CloudNativePGを動かしてみた！ ～PostgreSQL on Kubernetes～（第34回PostgreSQLアンカンファレンス@オンライ...
Devsの常識、DBAは非常識
CloudNativePGを動かしてみた！ ～PostgreSQL on Kubernetes～（第34回PostgreSQLアンカンファレンス@オンライ...
なぜMySQLのサブクエリは遅いのか。
よくMySQLはサブクエリが弱いと言われるが、これは本当だろうか？半分は本当で半分は嘘である。MySQLのサブクエリだってなんでもかんでも遅いわけではない。落とし穴をしっかり避け、使いどころを間違えなければサブクエリも高速に実行できるのである。今日はMySQLがどんな風にサブクエリを実行し、どのような場合に遅いのかということについて説明しよう。 EXPLAINで実行計画を調べた際に、select_typeにはクエリの種類が表示されるのだが、代表的なサブクエリには次の3つのパターンがある。 SUBQUERY DEPENDENT SUBQUERY DERIVED 結論から言おう。遅いのは2番目、DEPENDENT SUBQUERYである。DEPENDENT SUBQUERYとはいわゆる相関サブクエリに相当するもので、サブクエリにおいて外部クエリのカラムを参照しているサブクエリのことである。そし
tweets.zipをMySQLに突っ込んでSQLを学ぶ(導入編) · さよならインターネット
April 4, 2013 Twitterの過去ログが落とせるようになったので SQLに学ぶには丁度いいや。ということで カジュアルにOSX上でhomebrewを使ってMySQLに入れてみました。 MySQL ver.5.6 (homebrew install) OS / OSX 10.8.3 なにはともあれアーカイブをダウンロード Twitterの個人設定っぽいところから ポチポチするとダウンロードリンクが貼られたメールが送られてくるので ポチポチしてtweets.zipをダウンロード。 tweets.csvを探す tweets.zipを解凍すると、中身がこんな感じに出てきて index.htmlをブラウザで開くと、過去のツウィートが見れたりします。 時間泥棒なのでおすすめしません そして、tweets.csvが目的のファイルで、中身を開くと "tweet_id","in_reply_t
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
規模の大きなシステム開発に。データベース設計書からSQL文に変換·Database Modeling Excel MOONGIFT
Database Modeling Excelは指定フォーマットに沿ってDB設計書を作成することでSQL文に変換してくれるExcelファイルです。 システムの設計書を作成する中でデータベース定義書を書くことがあると思います。そんなときにはDatabase Modeling Excelのテンプレートに沿って記述してみましょう。そうすれば作成した後、SQL文に簡単に変換できますよ。 ファイル構成です。このExcelファイルはデモ兼テンプレートとなっています。MySQL/Oracle/SQL Server用が用意されています。 MySQL版です。まず表紙があります。 各テーブルの定義です。この形式に沿って自分で記述します。 ルールも書かれています。 処理を行うバッチファイルの内容です。 実際に生成されたSQLファイルです。MySQLのものを読み込めばMySQL対応のSQLが出力される仕組みです。
知って得するInnoDBセカンダリインデックス活用術！
InnoDBはクラスタインデックスという構造になっている。今日はクラスタインデックスがどういうことかということを、皆さんに理解して頂きたい。もっとも理解して頂きたいポイントは「セカンダリインデックスのリーフノードには主キーの値が含まれている」ということだ。 主キーの構造InnoDBの主キーは次の図のように「データが主キーのリーフノードに含まれる」という構造になっている。このような構造をクラスタインデックスという。 このような構造になっていることには利点と欠点があるが、大きな利点は主キーの値で検索をすると非常に高速だということだ。主キーのリーフノードにたどり着いたときには、既にデータのフェッチも完了している。データとインデックスが別々に格納されているタイプのストレージエンジンでは、インデックスからデータの位置を読み取って、その後データファイルからデータをフェッチする。このように二段階の操作が
第1回 SQL流 条件分岐（1） ウォーミングアップ | gihyo.jp
はじめに 私たちが通常、C言語やPerl、Javaなどの手続き型言語（またそれに基礎を持つ言語）を使ってプログラミングを行う場合、最も多用する基本的な制御構造が分岐とループです。この2つを使わずにプログラミングしろ、と言われたら、それはかなりきつい制約になるでしょう。腕試しや暇つぶしに試すにはおもしろいかもしれませんが、およそ実務的なコーディングは不可能になるに違いありません。 話は、SQLとデータベースの場合でも同じです。SQLにおいても、やはり分岐とループは非常に重要な役割を果たす機能であり、SQLプログラミングの際にこの2つの機能を欠かすことはできません。しかしながら、手続き型言語を使いこなすプログラマの多くが、なぜかSQLを使う段になると思い通りの制御構造を記述できないことに苛立ちを感じ、結果、非効率的なSQL文が多く生み出されています。これはなぜでしょう？ SQLで分岐とループを
DBサーバーの負荷分散
MySQLアクセスを負荷分散する ユーザーからのアクセス数が非常に多いWebサイトにおいて、MySQLのSLAVEサーバーを複数台並べて負荷分散させるということがよく行われています。ただ、Webアクセスの負荷分散は一般的なテーマなのでいろいろなところで語られているのに対し、DBアクセスの負荷分散というテーマは一般的でないのかあまり語られていないように感じます。 DBアクセスを負荷分散するにあたって一番荒っぽい方法は、Webサーバー上のプログラムの中でどのSLAVEサーバーに接続するかをランダムで決める方法です。ランダムと言っても長時間アクセスしているとほぼ接続先が均等化されるので、一見この方法でも問題ないように見えます。しかしこの方法だと、接続しに行こうとしたSLAVEサーバーが高負荷もしくはサービス停止中であっても構わず接続しに行ってしまうという問題があります。 このような問題を解決する
複合主キーを避けるべき理由 - 虎塚
データベース設計の話をしていて、「連番の主キーは業務上意味のないデータだから、テーブルに持たせるのはムダだ。複合主キーにするべき」という意見を聞く機会がありました。 脊髄反射で「ないわー」と思ったものの、理由を上手く説明できなかったので、改めて考えてみました。 その結果、次のような結論に至りました。 単一の連番カラムによる主キーと、複合カラムによる主キーとで迷ったら 実装をシンプルにし、業務変更の影響範囲を小さくするために、複合主キーを避ける というわけで、調べたことや考えたことをメモしておきます。# 間違っている部分があれば、教えていただけると嬉しいです。 （2011/07/25 追記）複合主キーとサロゲートキーについては、要件やシステムに依存して多様な判断がありうると思います。にもかかわらず、「避けるべき」というタイトルにしたのは極端でした。申し訳ありません。ご指摘下さった皆さん、あり
インデックスの基礎知識
■ インデックスとは データベースの世界で、インデックス(索引)とはテーブルに格納されているデータを 高速に取り出す為の仕組みを意味します。 インデックスを適切に使用することによってSQL文の応答時間が劇的に改善 される可能性があります。 インデックスにはB-Treeインデックスをはじめ、ビットマップインデックス、 関数インデックスなどの種類がありますが、ここでは最も一般的に使われ、かつ ほとんどのDBMSでサポートされているB-Treeインデックスについて解説します。 ※ CREATE INDEX文でオプションを指定しない場合は通常B-Treeインデックスが 作成されます。 ■ B-Treeインデックスのしくみ B-Tree(Balanced Tree)インデックスは次のようなツリー状の構造になっています。 ツリーの先頭はヘッダブロックと呼ばれています。ヘッダブロックでは、キー値の 範囲
Home
All of Percona’s open source software products, in one place, to download as much or as little as you need.
MySQLパフォーマンスチューニングのためのクエリの基礎知識 - 久保清隆のブログ
前回書いたMySQLパフォーマンスチューニングのためのインデックスの基礎知識に引き続き、MySQLのパフォーマンスチューニングについて学んだことをまとめ。 MySQLを使っていると、クエリが遅い理由をつきとめる必要が出てくる。 どうやって遅いクエリをつきとめ、改善すればよいかについて学んだのでまとめた。 下記のような基礎知識があればパフォーマンスチューニングをうまくやれる、と思う。 クエリ処理の基礎 MySQLがクエリを処理する手順 まずはMySQLがクエリを処理する手順を知っておく必要がある。 処理は以下のような流れで進む。 クエリキャッシュの中からクエリの結果を探す。見つかればそれを返す。 クエリを解析して構成要素に分解する。 クエリの構文が正しいことを確認 クエリについて基本情報を収集する。 クエリを基本的な要素に分解した後、何を実行すべきかを判断する。 クエリオプティマイザが動き始
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
On learning InnoDB: A journey to the core
リレーショナル・データベースの世界
【21社から5社をSNSの評判から厳選】おすすめの出会い系アプリ＆失敗しない選び方｜マッチングアプリ漂流教室 – マッチングアプリの感想をSNSの意見を参考に紹介
IBM Developer
