今年も残すところあとわずかとなった。2010年もIT業界にとっては変化の多い一年だったが、皆さんにとっては良い年だっただろうか？既に何度かMySQL 5.5の新機能については取り上げたが、ついに正式版がリリースされたということでここで改めて新機能を解説し、今年最後のエントリを締めくくろうと思う。 MySQL 5.5にはこれでもかっ！というぐらい新機能が追加されている。しかもいずれもナイスなものばかりだ。一般的には、ソフトウェアに新機能が追加されると重くなったり安定性が低下する事例が後を絶たないのだが、MySQL 5.5に関してはそのようなことは全くないので安心して利用して頂きたい！ InnoDBの大幅な改善種々ある改善点の中でも特に目をひくのがInnoDBストレージエンジンへの改良だ。実は、InnoDBはMySQL 5.1が最初にリリースされたときから、2回アップデートが行われている。My

Environment Red Hat Enterprise Linux (RHEL) 6 and later Issue Why does Red Hat Enterprise Linux 6 invalidate / discard packets when the route for outbound traffic differs from the route of incoming traffic? Why does Red Hat Enterprise Linux 6 differ from Red Hat Enterprise Linux 5 in handling asymmetrically routed packets? Why does Red Hat Enterprise Linux not respond to connection attempts to a s

Redis CloudFully managed and integrated with Google Cloud, Azure, and AWS. Redis SoftwareSelf-managed software with enterprise-grade compliance and reliability.

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

「vi」は、UNIX/Linux ユーザなら一度は聞く「emacs（mule）」に並ぶ主要なエディタです。 またviエディタを基にして機能を拡張したものが、vim(vi improved)エディタです。 「vi(vim)」には「入力(挿入)モード」「コマンドモード」 があり、各モードによって行えることが異なりますので注意してください。

リファレンスの抜粋ですが、最近心臓止まりかけた件に関連するのでmemoっておく。 ● --replicate-do-table=db_name.table_name 指定したテーブルに対するクエリのみレプリケーションを限定するようスレーブスレッドに指示する。複数のテーブルを指定するには、コマンドを複数回、各テーブルに 1 回ずつ使用する。これは、--replicate-do-db とは対照的に、データベースをまたがった更新用に使用する。この一覧の後の説明を参照のこと。 上記のようにガチでテーブル名を指定するような方法と、 ● --replicate-wild-do-table=db_name.table_name 指定したワイルドカードパターンに一致するテーブルに対するクエリのみを、レプリケーションすることをスレーブスレッドに指示する。複数のテーブルを指定するには、コマンドを複数回、各テー

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ちょっとやる機会があったのでメモ。 前提 サーバA（元々マスター。現スレーブ。新サーバと交換した） サーバB（元々スレーブ。昇格して現マスター） サーバC（スレーブ） ※my.cnfにはMasterの情報は書かない派。 サーバAを再度マスターに、サーバBをスレーブに落とす。 旧サーバA、サーバB、Cともに稼働年数同じぐらいで、「逝くときはぁ一緒だよーっ☆」されても困るので マスターに更新がかからないように、プログラムなど止めておく 手順 # サーバBのプロセスが流れていないか確認 svB# mysql mysql> SHOW PROCESSLIST; # 念の為サーバBの更新停止 mysql> FLUSH TABLES WITH READ LOCK; ※ロックが外れるのでmysqlから出ない事。 mysql> SHOW MASTER STATUS\G;; ※Fileの値とPositionの

ext4がすごく遅いらしい。ext3より2〜3倍以上遅いらしい。timeで計測すると、userやsysは大して違わないのにrealが倍以上違うらしい。 マウント時に barrier=0 というオプションを指定したら、速くなったらしい。 UUID=3d0b705f-eee5-589d-b746-97d0d7bfd1f2 /data ext4 defaults,barrier=0 0 1 Google先生に聞いたところ、デフォルトの設定だとext4はやっぱり遅いらしい。 革命の日々！ ext4は遅い ３杯目 MySQLのデータディスクにext4を利用する場合のメモ: n-streamからのお知らせ どうも barrierってのが遅い原因らしい。 ext3とext4比較 | untitled document Ext4 ファイルシステム barrier=<0|1(*)> jbd コードでのライト

Hadoopすらもかなわない!? Amazon Redshiftの破壊力をHapyrus 藤川氏が語る シリコンバレーで起業し、順調にビッグデータビジネスを展開している日本人ベンチャー企業といえば、Hadoop Conference Japan 2013 Winterでも話題となったTreasure Dataがその筆頭に挙げられます。 ですが、Treasure Dataとほぼ同じ時期に西海岸でビジネスをローンチし、現在、国内外の投資家たちから高い注目をあつめるビッグデータベンチャー、それも日本人技術者が創業者である企業が実はもう1社存在します。それが藤川幸一氏率いるHapyrusです。今回、来日中の藤川氏に直接、Hapyrusが現在最も注力するAmazon Redshiftに関するビジネスを中心にお話を伺いました。 藤川幸一氏 Redshiftへのデータアップロードを事業の中核に ─⁠─H