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MySQL 5.1からデフォルトで有効になっている便利な機能としてプロファイリングというものがある。MySQL 5.0でも利用出来たのだが、実験的な機能という位置づけであり、搭載されていたのはGPL版のMySQL Community Server限定だった。MySQL 5.1からは全てのエディションでプロファイリングを利用することができる。 プロファイリング機能を利用すると、クエリの状態(特に状態遷移やリソースの消費状況)を詳細に分析できるのでとても便利だ。MySQLエンジニア必携の機能といって良いだろう。というわけでプロファイリング機能の使い方を説明しよう。 MySQLサーバにログインしたら、まずは次のようにしてプロファイリングを有効にする。 mysql> SET profiling=1; すると、クエリの情報が記録されるようになる。次に、分析したいクエリを実行する。クエリはなんでもいい
余分なソートを行わずに ORDER BY または GROUP BY の要求に応じるために、MySQL はインデックスを使用する場合があります。 全ての使用されていないインデックス部分と他の部分が WHERE 節内で定数であるカラムである場合、ORDER BY がインデックスに完全にマッチしない場合でもこのインデックスを使用できます。 次のクエリではインデックスを使用して ORDER BY / GROUP BY 部分を解決します。 SELECT * FROM t1 ORDER BY key_part1,key_part2,... SELECT * FROM t1 WHERE key_part1=constant ORDER BY key_part2 SELECT * FROM t1 WHERE key_part1=constant GROUP BY key_part2 SELECT * FR
This document summarizes a presentation about performance and scalability for real world web applications. The presentation discusses thinking horizontally and scaling out applications across multiple servers rather than vertically scaling single servers. It emphasizes keeping applications stateless and avoiding storing state on individual application servers. Effective use of caching, such as cac
アメーバブログ(アメブロ)はサイバーエージェントが運営する無料のブログサービスである。同社のデータベースチームは急激に増加し続けるアクセスに対応し、パフォーマンスを維持するために、データベースの改善を続けてきたという。その経緯と現状が、MySQL ユーザコンファレンス 2008の場で紹介された。 アメブロにおけるデータベース改善の歴史 サービスを開始した2006年9月時点では、Active-Standby構成のOracle 10g 2台のみで、MySQLは使用していなかった。これで4億PV(ページビュー)を支えていたという。 その後、アクセスの増加に伴ってハードウェアを拡充し、現在はOracle 10g RAC 4台(Active3台-Standby1台)構成になり、MySQLはマスターに1台、スレイブに41台を導入しているとのこと。 このシステムは2006年10月からMySQLを導入し、
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
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
MySQLを高速化する10の方法という記事がとても好評だったようである。記事を読んで頂いた皆さん、ありがとう。 この記事に対する便乗(?)でWeb屋のネタ帳: PostgreSQLを高速化する16のポイントという記事を書いて頂いたようだが、そちらの方もかなり人気だったようである。他人が作ったソフトウェアに改良を加えるというフリーソフトウェアやオープンソースソフトウェアの精神も基本は便乗であるので、便乗については大いに賛成したいというかむしろ取り上げてくれてありがとう!!と思うわけであるが、ここでさらに俺はこう考える。 と。 Web屋のネタ帳さんの記事では16のポイントが紹介されているが、漢(オトコ)のコンピュータ道の記事は10の方法だったのであと6つ足りない。オトコは数で勝負!!というわけで今日はネタを振り絞ってさらに7つのMySQL高速化テクニックを紹介しよう。 1. インテルコンパイラ
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« メッセージキュー事始め with Q4M | メイン | フレンド・タイムライン処理の原理と実践 » 2008年06月09日 MySQL のクエリ最適化における、もうひとつの検証方法 EXPLAIN を使用して MySQL の SQL を最適化するというのは、良く知られた手法だと思います。しかし、EXPLAIN の返す結果が、かならずしもアテになるわけではありません。たとえば、以下のような EXPLAIN を見て、このクエリが最適かどうか、判断ができるでしょうか。私には分かりません。 mysql> EXPLAIN SELECT message.id,message.user_id,message.body FROM message INNER JOIN mailbox ON message.id=mailbox.message_id WHERE mailbox.user_id=2 OR
インデックスマージアクセス方法では、複数の range スキャンを含む行が取得され、その結果が 1 つにマージされます。 このアクセス方法では、単一のテーブルからのみインデックススキャンがマージされ、複数のテーブルにわたるスキャンはマージされません。 このマージによって、その基盤となるスキャンの和集合、共通集合、または共通集合の和集合を生成できます。 インデックスマージを使用できるクエリーの例: SELECT * FROM tbl_name WHERE key1 = 10 OR key2 = 20; SELECT * FROM tbl_name WHERE (key1 = 10 OR key2 = 20) AND non_key = 30; SELECT * FROM t1, t2 WHERE (t1.key1 IN (1,2) OR t1.key2 LIKE 'value%') AND
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このセクションでは、MySQL が ORDER BY 句を満たすためにインデックスを使用できるタイミング、インデックスを使用できない場合に使用される filesort 操作、および ORDER BY に関するオプティマイザから使用可能な実行計画情報について説明します。 セクション8.2.1.19「LIMIT クエリーの最適化」 で説明されているように、LIMIT を使用する場合と使用しない場合で ORDER BY が異なる順序で行を返すことがあります。 場合によっては、MySQL でインデックスを使用して ORDER BY 句を満たし、filesort 操作の実行に伴う余分なソートを回避できます。 インデックスのすべての未使用部分と追加の ORDER BY カラムが WHERE 句の定数であるかぎり、ORDER BY がインデックスと完全に一致しない場合でもインデックスを使用できます。 ク
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