オシャレエロサイトをリリースして、10万PV/日を捌くためにやったこと - 彼女からは、おいちゃんと呼ばれています
Railsで遅いMiddlewareを探す - 昼メシ物語
AさんはRailsで書かれたある遅いコードの検証をしていました。 X-Runtimeヘッダを見ると $ curl -Is localhost:3000/hello | grep X-Runtime X-Runtime: 5.008580 5秒もかかってる。 しかしRailsのログを見ると Started HEAD "/hello" for 127.0.0.1 at Tue Apr 03 13:04:11 +0900 2012 Processing by HelloController#index as */* Rendered text template (0.0ms) Completed 200 OK in 10ms (Views: 9.7ms) こんな感じで10msで返していることになっている。なんだこれは？ こういう状況で疑わしいことの一つとして、Rack等のMiddlewareのど
Linuxでシステムに対して意図的に高負荷をかけたい場合 - 元RX-7乗りの適当な日々
今更感があるかもしれませんが紹介。 stressコマンドを使うと、CPUやメモリ、ディスクに対して意図的に負荷を与えることができます。 どこで使うかというと、、、高負荷時のシステムの挙動を見たい場合、AutoScaling等の負荷状況に応じて自動でスケールアップ/アウトさせるための仕組みのテストをしたい場合、部屋が寒いときにPCに発熱させたい場合ｗｗｗなどで使えるのかな、と。 Stressをインストール CentOSやRedHatの場合は、DAG(rpmforge)のリポジトリがあるので、ここのパッケージからインストールしましょう。 DAGをyumのリポジトリに追加する場合は、以下リンクから(CentOS5[x86_64]系の2010/05/14時点の最新版は)"rpmforge-release-0.3.6-1.el5.rf.x86_64.rpm"をダウンロードして、rpmインストールしま
なぜMySQLのサブクエリは遅いのか。
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
さらにMySQLを高速化する7つの方法
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
HowFriendFeedUsesMySqlToStoreSchemaLessData - FriendFeed では MySQL を使いどのようにスキーマレスのデータを保存しているのか
HowFriendFeedUsesMySqlToStoreSchemaLessData - FriendFeed では MySQL を使いどのようにスキーマレスのデータを保存しているのか 目次 この記事について FriendFeed? では MySQL を使いどのようにスキーマレスのデータを保存しているのか 背景 概観 詳細 一貫性と原子性 性能 FriendFeed? では MySQL を使いどのようにスキーマレスのデータを保存しているのか この記事について "How FriendFeed? uses MySQL to store schema-less data" の日本語訳です http://bret.appspot.com/entry/how-friendfeed-uses-mysql CC 2.5 でライセンスされています: http://creativecommons.org/
Ywcafe.net
Ywcafe.net This Page Is Under Construction - Coming Soon! Why am I seeing this 'Under Construction' page? Related Searches: Free Credit Report music videos Migraine Pain Relief Best Mortgage Rates Credit Card Application Trademark Free Notice Review our Privacy Policy Service Agreement Legal Notice Privacy Policy
漢(オトコ)のコンピュータ道: MySQLを高速化する10の方法
ちょっとキャッチ−なタイトルをつけてしまったが、今日は独断と偏見でMySQLを高速化する方法を10個紹介しよう。MySQLサーバをチューニングするときや初期導入する場合などに参考にしてもらいたい。 1. バッファを増やす、または減らす チューニングの基本中の基本であるが、適切なバッファサイズを設定することはパフォーマンスチューニングの要である。主なバッファは次の通り。 innodb_buffer_pool_size・・・InnoDBだけを利用する場合は空きメモリの7〜8割程度を割り当てる最も重要なバッファである。余談だが、実際にはここで割り当てた値の5〜10%ぐらいを多めにメモリを使うので注意が必要だ。 key_buffer_size・・・MyISAMだけを利用する場合は、空きメモリの3割程度を割り当てるといい。残りはファイルシステムのキャッシュ用に残しておこう。 sort_buffer_
第8回 体感速度の改善 : bootchart, concurrent boot, readahead, preloadの利用 | gihyo.jp
Ubuntu Weekly Recipe 第8回体感速度の改善 : bootchart, concurrent boot, readahead, preloadの利用 今回は、Ubuntuの起動速度の計測・OSブート時間の短縮・デスクトップ環境のレスポンス速度を改善させる方法など、体感速度を改善させる方法を紹介します。 なお、今回の手法のうち幾つかはきわめて富豪的なものですので、十分なパフォーマンスがあるシステムで速度を稼ぐためのものです。低速なPCを利用している場合、これらのレシピを適用するとかえって体感速度が低下する可能性がありますので、無条件に適用することは避けてください。 おおむね2005年以降のPCで、かつ、メモリが1.5GB以上搭載されていれば効果があると考えられます。 富豪的アプローチを採用しているレシピには、（※富豪的）という目印をつけてあります。 起動速度の計測 / b
Ubuntuの起動を19秒にする等のチューニングのメモ (blog@browncat.org)
blog@browncat.org Web, Linux, Ubuntu, Mac, PDA, 携帯電話, プログラミング, ソフトウェア＆落書き Ubuntu 7.04の設定で起動時間を47秒から19秒に劇的に短縮したというtipsとその他のチューニングの紹介。なかなか速いですね。私も一部やってみたところ、確かに効果がありました。 LC's All-Purpose Self Rising Flour, er, Blog: Making Ubuntu boot in 19 seconds Tweak ubuntu for speed - TVease Wiki (リンク切れ。次のページを参照) Tweak ubuntu for speed - TommasiNET ubuntu feisty 高速化メモ - けつなめ(上のページの日本語の解説) いろいろ書いてありますが、ざくっと列挙＋追記
「はてな流大規模データ処理」を見てきた - もぎゃろぐ
KOF2008：関西オープンソース2008というイベントに来ています。 はてなの伊藤さんの講演があったので、講演メモを公開。 ＃ボクがメモした内容であって、100%言ったとおりに書いてあるわけじゃないので、参考としてご覧ください。 (続き) アジェンダ 大規模なデータ OSのキャッシュ MySQLの運用 大規模データアプリケーションの開発 データの例 はてなブックマークのデータ量：五千万件くらいのデータ量 このデータに対して何百万人がアクセスしてくる状況でどういう作りにするか レコード数 1073万エントリー 3134万エントリー 4143万タグ データサイズ エントリー2.5GB 何の工夫もなく普通にアクセスすると...200秒待っても結果が帰ってこない 大規模データの難しいところ 開発サーバで開発者が作っている時は快適に動いていても、多数の人間がアク
Kazuho@Cybozu Labs: ウェブサービスにおける SSD 導入にむけて〜検索サービスの可能性
« Filter::SQL でデータベースを叩くワンライナーを簡単に書く方法 | メイン | ウェブサービスにおけるダメージコントロール (MySQL のスロークエリを自動的に kill する方法) » 2008年10月28日 ウェブサービスにおける SSD 導入にむけて〜検索サービスの可能性 実際に試してみた結果については、ウェブサービスの SSD 化について話してきましたをご参照ください。 検索エンジンや小さな行が多いデータベース等で使用する目的での SSD (Intel X25-M) のベンチマーク結果については、Kazuho at Work: Benchmarking SSD for MySQL をご覧ください (InnoDB の話をしていますが、Senna / Tritonn でも基本的に同じ) Sun が SSD 製品の投入を表明 (マイコミジャーナル) したり、Google
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