3.4. CakePHP運用環境 のセットアップ
New CakePHP 5.1 Chiffon. Faster. Simple. Delicious. What's new in 5.1 The migration guide has a complete list of what's new in 5.1. We recommend you give that page a read when upgrading. A few highlights from 5.1 are: new plugin commands Components can now have dependencies injected by the container Upgraded to support PHPUnit 11.1+ Improved enum validation More events, so you can observe your app
WordPress の高速化 – その3 (MySQL のデータベース エンジンを変更) | COMPNET
前々回の記事、前回の記事と WordPress の反応を改善する方法を探ってきた。 PHP のコードの実行を高速化する XCache をインストールしたり、WordPress のページ表示の反応を良くする WP Super Cache プラグインを追加したりした。 確かに、これらの方策によって多少なりとも改善した気がしないでもないが、正直なところ思ったほどの効果は得られたと言えない。 しかしながら、もっと根本的な設定を見直すことで、大きく改善することができた。 それは WordPress の記事や設定などの各種データを保管する MySQL の設定にあった。 WordPress で使っている MySQL は default-storage-engine の値が InnoDB になっている。 MySQL をインストールしたときのインストール ウィザードで「Multifunctional Dat
ORMのパフォーマンス最適化
これは明らかに遅く非効率だ。この問題はEager Loadingというテクニックを使うことで解決できる。もし最初の注文クエリの一部として後で必要となる顧客とのアソシエーションをすべてロードしておけば、Customerに対するアクセスはただのプロパティへのアクセスになる。こうすれば後のデータベースクエリは不要になり、N+1問題も起こらない。 LightSpeedでは、そのEager Load設定をTrueに変更することで（もしくは手書きコードのエンティティにEagerLoadAttributeを適用することで）、アソシエーションのEager Loadを可能にする。Eager Loadされるアソシエーションをもつエンティティをクエリすると、LightSpeedは追加のSQLを生成して、‘プライマリ’エンティティと同じように関連したエンティティを取得する。 Order.Customerアソシエー
N+1問題 / Eager Loading とは - Rails Webook
N+1問題とは SQLクエリが 「データ量N + 1回 」走ってしまい、取得するデータが多くなるにつれて（Nの回数が増えるにつれて）パフォーマンスを低下させてしまう問題です。 次のように、何度もクエリが走ってしまい、その度に0.1msほどかかってしまってます。 Processing by PostsController#index as HTML Post Load (0.2ms) SELECT "posts".* FROM "posts" User Load (0.2ms) SELECT "users".* FROM "users" WHERE "users"."id" = ? LIMIT 1 [["id", 1]] User Load (0.1ms) SELECT "users".* FROM "users" WHERE "users"."id" = ? LIMIT 1 [["id",
N+1問題は1+N問題 - Qiita
N+1というからほわっつ？ってなって、1+Nって言われると理解しやすいと思った。 このページ非常にわかりやすい。 http://www.techscore.com/blog/2012/12/25/railsライブラリ紹介-n1問題を検出する「bullet」/ 上のページでいう、PrefectureとShopが一対多の関係になっているときに、Shopの方から、eachの中でshop.prefecture.name みたいにすると、shopの数だけprefecture探すSQL文が発行されることになる。 このページ（参考）では、N+1問題をシンプルに、「全レコードの取得に一つ＋各レコード分だけ SQL を発行してしまう問題」と定義していて、要はただこれだけの問題だと感じた。 例えば100万レコードあったら100万回SQL発行されるのかって考えると、さすがにだれでもやばみ感じると思う。 実際にサ
クエリ実行計画 - Wikipedia
クエリ実行計画（くえりじっこうけいかく）とは、ユーザが発行した問い合わせに基づきデータベース管理システム (DBMS) が内部的に生成する情報であり、これによりDBMSの行うデータ処理がプログラム的に表される。[注釈 1] DBMSはクエリ実行計画の生成にあたりクエリ最適化の処理を行い、最も効果的に処理できると判断されたクエリ実行計画を問い合わせから導き出す。 クエリ実行計画はDBMSがその機能を実現するための内部的な情報に過ぎないが、ユーザがチューニングを行うとき手がかりとなる情報を提供するために、多くのDBMSが実行計画の表示機能を提供する。 例としてApache Derbyの実行計画を以下に示す。 Statement Name: null Statement Text: SELECT Country FROM Countries WHERE Region = 'Central Ame
Database tuning - Wikipedia
This article needs additional citations for verification. Please help improve this article by adding citations to reliable sources. Unsourced material may be challenged and removed. Find sources: "Database tuning" – news · newspapers · books · scholar · JSTOR (December 2008) (Learn how and when to remove this message) Database tuning describes a group of activities used to optimize and homogenize
クエリ最適化 - Wikipedia
クエリ最適化（クエリさいてきか、英: query optimization）は、多くのデータベース管理システム (DBMS) の持つ機能であり、クエリ（データに対する問い合わせ）を実行する最も効率的な方法を決定する。クエリオプティマイザ (query optimizer) とも言う。クエリオプティマイザは、入力されたクエリについて考えられるクエリ実行計画群を評価し、どれが最も効率的か決定する。コストに基づいたクエリオプティマイザでは、個々の計画のコストを見積もり、最もコストの低い計画を選ぶ。コストはクエリ実行時コストであり、入出力(I/O)操作数、CPU時間、その他から決定する。評価されるクエリ実行計画群は、可能なアクセス経路（例えば、インデックス検索、シーケンシャル検索）と結合アルゴリズム（例えば、ソートマージ結合、ハッシュ結合、入れ子ループ）の組み合わせから生成される。探索空間は入力さ
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