MySQL with InnoDB のインデックスの基礎知識とありがちな間違い - クックパッド開発者ブログ
こんにちは、サービス開発部の荒引 (@a_bicky) です。 突然ですが、RDBMS の既存のテーブルを見てみたら「何でこんなにインデックスだらけなの？」みたいな経験はありませんか？不要なインデックスは容量を圧迫したり、挿入が遅くなったりと良いことがありません。 そんなわけで、今回はレコードを検索するために必要なインデックスの基礎知識と、よく見かける不適切なインデックスについて解説します。クックパッドでは Rails のデータベースとして主に MySQL 5.6、MySQL のストレージエンジンとして主に InnoDB を使っているので、MySQL 5.6 の InnoDB について解説します。 InnoDB のインデックスに関する基礎知識 インデックスの構造 (B+ 木) InnoDB では B+ 木が使われています。B+ 木は次のような特徴を持った木構造です。 次数を b とすると、
雑なMySQLパフォーマンスチューニング
2019/01 JSUG勉強会の資料です。 この資料でDisっているのはJPAではなく、 ・何も考えずに「標準だから」というだけでJPAを選ぶ人 ・OSSに全くコントリビュートせずにフリーライドする人 です。
SQLデータベースに正しインデックスを作るのは 誰の役割？
SQLのパフォーマンス問題は、SQLそのものと同じぐらいの歴史がある―― ある人は、SQLはそもそも遅いものだとすら言うかもしれません。これは、SQLの歴史が始まった頃は正しかったかもしれませんが、今となっては全く 当てはまらないでしょう。にもかかわらず、SQLのパフォーマンス問題は今も一般的でよくあることです。どうしてそうなってしまうのでしょうか？ SQL言語は、恐らく最も成功した第4世代言語(4GL)でしょう。その最大の利点は、「何を」と「どのように」 を分離できることです。SQL文は、どのようにそれを実行するかを記述せずに、単純に 何を必要としているかのみの記述になっています。以下のような例を考えてみましょう。 SELECT date_of_birth FROM employees WHERE last_name = 'WINAND'SQLのクエリは、データを要求する英語の文として読
【MySQL】大量データで LIMIT と OFFSET を使うと遅い - pospomeのプログラミング日記
1000万件くらいのテーブルがあって、 そこから LIMIT OFFSET でデータを取得するんだけど、 OFFSET の値が大きければ大きいほど、遅くなる。 なぜ遅いのか? と思って EXPLAIN を実行したところ、 LIMIT OFFSET は テーブルフルスキャン(ALL) だった・・・。 なんとなくインデックスが効いているものだと思ってたが、 そうでもなかった。 --- 追記 2014/11/10 --- コメントにて 「ALLになるのは、何らかのキーでソートしないとALLになります」 とのご指摘をいただきました。 ---------------------- --- 追記 2014/06/13 --- なぜかこの記事の閲覧数が増えていたので内容を再確認してみました。 レコード数が多くなると LIMIT OFFSET が遅いというのは間違いないと思う。 ただ、上記の「LIMIT
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
