PostgreSQLとMySQLのメジャーバージョンアップのためのチートシート作った - そーだいなるらくがき帳中国地方DB勉強会 in 岡山の登壇資料です。 そのうちここで登壇動画が公開されることでしょう。 肝心なチートシートは以下のとおり。 PostgreSQL gist.github.com MySQL gist.github.com チートシートだけじゃわからない！困ってる！ Have Fun Techがバージョンアップのサポートしますのでお気軽にご相談ください。 have-fun.tech まとめ やっぱ中国地方DB勉強会は最高だぜ！
次世代データベース TiDB の検証とその評価 [DeNA インフラ SRE] | BLOG - DeNA Engineering
※こちらは先日実施された DeNA インフラエンジニア / SRE MEETUP で話した内容を Blog 記事化したものです！ こんにちは！IT基盤部の熊谷です。IT基盤部にて大規模ゲームのインフラを見ている 新卒２年目のインフラエンジニアです。この記事では “DeNA でのデータベース運用とそのツラミ” と、“TiDB導入への検証・検討” をご紹介させていただきます。 データベースの最適解 DeNA のデータベース構成は最適解を求めて改良を積み重ねてきました。最初期の構成、(便宜上、第１世代と呼びます) では VM Instance 上に MySQL を構築し管理する MySQL on EC2 構成。続く第２世代では、マネージドサービスを駆使した Aurora MySQL 構成。この２世代の中で生じた “ツラミ” を解消する次の世代、言わば 第３世代に該当する新しいデータベース構成を現
![次世代データベース TiDB の検証とその評価 [DeNA インフラ SRE] | BLOG - DeNA Engineering](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/a7a9ef2e383cbfc8885ee9e5572b0b143267e771/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fengineering.dena.com%2Fblog%2F2022%2F01%2Finfra-meetup-tidb%2Fcover.png)
Google、オープンソースソフトウェアの脆弱性をバージョンごとにデータベース化する「OSV」（Open Source Vulnerabilities）プロジェクトを開始
Googleは、オープンソースで開発されているソフトウェアの脆弱性がどのバージョンで生じ、どのバージョンで修正されたかなどの詳細をデータベース化する「OSV」（Open Source Vulnerabilities）プロジェクトの開始を発表しました。 オープンソースはクラウド基盤からアプリケーションまで、さまざまな場所で重要な役割を果たすようになってきています。そのため、正確な脆弱性情報の管理もまた重要さを増しています。 OSVにより、オープンソースソフトウェアの開発者やメンテナは手間がかかっていた脆弱性の報告が容易になります。 利用者はオープンソフトウェアの脆弱性がいつ修正されたのかなどの正確な情報を簡単かつ一貫した方法で得られるようになり、利用するソフトウェアの脆弱性の管理と対応を迅速かつ容易にできるようになります。 バグの再現手順を提供すればOSVが自動的にバージョン情報などを探索
MySQL データベースの負荷対策/パフォーマンスチューニング備忘録 インデックスの基礎〜実践 - Qiita
TL;DR この記事に書いた事 二分探索木のお話(前提知識) MySQLのInnoDBで利用されているB+木インデックスの構造と特性 (前提知識) MySQLのClusteredIndex,SecondaryIndexについて(前提知識) カーディナリティについて(前提知識) 実際の負荷対策 検出編 スロークエリ 検出編 その他のクエリ割り出しいろいろ クエリ・インデックスの最適化 explainの使い方と詳細 ケース別実践 単純にインデックスがあたっていないケース カーディナリティが低いインデックスが使われているケース 部分的にしかインデックス/複合インデックスがあたっていないケース 複合インデックスの順序誤りでインデックスが適用できていないケース 複合インデックスの最初がrange検索のケース ソートにインデックスが適用できていないケース ソートにインデックスが適用できていないケース（
Mackerelで開発した時系列データベースについての論文がIEEEの国際会議「COMPSAC 2019」で発表されました - Hatena Developer Blog
Mackerel チームのWebアプリケーションエンジニア id:astj です。 さくらインターネットさんのプレスリリースにある通り、はてなのMackerelチームより、私 id:astjと、同じくWebアプリケーションエンジニアの id:itchynyも執筆に参加した論文「HeteroTSDB: An Extensible Time Series Database for Automatically Tiering on Heterogeneous Key-Value Stores（HeteroTSDB: 異種混合キーバリューストアを用いた自動階層化のための時系列データベースアーキテクチャ）」が、IEEEの国際会議「COMPSAC 2019」に採択されました。 論文は、2019年7月15日～19日（現地時間）にアメリカ合衆国ウィスコンシン州で開催された「COMPSAC 2019」にて、
モンストのサーバー負荷との戦い 〜あけおめ2018編〜 / bcu_30_server_9
スマホアプリ「モンスターストライク」のサーバー負荷は、年末年始に1年のピークを迎えます。2018年元旦のサーバー負荷に立ち向かうために実施した対策の一例として、データベースサーバー（MySQL）を安全に水平分割した事例を紹介します。見積もりから計画、実施に至るまでを時系列で振り返ります。
主要データベースの増え続けるdisk容量の対応事例
こんにちは、SRE の @masartzです。 今回は最近取り組んだ、メルカリの主要データベースの容量削減のお話をしようと思います。 TL;DR 主要データベースの容量を20%以上削減しました どういう状況だったか？ 何をしたか？ メルカリでは2017年11月現在、出品数は1日100万件を超えています。 なので、単純に日々多くのデータが増えていっています。 そのためデータベースのスケーリングは常に検討し、取り組まなければならない課題です。 今回扱ったデータベースはいくつかあるデータベースの中で商品テーブルを持つ、メルカリの主要データベースになります。 増え続けるデータに対応するための、テーブル分割を変則的な形で対応したのでその過程を紹介します。 前提：データベース分割方法 メルカリのデータベースには 会員情報や商品情報など、基本要素となるデータから、通知やお知らせメッセージなど付加的な機能
データベースについてのそもそも論
先月のはじめのほうで、「リレーショナルデータベースとの上手な付き合い方」というタイトルで、2回発表をした。ひとつは「まべ☆てっく Vol.1」であり、もうひとつは「Hacker Tackle（ハカタクル？）」である。 「リレーショナルデータベースの開発・運用に纏わるもろもろの話をして欲しい」というような内容の話をしてくれないかという同じような依頼を、ちょうど2日違いのイベントで頂いた。9/8のまべ☆てっくと、9/10のHacker Tackleである。そうなると必然的に話す内容も、同じようなものになってくる。同じ人物（＝私）が話すのだから、テーマも同じで時期も同じであれば、内容が同じようなものになるのが自然である。もし違うものになってしまっているのであれば、片方はウソをついているということになるはずだ。今日は発表に使用したスライドを紹介しつつ、なぜデータベースを使うべきなのか（あるいは使う
Nianticの求人から推測する『Pokémon GO(ポケモンGO)』のサーバ構成 - Qiita
1ワールドで済ますというチャレンジ Nianticの求人を見ていて、凄く驚いたのは、「Software Engineer - Server Infrastructure」での次の項目。 all on a single, coherent world-wide instance shared by millions of users. 対訳 全ての(アクション)は、数百万のユーザーに共有された単一の一貫した(サーバ群で行われる) つまり、ポケモンGOは１ワールドで構成されている。MMOのサーバを作ったことがある人なら5それがどんなに大変かピンとくるだろう。特に、ポケモンGOの様に一日に数百万人とかが遊ぶゲームで、1ワールドでゲーム世界を構築するのは、結構大変だ。6 MMOで1ワールドがなぜ大変か(データストレージとの戦い) MMOの様なオンラインゲームで、1ワールドがなぜ大変かを図示する。
MySQL5.7 / RDS / Aurora / Cloud SQL の性能比較 | 外道父の匠
CloudSQLの価格は実戦的という意味で、per Dayの価格を24hourで割った価格にしています。 メモリは2GBあれば検証としては十分なので格差は関係ありません。 IOPSはEBSならGeneral Purposeの1000GB*3で最大確保しています。 その他、ネットワーク周りなどポイントがあれば都度、補足していきます。 ベンチマークのデータ 今回、採取した全データはこちらになります。一部、目的に対して不要と判断したら省略しています。まぁ、こんなオレオレメモデータを見ても楽しくないでしょうから、１つ１つ考察していきましょう。 手法について 私がよくやる計測方法なのですが、innodb_buffer_pool_size がデータ容量より大きい健全な状態と、最小の16MBで過負荷ストレージを演出し、それぞれで参照／更新を別々にランダムアクセスをすることで、最初のボトルネックを炙り出し
人口増加都市
住みたいと思う町には、自然と人が集まる そして、そこには住みたい理由が必ずある 目指すべきは誰もが幸せに暮らせる町作り 人が集まる町を知ることでその秘密を探る
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