MySQL with InnoDB のインデックスの基礎知識とありがちな間違い - クックパッド開発者ブログ
こんにちは、サービス開発部の荒引 (@a_bicky) です。 突然ですが、RDBMS の既存のテーブルを見てみたら「何でこんなにインデックスだらけなの？」みたいな経験はありませんか？不要なインデックスは容量を圧迫したり、挿入が遅くなったりと良いことがありません。 そんなわけで、今回はレコードを検索するために必要なインデックスの基礎知識と、よく見かける不適切なインデックスについて解説します。クックパッドでは Rails のデータベースとして主に MySQL 5.6、MySQL のストレージエンジンとして主に InnoDB を使っているので、MySQL 5.6 の InnoDB について解説します。 InnoDB のインデックスに関する基礎知識 インデックスの構造 (B+ 木) InnoDB では B+ 木が使われています。B+ 木は次のような特徴を持った木構造です。 次数を b とすると、
YouTubeがMySQLをスケールアウトする「Vitess」をオープンソースで公開。Kubernetesに対応
YouTubeがMySQLをスケールアウトする「Vitess」をオープンソースで公開。Kubernetesに対応 Google Cloud Platformのブログに投稿された記事「Scaling MySQL in the cloud with Vitess and Kubernetes」で、Vitessは次のように説明されています。 At YouTube, we went on that journey as we scaled our MySQL deployment, which today handles the metadata for billions of daily video views and 300 hours of new video uploads per minute. To do this, we developed the Vitess platform,
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