独自(BSDライセンスに近い) トランザ
Kazuho@Cybozu Labs: Pacific という名前の分散ストレージを作り始めた件
大規模なウェブアプリケーションのボトルネックがデータベースであるという点については、多くの同意が得られるところだと思います。解決策としては、同じ種類のデータを複数の RDBMS に保存する「sharding」 (別名：アプリケーションレベルパーティショニング／レベル２分散注1) が一般的ですが、最近では、分散キーバリューストア (分散 KVS) を使おうとする試みもみられるようになってきています。 分散 KVS が RDBMS sharding に対して優れている要素としては、事前の分割設計が不要で、動的なノード追加（とそれにともなう負荷の再分散）が容易、といった点が挙げられると思います。一方で、Kai や Kumofs のような最近の実装では eventually consistent でこそ無くなってきているものの、ハッシュベースの分散 KVS は、レンジクエリができなかったり (例:
Looking on 5.4 - IO bound benchmarks
All of Percona’s open-source software products, in one place, to download as much or as little as you need.
Yahoo!オークションでのMySQL 冗長化技術
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちはオークション事業部プラットホーム技術のチャックです。 オークションでは一部サービスに RDBMS の MySQL を使ってサービスをご提供させていただいております。 オークションでは多くのお客様よりアクセスを頂いておりますので、大量の更新、参照の処理速度に優れた MySQL を選択し、お客様にストレスなくサービスをご利用いただけるよう 日々業務に取り組まさせていただいております。 しかし、精密機器には故障がつきもので、サービス運用の観点からは 「機器が故障するのはしかたない、しかしそれをいかに早く復旧させるか」 といったことを念頭に入れております。 実際には、障害が起こってから復旧させるのではなく、障害が発生した場合に
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/
mixi Engineers’ Blog » Tokyo Tyrantによる耐高負荷DBの構築
連休中はWiiのマリオカートをやりまくってやっとVR7000越えたmikioです。愛車はマッハ・バイクとインターセプターです。さて今回は、分散ハッシュデータベースサーバTokyo Tyrantでmixiの最終ログイン時刻を管理するようにした時の苦労話を書きます。 ログイン処理は負荷地獄 mixiでは、全てのユーザについて、各々の最終ログイン時刻を管理しています。「マイミクシィ一覧」や「お気に入り」などの画面で、友人が近い時間にログインしていてコミュニケーションがとりやすい状態にあるかどうか確認できるようにするためです。 mixiのほぼ全てのページはログインしないと見られないページなので、ほぼ全てのページにアクセスされるたびにログイン確認が行われます。したがって、最終ログイン時刻はほぼ全てのページにアクセスされる度に更新されることになります。mixiの中で最も重いデータベースのひとつとして「
PostgreSQLで効率的な負荷分散を実現し、モバゲーやmixiを追撃 ― TechTargetジャパン
オープンソースのPostgreSQLでシステムを構築 10代、20代を中心に急激な普及を見せる“ケータイSNS”。会員数が865万人に達する「モバゲータウン」や月間118億ページビュー（PV）を誇る「mixi」（約6割がモバイル経由）など、大手SNSサイトが存在感を増している（数値はいずれも2007年12月現在）。そうした中で先行組を激しく追撃しているのが、オープンドアが運営する携帯電話向けのSNSサイト「大集合NEO」だ。 2007年1月にスタートした大集合NEOは、SNSのみならず、アバターやゲーム、小説、動画、日記、チャットなどのサービスをすべて無料で楽しめるのが特徴だ。アバターやサイト内通貨の使い勝手の良さで先行サイトと差別化を図り、2007年夏に50万人だった会員数が2008年2月時点で2倍の100万人に達している。 その大集合NEOのシステム基盤を担っているのは、MySQLとオ
YouTube Architecture - High Scalability -
Update 3: 7 Years Of YouTube Scalability Lessons In 30 Minutes and YouTube Strategy: Adding Jitter Isn't A Bug Update 2: YouTube Reaches One Billion Views Per Day. That’s at least 11,574 views per second, 694,444 views per minute, and 41,666,667 views per hour. Update: YouTube: The Platform. YouTube adds a new rich set of APIs in order to become your video platform leader--all for free. Upload, ed
Slony-I
Slony-I is a "master to multiple slaves" replication system for PostgreSQL supporting cascading (e.g. - a node can feed another node which feeds another node...) and failover. The big picture for the development of Slony-I is that it is a master-slave replication system that includes all features and capabilities needed to replicate large databases to a reasonably limited number of slave systems.
PostgreSQLのパフォーマンスはMySQLを凌ぎOracleに肉迫 | スラド
レポートで一番違いが見えるのはこのへんかと思います。 PostgreSQL Storage Requirement Info: The 85 minute run for this submission required less than 4GB of database storage. This extrapolates to less than 70GB for a 24 hour period. The Sun StorageTek 2540 Array drive capacity is 876GB of available storage when configured for RAID 1. Oracle Storage Requirement Info: A 75 min run at Injection Rate of 670 increased storage by 1
【レポート】Linux Kernel Conference 2005 - 大規模DBサーバへのLinux適用 パフォーマンスチューンの肝は? | エンタープライズ | マイコミジャーナル
11日、青山ダイヤモンドホールにおいて、OSDNが主催する「Linux Kernel Conference 2005」が開催された。Linux Kernel技術者の情報交換の場として定着しつつある同カンファレンスだが、5年目となる今年もKernel 2.6の話題を中心に興味深い講演が用意され、多数の来場者で会場は満員となっていた。本稿では当日の講演の中から、NTTコムウェアの野呂昌哉氏による「大規模DBサーバへのLinux適用 〜Kernel 2.6の実力を探る〜」と題した講演の模様をレポートしたい。 現在Linuxのエンタープライズ市場への進出が着々と進んでいるようだが、その適用分野はWebサーバやアプリケーションサーバが中心だ。これらのサーバでは負荷分散による性能確保が行いやすいため、IAサーバによるコストダウンメリットが有利に働く。しかし、DBサーバのようにスケールアウトが難しい分野
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http://blog.maxindelicato.com/2008/12/how-to-organize-a-database-tables-keys-for-scalability.html
http://blog.maxindelicato.com/2008/12/scalability-strategies-primer-database-sharding.html
「実現したいことを計算機の問題に置き換えることが『技術力』」、伊藤CTOが“はてな流”大規模データ処理の極意を語る：CodeZine
http://adgjm.net/its/oracle/statspack.htm
株式会社スタイルズ
