35% Faster Than The Filesystem
1. Summary SQLite reads and writes small blobs (for example, thumbnail images) 35% faster¹ than the same blobs can be read from or written to individual files on disk using fread() or fwrite(). Furthermore, a single SQLite database holding 10-kilobyte blobs uses about 20% less disk space than storing the blobs in individual files. The performance difference arises (we believe) because when working
MySQL :: MySQL Enterprise Edition Health Check
MySQL Enterprise Edition Health Check The MySQL Enterprise Edition Health Check provides a technical review and recommendation to optimize your database deployment. A MySQL Technician will work closely with your team to optimize schema, server configuration, queries, and replication for improved performance. They will also review best practices for high availability and disaster recovery. The MySQ
サイボウズ版 MySQL パフォーマンスチューニングとその結果 - Cybozu Inside Out | サイボウズエンジニアのブログ
こんにちは、アプリケーション基盤チームの青木(@a_o_k_i_n_g)です。先日親知らずを抜歯した時、つらすぎたので MySQL の JOIN のことを考えて心の平静を保っていました。 サイボウズの製品のひとつである kintone はニーズに応じて自由に業務アプリのようなものを手軽に作ることができ、データの検索条件やソート条件も細かくカスタマイズ可能で、様々なレベルでのアクセス権も設定可能という非常に便利なツールです。 しかしその機能を支える裏側では複雑なクエリが発行され、MySQL に多大な負荷をかけています。サイボウズのクラウドには数十テラバイトに登る MySQL データがあり、数千万件オーダーのテーブルを複数 JOIN するクエリが毎秒のように実行されるという、エンジニア魂が滾る環境です。 現在サイボウズでは性能改善に力を入れており、僕もその業務に従事しています。例えば2018年
SQL Server / SQL Database パフォーマンスチューニングのための基礎知識 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 本投稿について 本投稿は、Microsoft Learn で公開されている、「SQL Server でクエリのパフォーマンスを最適化する 」を確認していた際に、いくつかの情報を補足しながら日本語化したものとなります。 SQL Server / Azure SQL Database のパフォーマンスチューニングには様々な方法があり、「このケースであればこの方法」ということを断定することは難しいのではないでしょうか。 そのため、様々なケースで利用することが可能な、チューニング方法の基礎知識 (一般論) はとても重要です。 本投稿で、確認を行
NoSQL Performance Benchmark 2018 – MongoDB, PostgreSQL, OrientDB, Neo4j and ArangoDB
NoSQL Performance Benchmark 2018 – MongoDB, PostgreSQL, OrientDB, Neo4j and ArangoDB ArangoDB, as a native multi-model database, competes with many single-model storage technologies. When we started the ArangoDB project, one of the key design goals was and still is to at least be competitive with the leading single-model vendors on their home turf. Only then does a native multi-model database make
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｜ハイクラス転職・求人情報サイト AMBI（アンビ）
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
データベース負荷テストツールまとめ(5) - SH2の日記
というわけで、JPOUG> SET EVENTS 20120721 | Japan Oracle User Groupに参加して発表をしてきました。通常の勉強会と比べて発表者と聴講者の一体感を増すための工夫がなされていて、とても良かったと思います。有限コーヒーかと思ったら無限ビールだったのも驚きです。JPOUGの運営メンバのみなさま、会場を提供してくださった日本オラクルのみなさま、当日お越しいただいたみなさま、どうもありがとうございました。 私のセッションでは、データベース負荷テストツールまとめ(5)と題して過去4回分のまとめと自作ツールの紹介をさせていただきました。JdbcRunnerはOracle Database、MySQLとPostgreSQLの間でTPC-BとTPC-Cの性能比較ができる唯一のオープンソースソフトウェアですので、いろいろ試してみていただければと思います。試した結果
NoSQLとしてMySQLを使うDeNAが、memcachedよりも高速な75万クエリ／秒を実現
モバゲーで知られるDeNAは、バックエンドデータベースにNoSQLを使っていません。なぜか？ それはMySQL/InnoDB 5.1の環境で秒間75万クエリという、多くのNoSQLでも実現できないような高性能を実現しているから。DeNAの松信嘉範（まつのぶよしのり）氏は、自身のブログにこんな内容のエントリ「Using MySQL as a NoSQL - A story for exceeding 750,000 qps on a commodity server」（英語）をボストしています。 Yoshinori Matsunobu's blog: Using MySQL as a NoSQL - A story for exceeding 750,000 qps on a commodity server 松信氏が指摘するように、大規模なネットサービスを提供している企業の多くは分散環境で
ウノウラボ Unoh Labs: PHPで暗号化・復号化あれこれ
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
The Kumofs Project
kumofs Extremely fast and scalable distributed key-value store. Tokyo Cabinet backend and memcached protocol support. Kumofs is a simple and fast distributed key-value store. You can use a memcached client library to set, get, CAS or delete values from/into kumofs. Backend storage is Tokyo Cabinet and it will give you great performance. Data is partitioned and replicated over multiple servers. Ext
炎上したのでまとめ：ベンチャー社長で技術者で：エンジニアライフ
株式会社ジーワンシステムの代表取締役。 新しいものを生み出して世の中をあっといわせたい。イノベーションってやつ起こせたらいいな。 炎上したので、論点を整理しておく。 1．業務系では効率がトレードオフできない必要条件 業務系の職務では、「効率を求めること」がトレードオフしてはいけない必要条件です（十分条件ではない）。医者でいうならば、「命・健康」と同じ、トレードオフしてはいけない必要条件です。 効率が必要条件にならない職業もあるけれど混同してはいけない。 2．SQLはオブジェクト指向言語の数十倍の効率 オブジェクト指向言語を使い切るのと、全部staticで宣言してしまうような使い方と比べても、効率は数十％も変わらない。 SQLとオブジェクト指向言語を比べたら、数百～数千％の差が付く。 言語や手法を考えるとき、慣れてない人はできないから無限大の工数が掛かる。ですから、できない人を対象に比べても
なぜTwitterは低遅延のままスケールできたのか 秒間120万つぶやきを処理、Twitterシステムの“今” − ＠IT
ユーザー同士のつながりを元に時系列に140文字のメッセージを20個ほど表示する――。Twitterのサービスは、文字にしてしまうと実にシンプルだが、背後には非常に大きな技術的チャレンジが横たわっている。つぶやき数は月間10億件を突破、Twitterを流れるメッセージ数は秒間120万にも達し、ユーザー同士のつながりを表すソーシャル・グラフですらメモリに載る量を超えている。途方もないスケールのデータをつないでいるにも関わらず、0.1秒以下でWebページの表示を完了させなければならない。そのために各データストレージは1～5ms程度で応答しなければならない。 Twitterのリスト機能の実装でプロジェクトリーダーを務めたこともあるNick Kallen氏が来日し、2010年4月19日から2日間の予定で開催中の「QCon Tokyo 2010」で基調講演を行った。「Data Architecture
Twitterが分散フレームワーク「Gizzard」公開！ Scalaで書かれたShardingを実現するミドルウェア
Twitterが分散フレームワーク「Gizzard」公開！ Scalaで書かれたShardingを実現するミドルウェア Twitterは独自に開発した分散フレームワークの「Gizzard」をオープンソースとして公開しました。GizzardはScalaで書かれたJavaVM上で動作するミドルウェアで、PHPやRubyといったWebアプリケーションからの要求を自動的にデータベースに分散することで、大規模で可用性の高い分散データベースを容易に実現するためのものです。 Gizzard：フォルトトレラントな分散データベースを実現 The Twitter Engineering Blog: Introducing Gizzard, a framework for creating distributed datastores Twitterのブログにポストされた「Introducing Gizzard
Mozilla Japan - Firefox 用アドオン - SQLite Optimizer
SQLite Optimizer 0.7 開発元作者: c_sarダウンロード数週間ダウンロード数: 1277共有ソーシャルブックマーク: カテゴリその他 | ブックマーク＆履歴 Firefox のプロファイルフォルダ直下にある SQLite データベースの最適化を行います。長期使用によるブックマークや履歴などのデータの肥大化と、それによる起動や動作の低速化を防ぎます。 対応バージョン Firefox 3.0 - 3.5.* 詳しい説明 Firefox ではブックマークや履歴等をデータベースで管理していますが、長い期間使用しているうちにデータベースの肥大化のためウェブページの表示や、Firefoxそのものの動作が遅くなることがあります。 これらのデータの最適化を行うことにより、データの読出しや更新をスムーズに行えるようにして、Firefox の高速化を試みます。 -------------
JNI遅くないよ。SQLite悪くないよ。TraceViewかわいいよ。 - Android Zaurusの日記
id:minghaiさんがSKKをAndroidに実装*1されてて、SQLite遅すぎワロタｗｗｗとかおっしゃってたので、なんでそんなに遅いんだろと思って、ごにょごにょしてみた。 ⇒ jni-sqlite.tar.gz.gz ダウンロードすると、いくつかファイルが入っている。 PlatformLib.patch Client*.traceを作るためのdevelopment/samples/PlatfromLibraryにあてたパッチ Client.trace PlatformLibraryのTraceView用ログ。1回目 Client2.trace PlatformLibraryのTraceView用ログ。2回目 SQLiteTest SQLiteのTraveViiewログをとるためのソースコード sqlite1.trace SQLiteTestのTraceView用ログ。1回目 sql
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FPGAでRedisを実装したら3マイクロ秒固定で返事をするものができました
GitHub - dragonflydb/dragonfly: A modern replacement for Redis and Memcached
GitHub - flyerhzm/bullet: help to kill N+1 queries and unused eager loading
PHPで大規模ブラウザゲームを開発してわかったこと