PostgreSQL環境における、DB定義変更を伴う無停止リリース「概要と計画」編 - RAKUS Developers Blog | ラクス エンジニアブログ
こんにちは。 株式会社ラクスで先行技術検証をしたり、ビジネス部門向けに技術情報を提供する取り組みを行っている「技術推進課」という部署に所属している鈴木（@moomooya）です。 ラクスの開発部ではこれまで社内で利用していなかった技術要素を自社の開発に適合するか検証し、ビジネス要求に対して迅速に応えられるようにそなえる 「技術推進プロジェクト」というプロジェクトがあります。 このプロジェクトで「PostgreSQL環境における、DB定義変更を伴う無停止リリース」にまつわる検証を進めているので、その中間報告を共有しようかと思います。 ※本記事はタイトルに「概要と計画」編とあるように、通年で行う調査の前半時点の中間報告となります。 実際の検証結果については3月末に予定している後編をお待ち下さい。 課題の経緯、前提条件 課題の経緯 無停止リリース実現のモチベーション 前提条件 実現手法 候補に上
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
PostgreSQL and UUID as primary key
UUIDs are often used as database table primary keys. They are easy to generate, easy to share between distributed systems and guarantee uniqueness. Considering the size of UUID it is questionable if it is a right choice, but often it is not up to us to decide. This article does not focus on "if UUID is the right format for a key", but how to use UUID as a primary key with PostgreSQL efficiently. P
毎日本番DBをダンプして、ローカルと開発環境で利用して生産性を上げてる話
シードデータで動作確認して大丈夫だったのに、本番反映してみたら想定してなかった挙動・エラーが出た😱そんな経験はありませんか。 恥ずかしながら私は今までに何回もありました。機能開発だけじゃなくバッチやマイグレーションなんかでも発生しがちなコレ。またはシードデータで動作確認できても、本番データでも通用するか検証ができないままプルリクを作る、なんていうこともあると思います。今回はこちらを無くす試みをしたお話です。 「もう本番DBで開発しちゃえばいいじゃない」の問題点 この課題を解決するには、極論すると本番DBで開発するしかないのですが、そうなると言うまでもなく以下の問題が出てきます。 レビュー通過してないコードが本番に影響を与える トライ＆エラーができない 個人情報をはじめとするセンシティブな情報が開発者の端末に漏れる データ量が多すぎてローカルに持ってこれない しかし言い換えると、これらをク
原因不明だったRDS負荷のスパイクを改善できた話 - Qiita
概要 当時数ヶ月間誰も原因がわからなかった一時的にRDSの負荷（CPU使用率）がスパイクする現象の原因を調査できる環境を整えて、原因分析〜改善まで実施したときの話です。 1つ1つの取り組み自体は大きなことはやっていませんが、一連の動きで得られたものも多かったのでアウトプットしようと思い記事にまとめました。 取り組んだ課題 原因を特定するためのツールがない そもそも何が原因でRDSのCPU負荷が高まっているのかを調べるための情報がCPU使用率以外に全くない状況でした。 そこでRDSの負荷原因を探る方法を調べると、Performance InsightsやCloudWatch Logsへのスロークエリログ出力を使う記事をいくつか見つけたのでこの2つについて調べることにしました。 Performance Insights データベース負荷をSQLなどの単位で時系列で可視化したり、トップSQLやD
失敗から学ぶISUCONの正しい歩き方 - 葬送のPostgreSQL - そーだいなるらくがき帳
ISUCON13に参加した。 我々のアプローチ、当日の話なんかはチームメイトが書くだろうから自分はざっくり、ここまで1年間チームを組んでくれたチームメイトとの歩みについて書いて行こうと思う。 とはいえ、気になる人もいるかもしれないから置いておく。 github.com チームの始まり 2022/07/23 ISUCON12に出場した自分と @tetsuzawa はFailでscore無しとなり予選敗退した。 新卒1年目の@tetsuzawaが「来年も出ましょう。準備、できることは全部やるんで。」と言って来年も出るか。ってことが決まった。 二人で出たチームの課題は自律したガンガンコードを書けるGoのプロフェッショナルが足りないこと。 だからその日のうちに、ISUCON 12では出題側に回っていて、絶対来年のチームが決まっていない @mackee_w を誘った。 そして当日の反省会をしていた田
RDS Blue/Green Deployments を使ってシュッと utf8mb4 にマイグレーションした話 - カミナシ エンジニアブログ
こんにちは。ソフトウェアエンジニアの坂井 (@manabusakai) です。 カミナシでは RDB に Amazon Aurora MySQL 2（MySQL 5.7 互換）を使っています（以下 Aurora MySQL と略します）。 ある日、社内の Slack で「𠮷」などの文字列が登録できないのではないかという話が出ました。これを聞いて「あー」と思った方も多いでしょう。 MySQL で有名な UTF-8 の 4 バイト文字問題で、歴史的な理由から MySQL 5.7 以前では utf8 の文字セットは utf8mb4 ではなく utf8mb3 を指しています。 dev.mysql.com カミナシのアプリケーションは 4 バイトの文字列が入力された場合はシステムエラーを返す実装になっていますが、エラーの内容をユーザーにわかりやすく伝えることは難しいためユーザー体験としても良くない
MySQLで階層構造を扱うための再帰的なクエリの実装方法と実用例
１．はじめに RDBでの階層構造の関係を持つデータを扱う上で、 効率的なデータの持ち方や抽出方法について検証を行っています。 結論から先に 階層構造を扱う方法として下記の種類があります。 隣接リスト 経路列挙 入れ子集合 閉包テーブル 再帰クエリ（WITH RECURSIVE）を使うと階層データを扱う上でのパフォーマンスが得られます。 検索性、更新量、データ量など加味すると隣接リストで再帰クエリを用いるのがよさそう。 ２．階層構造を持つデータの概要 階層構造を持つデータとは 複数の要素（データ）が親子関係で結びついている構造を持つデータ 1つの要素が複数の要素の親になることができ、 また、1つの要素が複数の子要素を持つこともあります。 ある要素を親として、細分化された子要素であったり、 類似する要素を抽象化したものを親要素とするようなデータ。 階層構造を持つデータの例 組織における事業部、
［速報］Google、Amazon Auroraに対抗する高性能DB「AlloyDB for PostgreSQL」発表。通常のPostgreSQLよりOLTPが4倍高速、OLAPが100倍高速と
Google Cloudは開催中のイベント「Google I/O 2022」で、PostgreSQLフル互換の高性能な新データベースサービス「AlloyDB for PostgreSQL」のプレビューリリースを発表しました。 Google Cloudは以前からPostgreSQLのマネージドサービス「Cloud SQL for PostgreSQL」を提供しています。今回発表された「AlloyDB for PostgreSQL」は、Googleのクラウドインフラや機械学習の技術を積極的に投入し、より高性能かつミッションクリティカル向けのデータベースサービスとして構築したものです。 AWSと比較するならば、一般用途向けのデータベースサービスである「Amazon RDS」に対抗するのがGoogle Cloudの「Cloud SQL」であり、データベースをクラウドネイティブなアーキテクチャとして
100秒でMySQLのローカル環境をDockerで作って、データも自動で入れる。最強のSQL練習環境構築法
【2022/2/26 追記】 主にはてブコメントで様々なご指摘を頂いたので、タイトルの修正＆内容を一部追記しました。分かりにくいタイトルを付けてしまい申し訳ございません。ご指摘ありがとうございます。 もともと本記事は自分用のメモを兼ねて駆け出しエンジニアの人が数人参考にしてくれたらいいかな、程度の気持ちで書いたものでした。 現在はてなブックマークのテクノロジーカテゴリーで 1 位になっており、予想の 1000 倍以上の人に見ていただける記事になってしまいました。 今後も精進します、ありがとうございます！ 特に理由もなくローカルに MySQL を入れて遊びたくなる気持ちって定期的に湧きますよね。 私は湧きます、半年に 1 回ぐらい。 業務ではフロントを触ることが多く、DB はそれほど触りません。 そのため久々に MySQL をローカルで立ち上げようとするといつも手順を忘れてしまっていて、なん
サイボウズさんの開運研修(データベース)で話してきました
2024 ( 22 ) 9月 ( 2 ) 8月 ( 2 ) 5月 ( 1 ) 4月 ( 3 ) 3月 ( 6 ) 2月 ( 1 ) 1月 ( 7 ) 2023 ( 20 ) 12月 ( 3 ) 11月 ( 3 ) 10月 ( 1 ) 8月 ( 1 ) 5月 ( 2 ) 4月 ( 2 ) 3月 ( 3 ) 2月 ( 5 ) 2022 ( 27 ) 12月 ( 5 ) 10月 ( 1 ) 9月 ( 1 ) 8月 ( 5 ) 7月 ( 4 ) 6月 ( 3 ) 4月 ( 1 ) 3月 ( 3 ) 2月 ( 2 ) 1月 ( 2 ) 2021 ( 22 ) 12月 ( 4 ) 10月 ( 2 ) 9月 ( 6 ) 7月 ( 1 ) 6月 ( 3 ) 5月 ( 3 ) 東京都オープンデータカタログサイトのCSVを使ってLOAD DATA LOCAL INFILEの練習をする サイボウズさんの開運研修
Amazon RDS Proxy for Scalable Serverless Applications – Now Generally Available | Amazon Web Services
AWS News Blog Amazon RDS Proxy for Scalable Serverless Applications – Now Generally Available At AWS re:Invent 2019, we launched the preview of Amazon RDS Proxy, a fully managed, highly available database proxy for Amazon Relational Database Service (RDS) that makes applications more scalable, more resilient to database failures, and more secure. Following the preview of MySQL engine, we extended
kubernetesとhelmで作る最強のオレオレheroku，yadockeri - PartyIX
この記事は LAPRAS Advent Calendar 2019 の18日目です． 会社でWebサービスを開発していると，検証したりレビューしたりするときに専用の環境が欲しくなる．それは開発しているブランチごとに独立した環境であって欲しいし，なんなら本番っぽいデータが入っているとなお良い． そしてエンジニアだけでなくデザイナーやPOもアクセスできて欲しい．俺のローカル環境を立ち上げればいい？最初は確かにそうなんだけれど，開発メンバーが増えてきたときに，全員がそれをやらなきゃいけないというのはコストだ．レビューのたびにそれをやるとなると，かなりのコストだ． そいうわけで社内に検証環境を立ち上げるyadockeriというプロダクトを前職で作っていたんだけど，今の職場でも作りたくなってしまったのであった（3年ぶり2回目）． kubernetesで，helmで 本番環境は全部kubernetes
Elastic Stackで簡単！Dockerコンテナ監視ダッシュボード作成 - Taste of Tech Topics
こんにちは、CI/CDツールなどを活用し、DevOps推進活動などに携わっている横山です。 本記事は、Docker Advent Calendar 2018 - Qiitaの20日目です。 はじめに Elastic Stackを使うと、簡単にDockerコンテナの監視ダッシュボードが作成できるので、今回はその紹介をしたいと思います。 きっかけとしては、「開発環境で立ち上げている複数コンテナの問題調査を楽にしたい」というのがあります。最近、開発環境に複数のコンテナを立ち上げて開発メンバーに提供していますが、開発メンバーから「重たいので環境を確認してほしい」といった声が上がってきます。その際、どのサーバのどのコンテナに問題が発生しているのか確認したいですが、その都度サーバに入って、docker statsなどのコマンドで確認するのはやや面倒です。 そこで、コンテナの監視ダッシュボードを作って、
クエリキャッシュを切ったほうがいイカ？ ベンチマークしてみた - 酒日記 はてな支店
カジュアル！(挨拶) このエントリは MySQL Casual Advent Calendar 2011 の18日目の記事です。 昔、専ら PostgreSQL を使っていた頃、MySQL のクエリキャッシュって簡単に性能上がるしみたいだし羨ましいなあ、と思っていました。そのため、1年ほど前から業務で MySQL を使うようになっても、クエリキャッシュは当然のごとく有効にしておりました。 ところが先日 DSAS開発者の部屋:クエリキャッシュは切ったほうがいいんじゃなイカ？ というエントリを読みまして、クエリキャッシュはグローバルロックを獲得するとのこと。これはちょっと検証してみなければなるまい、ということでベンチマークをしてみました。 ベンチマーク結果 結果は別ページにまとめました benchmark script と my.cnf ざっくりと説明しますと、 平均 260 byte/行、1
クエリキャッシュは切ったほうがいいんじゃなイカ？ : DSAS開発者の部屋
KLab Advent Calendar 2011 「DSAS for Social を支える技術」の2日目は、昨日に引き続き、MySQLを骨までしゃぶるためのテクニックです。 ソーシャルゲームは一般サイトよりもDBへの更新クエリの割合が多くなりがちです。更新クエリが多いMySQLでは、通常は有益なクエリキャッシュが無益どころか有害になります。 そもそもキャッシュヒット率が低い。20%以下なんてこともザラにある しかもクエリキャッシュの更新はグローバルなロックを取得する からです。特に後者は問題です。ただの参照クエリもクエリキャッシュを更新する上に、更新クエリはクエリキャッシュの全エントリをチェックして、更新したテーブルに影響がありそうな全キャッシュをdiscardしていくためです。たとえばユーザーの行動力のようなパラメータを格納した参照も更新も多いテーブルでクエリキャッシュが有効になって
Amazon RDSの運用メモ - スティルハウスの書庫の書庫
ただいまAmazon RDSで実運用環境を絶賛構築中！ ドキュメントから運用や構成上で気になるところだけメモしました： http://aws.amazon.com/rds/faqs/ http://docs.amazonwebservices.com/AmazonRDS/latest/DeveloperGuide/index.html?Overview.BackingUpUpAndRestoringAmazonRDSInstances.html メンテナンス時間帯（maintenance window）とは何か？ Q: What is a maintenance window? Will my DB Instance be available during software maintenance? Any system changes (such as patching the data
MySQLの設定ファイル my.cnf をgithubにて公開しました & チューニングポイントの紹介 - blog.nomadscafe.jp
YAPC::Asiaのスライドで予告していた通り、実際に弊社のいくつかのサービスで使っている my.cnf を公開しました。 github: https://github.com/kazeburo/mysetup/tree/master/mysql 今回、公開した理由はMySQl Beginners Talksの発表の中でも触れている通りです。MySQLのソースコード中に含まれるサンプルのmy.cnfが最近のサーバハードウェアや運用に合わなくなって来ているという状況で、自分の設定にイマイチ自信が持てていない人は少なくないはず。そこで各社秘伝のタレ的な my.cnf をOpen & Shareすることで、モダンなmy.cnfを作り上げる事ができるんじゃないかという考えの下、今回 github にて公開しました。 ファイルは4つあり、それぞれ MySQL 4.0、5.1、5.5、そしてテスト中
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
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
データベースの仕組み(アーキテクチャ)をざっくり理解する
社内サーバインフラ勉強会(DB)
