MySQLでサービス停止のないALTER TABLEの検討 - SH2の日記
MySQLでテーブルへのカラム追加、インデックス追加やテーブルの再編成などを行うと、その間テーブルに共有ロックがかかってしまいます。そのためこれらのメンテナンス処理は、通常利用者の少ない深夜早朝帯にサービスを止めて実施する必要があります。本日はそれを無停止、オンラインのままでできないかという話題です。 基本的なアイデア メンテナンス対象の元テーブルをコピーして、作業用の仮テーブルを作ります 仮テーブルに対して、カラム追加などの変更を加えます その間、元テーブルに対して行われる更新処理について差分を記録しておきます 仮テーブルの変更が終わったら、記録しておいた差分データを仮テーブルに反映します 差分データの反映が終わったら、元テーブルと仮テーブルを入れ替えます これと似たようなことを考えた方は結構いらっしゃるのではないでしょうか。ただ、言うは易し、行うは難しです。整合性がきちんと取れるかどう
うるう秒のあとにMySQLなどのCPU使用率が高騰する件について - SH2の日記
2012年7月1日のうるう秒のあとに、MySQLやJavaなどのCPU使用率が高騰する事象が報告されています。 CPU %user %nice %system %iowait %steal %idle 08時30分01秒 all 0.02 0.00 0.02 0.04 0.00 99.91 08時40分01秒 all 0.02 0.00 0.02 0.08 0.00 99.88 08時50分01秒 all 0.02 0.00 0.02 0.03 0.00 99.92 09時00分01秒 all 0.11 0.00 0.13 0.04 0.00 99.72 09時10分01秒 all 23.02 0.00 29.09 0.11 0.00 47.78 09時20分01秒 all 23.11 0.00 29.08 0.06 0.00 47.75 09時30分01秒 all 22.85 0.00
MySQLのDRBD構成におけるネットワーク遅延の影響について - SH2の日記
今さらですが、Amazon RDSのマルチAZデプロイメントについて調べていました。マルチAZデプロイメントとは、独立した電源、空調、ネットワーク、セキュリティを備えた物理的に異なるロケーションに対して同期レプリケーションを行うことで、データベースの耐障害性を高める機能です。AZはAvailability Zoneの略です。 異なるロケーションに対する同期レプリケーションと聞くと、性能が出ないのではないかという懸念がどうしても出てきます。そこで、どの程度性能が落ちるものなのか検証を行いました。なお、すでに実際のAmazon RDSを利用して検証を行った方がいらっしゃいましたので、今回は手元の環境を利用して、ネットワーク遅延やMySQLパラメータと性能との関連性を確認していきたいと思います。 Amazon RDS MYSQL Performance Benchmarking - Cloud
MySQL SQLオプティマイザのコスト計算アルゴリズム - SH2の日記
いちいさんにお誘いいただいて、勉強会で発表をすることになりました。 InnoDB Deep Talk #1 : ATND おそらく初見では内容が難しいと思いますので、先に資料を公開しておきます。 プレゼンテーション資料 (PDF) テストデータ生成スクリプト (JdbcRunnerで利用します。) プレゼンテーション資料からリンクしているウェブサイトの一覧です。 MySQL Bugs: #64567: Last_query_cost is not updated when executing an unique key lookup Understanding and Control of MySQL Query Optimizer: Traditional and Novel Tools and Techniques: MySQL Conference & Expo 2009 - O'R
The Art of Work：MySQL InnoDB Pluginのデータ圧縮機能 性能編 - SH2の日記
MySQL InnoDB Pluginのデータ圧縮機能の続きです。前回はInnoDB Pluginの独自機能であるデータ圧縮の仕組みを解説し、Wikipedia日本語版のデータが約半分にまで圧縮されることを確認しました。今回はデータ圧縮によって性能がどのように変化するかを、実際にベンチマーク試験を行って見ていきます。 試験の方針 データ圧縮による性能への影響は、以下の二点が考えられます。 メリット：データサイズが小さくなるため、ディスクI/Oが減る デメリット：圧縮・展開の処理が行われるため、CPU負荷が高くなる そこで、これらの特徴がよく分かるように試験パターンを工夫します。Wikipedia日本語版のデータはInnoDB上でおよそ5GBありますが、まず狭い範囲に絞って読み取り処理を行うことでディスクI/Oがあまり発生しないようにします。これでCPU負荷の傾向を確認することができます。次
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