Kazuho@Cybozu Labs: MySQL のボトルネックを統計的に監視・解析する方法
MySQL のチューニング、と言った場合には、サーバーパラメータの調整や EXPLAIN コマンドを利用したクエリ実行計画の最適化が話題に上ることが多いです。しかし、発行する全ての SQL について、いちいち EXPLAIN コマンドを使って確認していては、いくら時間があってもたりません。チューニングを効率的に進めるには、まず、ボトルネックとなっている SQL クエリを特定し、次にその最適化を行うべきです。 ではどのようにして、ボトルネックを特定するのか。MySQL Conference & Expo 2009 のキーノートにおいて Mark Callaghan 氏は、Google では SHOW PROCESSLIST コマンドを使った統計的アプローチを使っていると述べていらっしゃいます (参照: MySQLConf 09: Mark Callaghan, "This is Not a
mMeasure Porject - MySQL監視ソフト
mMeasureとは？ mMeasureは、MySQLの状態を常時測定し、MySQLのチューニングポイントをアドバイスする、MySQL専用モニタリングソフトです。MySQLの主要なサーバー変数やステータスは、時／日／週／月／年の単位でビジュアルにグラフ化され、ブラウザで参照することができます。「クエリーキャッシュ使用率」や「接続数」といった測定値が、あらかじめ設定されたしきい値を超えた場合、MySQLをチューニングするためのアドバイスである「チューニングアドバイス」を表示します。同時に、チューニングアドバイスは「アラートメール」で管理者宛てにメール送信されますので、MySQLのチューニングが必要なタイミングが自動的に分かるという特徴を持っています。 スクリーンショット
プロのサーバ管理者がApacheのStartServers, (Min|Max)SpareServers, MaxClientsを同じにする理由 - blog.nomadscafe.jp
kazuhoさんが「プロのサーバ管理者の間では存在価値が疑問視されて久しい (Min|Max)SpareServers だと思う」と書いたり、hirose31さんが去年のYAPC::Asiaで{Start,{Min,Max}Spare}Servers,MaxClientsは同じにしているよと発表したり、実際前職のサーバはそのように設定されていたのですが、自分でうまく説明ができてなかったので、調べながら書いてみた。 本当はイントラブログ用に書いていたものですが、がんばったので転載。 前提として、CPUの使用率におけるsystemとfork Re: クラウドがネットワークゲーム開発者にもたらしてくれたもの - blog.nomadscafe.jpでも書いている通りforkってのはサーバにとって重い部類の処理になります。つまり負荷の高いときにforkを大量に行うのはしてはならないことの１つです。
Apache チューニング Tips | Carpe Diem
先日、Web サーバ勉強会 #2 が開かれました。内容は、Apache のチューニングということで、参加したかったのですが、他の予定があって参加できませんでした。 そこで、僕が個人的に行っている Apache のチューニングを紹介したいと思います。最初、スライドで作成しようかと思ったのですが、ブログにまとめたほうがよさそうなのでブログにまとめていきます。 まず、大前提として Apache をチューニングするうえで、大事なことはその Apache が提供する Web サービスの種類のよって大きくチューニングする内容が異なるということです。例えば、動画・写真共有サービスと株価情報のサービスを比較すると、当然のことながら大きくサービスの内容が異なりますし、HTTP レベルでみるとクライアントからのリクエスト数、データサイズ、などがかなり違ってきます。 ですので、まずは自分が扱っているウェブサービ
PostgreSQLのトラブルシュートとチューニング — Let's Postgres
NTT オープンソースソフトウェアセンタ 笠原 辰仁 この記事は、gihyo.jp & Let's Postgres 連動企画「今こそ！PostgreSQL」の第6回記事です。第6回目は、PostgreSQLのエラーメッセージや内部情報を見て、発生している問題の特定とその対策となるチューニングを紹介します。なお、トラブルの発生・予兆を適切に捕捉するためにも、ログの設定や稼動統計情報の監視をしておきましょう。 エラーメッセージについて トラブルと対策の前にエラーメッセージのレベルについて説明しておきます。PostgreSQLは複数のエラーレベルを影響範囲や深刻度によって使い分けています。エラーレベルそれぞれの解釈の仕方を下記の表にまとめてみました。 データベース管理者は、深刻な状況である PANIC と、性能情報を含む LOG レベルのメッセージに注意しましょう。一方、アプリケーション開発者
masuidrive on rails - RailsアプリをチューニングするならNew Relic RPM
Photo by Riverman72 あとで自分メモを書こうと思うけど、先に一言。 37signalsも使っているといううたい文句に惹かれて試してみた、Railsのパフォーマンス記録ツール/サービスNew Relic RPM(Rails Performance Management)が、すばらしい。 RPMは開発時用のDeveloperと、実機用のProductionのが二つあり、まだ開発時用のDeveloperモードしか試してはいないんだけど、専用の管理画面で、アクションを実行時のメソッド単位の実行時間、生成されるSQL、SQLの実行時間やインデックスの利用状況などが非常に簡単に把握できます。 Railsで開発している人なら、下のムービーを見れば、そのすごさが分かるはず。 RPM developerのデモ動画 | RPM production のデモ動画 いまこれを使って、PhotoS
postgresql パフォーマンスチューニング
このサイトは、もともと作者の自分用メモとして書き始めたものです。書いてあることが全て正しいとは限りません。他の文献、オフィシャルなサイトも確認して、自己責任にて利用してください。 数十万レコードのデータを持つ大規模なテーブルを扱うようになると、クエリによっては回答が得られるまでに数秒かかるケースも出てくる。これは、より多くのメモリやディスクの使用を PostgreSQL に許すことで改善される可能性が高い。ただし、扱っているデータベースが小さい時には大した効果は望めない。また、そもそもの実装メモリが 256M とか 128M という貧弱な状態では、調整の余地さえなく、単なる悪あがきだ。以下は搭載メモリ 1 ギガを目安に書いている。更に、テーブルの素性とクエリパターンによっては、テーブル自体のクラスタ化が加速を上乗せしてくれるかもしれない -- クラスタリングや適切なインデックスの作成は、メ
目的別ガイド：チューニング編 — Let's Postgres
この記事では PostgreSQL のチューニングの概要を紹介します。まずは PostgreSQL のチューニングの勘所を掴んでください。各項目についての詳細はリンク先の記事で紹介していますので、そちらをご覧下さい。 チューニングの流れ PostgreSQLのチューニングとして必要な作業には何があるのでしょうか？ システムの開発状況やボトルネックによって必要な作業は変わってきますが、およそ以下の事項が挙げられます。 1. 情報収集と分析 チューニングを総当りで試すのは得策ではありません。まずは「ログ」や「稼動統計情報」を収集し、パフォーマンスのボトルネックを見つけることが先決です。特に良くあるトラブルは「トラブルシュートとチューニング」にも対処方法があります。 2. チューニングの実施 最も影響の大きなボトルネックから順にチューニングしていきます。 ボトルネックが解消されるまで、それ以外の
PostgreSQL Hardware Performance Tuning
Next: パフォーマンスコンセプト PostgreSQL ハードウェアパフォーマンスチューニング POSTGRESQL は世界各地に点在する開発者集団により、インターネット上で開発さた オブジェクトリレーショナルデータベースです。 Oracle や Infomix のような商用 データベースの替わりとなるオープンソースデータベースです。 POSTGRESQL はカリフォルニア大学バークレイ校で独自に開発されました。 1996 年 には、あるグループがインターネット上で開発をはじめました。彼らはアイデアを 電子メールで交換し、ファイルサーバを使用してソースコードを共有しました。 POSTGRESQL は今日、機能、性能、信頼性において商用データベースに匹敵します。 また、トランザクション、ビュー、ストアドプロシージャ、参照性制約をサポート しています。ODBC、Java(JDBC)、TCL
第3回 データベース管理システム「PostgreSQL」の利用ノウハウ
今回は，PostgreSQLのパフォーマンス・チューニングとクラスタリングについて解説する。 データベースにおけるパフォーマンス・チューニングとは データベースにおけるパフォーマンス・チューニング（以後チューニング）とは，データベース・システムに問合わせを投げて返って来るまでの時間（応答性）や，平均的な処理スピード（スループット）を改善する作業を指す。厳密には応答性を改善するのか，とスループットを改善するのかではチューニング内容が異なることがあるが，ここではあまり細かいことにはこだらないことにする。 チューニング・テクニックはPostgreSQLのバージョンによっても変化するが，本稿ではPostgreSQL 8.4を前提とする。 チューニングのポイントは主に以下である。 1）PostgreSQL設定ファイルの調整 2）データベース物理設計 これらを順に解説する。 PostgreSQL設定フ
Tracを高速化する2つの方法 | Ryuzee.com
Tracは標準では全てのリクエストがcgi経由なので、よほどのマシンでないかぎり動作は非常にもっさりした感じになる。 通常のcgi経由で、100回リクエストを発行した場合（abコマンド） Concurrency Level: 1 Time taken for tests: 39.932895 seconds Complete requests: 100 Failed requests: 0 Write errors: 0 Non-2xx responses: 100 Total transferred: 350700 bytes HTML transferred: 309000 bytes Requests per second: 2.50 [#/sec] (mean) Tim
PostgreSQLを本当に高速化したい人のための10のポイント | 独り言v6
空気を読まずにPostgreSQLのを高速化する10のポイント - 象と戯れ -空気を読まずにPostgreSQLのを高速化する10のポイント - 象と戯れ - postgresqlグループ.の元エントリを読んで思うところがあったのだが、 PostgreSQLを高速化する16のポイント だからそんなせまっくるしいところでトンチンカンにdisる暇あるんだったら自分のブログでお好みの議論を書くかさもなきゃ/dev/nullにでも吐けとやんわりと言ってるんだよハゲ。 というわけでｗ。 だよねｗ。 まあ正直、上記元ネタのほうには色々突っ込みどころ満載なのだが、それは置いておくとしてL.starなりの高速化ポイントを一度書いておかないと、と思ったので記す。ただ、L.starはもうPostgreSQL界隈から離れて久しいので、必ずしも最新の内容を網羅していないことに注意されたし。また、出来るだけPos
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました - はてなの告知
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました 以下のエントリの通り、今年末を目処にはてなグループを終了予定である旨をお知らせしておりました。 2019年末を目処に、はてなグループの提供を終了する予定です - はてなグループ日記 このたび、正式に終了日を決定いたしましたので、以下の通りご確認ください。 終了日: 2020年1月31日(金) エクスポート希望申請期限:2020年1月31日(金) 終了日以降は、はてなグループの閲覧および投稿は行えません。日記のエクスポートが必要な方は以下の記事にしたがって手続きをしてください。 はてなグループに投稿された日記データのエクスポートについて - はてなグループ日記 ご利用のみなさまにはご迷惑をおかけいたしますが、どうぞよろしくお願いいたします。 2020-06-25 追記 はてなグループ日記のエクスポートデータは2020年2月28
甘肃空气优良天数逾九成水质土壤环境质量明显提升 爆发勒斯坦人地巴与当冲突-武冈新擞蔬菜行情网
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SQLチューニング(2) ～ 実行コスト(EXPLAIN / EXPLAIN ANALYZE） — NPO法人 日本PostgreSQLユーザ会
by 柴田 淳 — posted at 2005-10-26 23:48 last modified 2006-12-04 12:41 アプリケーションも何も無いのに、単に「デキの悪いSQLを作って、それをチューニングする」というのは非常に難しい。。 というわけで、とりあえず適当なサンプルデータを取ってくることにしました。ちょうど、IPAのOSS推進フォーラムでOSDLのDBT-1というベンチマークを浸かってPostgreSQLの評価をするとかの資料があったので、これをちょいと利用させてもらって、DBT-1のデータを作成することにしました。 がさごそ。がさごそ。 というわけで、ちょっと手間がかかったのですが、テーブル10コから構成されるサンプルデータベースが作成されました。もちろんサンプルデータもあります。 testdb=# \d List of relations Schema |
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資源の消費
shared_buffers (integer) データベースサーバが共有メモリバッファのために使用するメモリ量を設定します。 デフォルトは一般的に128メガバイト(128MB)です。 しかし、稼働中のカーネルの設定がこの値をサポートしていない場合、より少なくなることがあります（initdbの過程で決定されます）。 この設定は最低限128キロバイトなければなりません。 しかし、良い性能を引き出すためには、最小値よりかなり高い値の設定が通例必要です。 この値が単位なしで指定された場合は、ブロック単位であるとみなします。すなわち、BLCKSZバイト、一般的には8kBです。 （BLCKSZがデフォルト値と異なる場合、この最小値も異なる値になります。） このパラメータはサーバ起動時にのみ設定可能です。 1GB以上のRAMを載せた専用データベースサーバを使用している場合、shared_buffers
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