Is PostgreSQL good enough?
A log of some thoughts about freelancing, about indie, about making things. On the web. It's a web log. A blog. tldr; you can do jobs, queues, real time change feeds, time series, object store, document store, full text search with PostgreSQL. How to, pros/cons, rough performance and complexity levels are all discussed. Many sources and relevant documentation is linked to. Your database is first.
ログ解析にパーティショニングを利用してみよう | Let's POSTGRES
Hitoshi Harada ここまでで一通り分析を終えました。ある時点での分析を行うことももちろんのこと、継続的にログを分析していき結果を比較していきたいものです。今回のデータは6日ばかりを対象にしているためデータサイズは大きくありませんでしたが、1ヶ月、1年と経過するにつれてサイズが増大します。ここでは、分析を継続していくために必要なテーブルパーティショニング（分割）の技術についてご紹介します。パーティショニングについてはこちらでも紹介しています。併せてお読み下さい。 PostgreSQLにおけるパーティショニング 9.0 現在、PostgreSQLにおけるパーティショニング機能とは、単一ノードにおける水平分割です。つまり、1マシン上において、行を選り分けることでテーブルを分割します。世の中のRDBMSには垂直分割（列による選り分け）をサポートしたり複数ノード（複数のマシン上にテーブル
SQLを使ってログ解析をしよう | Let's POSTGRES
PostgreSQLを使ってアプリケーションのログ解析を行います。データを取り込み、WebのアクセスログをPostgreSQLの機能を活かして解析します。 SQLを使ってログ解析をしよう PostgreSQLを使ってアプリケーションのログ解析を行う手法を紹介します。まず初回はログをPostgreSQLのDBに取り込む方法と、それに関するノウハウについて解説します。 ログ解析にhstoreを利用してみよう 今回は、PostgreSQLのDBに格納したログデータを、hstoreを利用して加工しやすい形にする方法を紹介します。hstoreはPostgreSQLのcontribモジュールです。本記事では、複数の要素を持つtextデータを扱いやすくする方法を解説していきます。 ログ解析にWindow関数を利用してみよう (遷移/離脱) ログデータの具体的な解析方法を解説します。Webページのアクセス
SQLを使ってログ解析をしよう | Let's POSTGRES
各項目がカンマ区切りのテキストで1行を構成します。実際には下記のような内容です。 (注)幅の関係で1行のデータを2行に分けて記述しています。 ee1bdfe5b017f8dcddea61b54aa76536,2010-05-13 00:00:03,1,277,DoSearch,sort 安い順 region ハワイ country ハワイ島 ee1bdfe5b017f8dcddea61b54aa76536,2010-05-13 00:00:04,2,115,ShowList,sort 安い順 region ハワイ country ハワイ島 ee1bdfe5b017f8dcddea61b54aa76536,2010-05-13 00:00:06,3,344,DoSearch,date 20100701 sort 安い順 region ハワイ country ハワイ島 ee1bdfe5b017
ログ解析にWindow関数を利用してみよう (遷移/離脱) | Let's POSTGRES
夏目 伸彦 前回までで、ログデータを扱いやすい形のテーブルにしました。今回は具体的に分析を進めていきます。分析すべき内容はニーズによって様々ですが、今回は詳細ページへの遷移率、及びその他の要因との関係を見ていくことにします。 遷移と離脱 遷移率は検索画面において大切な指標になります。検索において、ユーザーが結果を見て次の画面に遷移するか離脱するかは、検索結果の品質や操作性が優れているか否かにかかっていると言えるでしょう。従って遷移率は是非知っておきたい情報です。さらに遷移したユーザとそうでないユーザを特定したとき、「それぞれがどのぐらいサイトに滞在していたか」や「サーバからのレスポンス時間がどうだったか」を調べると、検索サイトの改善ポイントが見つかるのではないかと仮定します。 まとめると、遷移したユーザと離脱したユーザがどれだけいるのか、またユーザーの遷移と相関のある要因はないか、というこ
ログ解析にWindow関数を利用してみよう(寄与度) | Let's POSTGRES
Hitoshi Harada 分析の対象として前回ではセッションをターゲットに行いました。ログデータにはパラメータの情報が残されており、この情報をうまく分析できれば何か知見が得られるかもしれません。 条件パラメータの寄与度を調べる どのような条件で検索した人が詳細ページまで遷移しているかがわかれば、Webサイトの最適化の一助となるでしょう。つまり、「最初の検索で行き先を指定した人の方が詳細まで遷移しているのか？それとも日付を指定した人の方が詳細まで遷移しやすいのか？」を調べることで、よりユーザフレンドリーなWebへの改善が見込めそうです。 行を返す関数 集めたログから条件の寄与度を調べるためには条件をキーとした集計をできれば良さそうですが、ログの単位はセッションやアクセス単位になっていて、なかなか条件をキーにした形にするのは難しそうです。 ここで、条件パラメータを hstore にしておい
稼動統計情報を活用しよう(2) — Let's Postgres
NTT オープンソースソフトウェアセンタ 笠原 辰仁 稼動統計情報を取得してみよう では、実際に稼動統計情報を取得してみましょう。稼動統計情報は、PostgreSQLのテーブルやビューの形で提供されています。pg_stat_* という名称のテーブル/ビューがそれらに当たります。そのため、取得にはSQLを用います。なお、psqlの\dコマンドなどでpg_stat_*のビュー定義を見てみると、pg_stat_get_*() 関数で各種情報が取得されていることが分かると思います。稼動統計情報を直接取得するには関数を使うのですが、それをビュー経由でユーザが閲覧できるようになっています。本項では、pg_stat_*で提供されているビューを読み解いていくことにします。 それでは、前ページの冒頭で紹介した情報について具体的に解説していきます。下記は稼動統計情報の中でも多用される情報ですので、覚えておくと
SQLを使ってログ解析をしよう | Let's POSTGRES
各項目がカンマ区切りのテキストで1行を構成します。実際には下記のような内容です。 (注)幅の関係で1行のデータを2行に分けて記述しています。 ee1bdfe5b017f8dcddea61b54aa76536,2010-05-13 00:00:03,1,277,DoSearch,sort 安い順 region ハワイ country ハワイ島 ee1bdfe5b017f8dcddea61b54aa76536,2010-05-13 00:00:04,2,115,ShowList,sort 安い順 region ハワイ country ハワイ島 ee1bdfe5b017f8dcddea61b54aa76536,2010-05-13 00:00:06,3,344,DoSearch,date 20100701 sort 安い順 region ハワイ country ハワイ島 ee1bdfe5b017
スロークエリの分析 — Let's Postgres
NTT オープンソースソフトウェアセンタ 板垣 貴裕 スロークエリ (時間のかかるSQL) を発見するまでの手順を解説します。スロークエリ分析と改善は以下の流れで行うことになります。この記事では主に 1. のスロークエリの特定方法について解説します。2.については『スロークエリの改善』を参考にしてください。 どのSQLが遅いのかを見つける。 そのSQLがなぜ時間がかかるのかを判断する。 設定パラメータ、SQL、スキーマなどを改善する。 着目したSQLの性能を再測定し、2. から繰り返す。 着目したSQLのチューニングが完了したら、他のボトルネックを探すため 1. から繰り返す。 スロークエリの見つけ方 スロークエリを見つけるには、大きく分けて統計情報ビューを使う方法と、サーバログを使う方法の2つがあります。統計情報ビューを使う方法は PostgreSQL 8.4 以降でしか利用できませんが
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