こんにちは、CTOの森です。iimonは今回が初のアドベントカレンダー参加です！ 本記事はiimonアドベントカレンダー1日目の記事となります。 はじめに 検証した環境 MySQL/mecabのインストール 大量のデータを入れる 1レコードのINSERTにかかった時間 検索してみる 検索文字列が「出来事」の場合 インデックスなし N-gram(bi-gram) IN NATURAL LANGUAGE MODE IN BOOLEAN MODE MeCab IN NATURAL LANGUAGE MODE IN BOOLEAN MODE 検索文字列が「チューリングはロンドンのリッチモンドに住み」の場合 まとめ 参照したサイト 最後に はじめに 今回はMySQLで全文検索機能を使う際のパフォーマンスについて書こうと思います！ 全文検索をちゃんと使うのであればElasticsearchやSolrな
MySQL 8.4 LTS登場！！
記事を書くのが遅くなってしまったが、先日MySQL 8.4シリーズが登場したので紹介をしておこうと思う。新機能の解説については機会を改めて書くとして、今回は主にアップグレードにまつわる重要なポイントを書き記しておく。 LTS = Long Term Support 以前の記事でも紹介した通り、MySQL 8.4はLTS = Long Term Supportのバージョンとなっている。長期間サポートするために互換性を最大限保証するバージョンである。前のメジャーバージョンであるMySQL 8.0シリーズのように、シリーズの途中で互換性が破壊されるような変更が入ることは基本的に無い。「バグ修正のためにどうしても仕様を変えなければならない」というような事態が生じる可能性はゼロではない。なので絶対に互換性が保たれるとは言い切れないところであるが、基本的には仕様変更はない方向で今後リリースされていくこ
概要 当時数ヶ月間誰も原因がわからなかった一時的にRDSの負荷（CPU使用率）がスパイクする現象の原因を調査できる環境を整えて、原因分析〜改善まで実施したときの話です。 1つ1つの取り組み自体は大きなことはやっていませんが、一連の動きで得られたものも多かったのでアウトプットしようと思い記事にまとめました。 取り組んだ課題 原因を特定するためのツールがない そもそも何が原因でRDSのCPU負荷が高まっているのかを調べるための情報がCPU使用率以外に全くない状況でした。 そこでRDSの負荷原因を探る方法を調べると、Performance InsightsやCloudWatch Logsへのスロークエリログ出力を使う記事をいくつか見つけたのでこの2つについて調べることにしました。 Performance Insights データベース負荷をSQLなどの単位で時系列で可視化したり、トップSQLやD
tl;dr はじめに DuckDB とは DuckDB では何が読めるのか 使ってみる S3 上のJSON を読んでみる リレーショナルデータベース 他ツールではなく DuckDB を使うメリット しくじりポイント （特にリリースされたばかりの）バージョンには気をつける S3 のオブジェクト数が多い場合不都合がありがち スレッドの調整が必要な場合も Redshift には未対応 終わりに 付録 MySQL のデータを読み込む例の MySQL 側の準備 tl;dr DuckDB 便利だよ。分析以外でも使えるよ 色々な場所のデータを閲覧・結合できるよ。標準SQLも使えるよ ただし、細かい落とし穴は色々あるので気をつけてね はじめに2023年4月にデータエンジニアとして入社したmin（@not_rogue）です。暖かくなるにつれ、YouTube で見た南伊豆ロングトレイル | 松崎町に行く機運が
TL;DR RDS の メジャーバージョンアップグレード を行なった PostgreSQL 11.6 -> 15.5 MySQL 5.7.44 -> 8.0.36 PostgreSQL は AWS CDK を利用した、自前での手動切り替えをベースにした Blue/Green デプロイによるアップグレードを行なった MySQL は AWS コンソールから AWSが提供している機能である RDS Blue/Green Deployments による MySQL のアップグレードを行なった nginx の ngx_http_proxy_module を活用してサービスのダウンタイムを防止した はじめに 初めまして。株式会社ジーニーの GENIEE CHAT開発チームのマネージャーを担当しています。 今回は、データベースのメジャーアップグレードを行った際の手順やポイントなどを書いていこうと思います
GitHub - xataio/pgroll: PostgreSQL zero-downtime migrations made easy
pgroll works by creating virtual schemas by using views on top of the physical tables. This allows for performing all the necessary changes needed for a migration without affecting the existing clients. pgroll follows a expand/contract workflow. On migration start, it will perform all the additive changes (create tables, add columns, etc) in the physical schema, without breaking it. When a breakin
背景などは https://wrsn0.hatenablog.com/entry/2024/02/22/092703 へ
pytest でテストケース毎に DB を自動的に初期化して、テスト開発体験を向上させる - SalesNow Tech Blog
概要 Web バックエンドのテストコードを書く場合、その多くは DB に依存していることが多いです。 DB 関連のテストは、テストデータの準備やテストケース毎の DB 処理化を適切に行うことが重要ですが、手間がかかる場合あるため、Mock で擬似的にテストしてしまうことも多いかと思います。 ただ、Mock を使ったテストは本質的な問題を検知できない意味のないテストになってしまう可能性があり、可能な限り DB の Mock を行わずに、実際の DB を使用してテストすることが望ましいと考えています。 本記事では、pytest、sqlalchemy、PostgreSQL を使った場合に、テストケース毎に DB を簡単に初期化しつつ、テストケース毎の前提データ登録も簡単うことでテスト開発体験を向上させる方法を紹介します。 前提環境 本記事では、以下の環境を前提として説明いたします。 python
Amazon Aurora のインフラコストを55％削減しました。 - Stanby Tech Blog
はじめに こんにちは。スタンバイで求人データ管理に関するバックエンドエンジニアをしている池田です。 スタンバイはWEB上に存在する大量の求人を一括検索できるサービスを提供しており、その求人票のマスタのデータは Amazon Aurora を使って運用しております。 以下の記事で説明をしておりますが、2021年に求人取込直後の求人情報を構造化データとして保存するために Amazon Aurora を採用しました。 スタンバイの求人情報取込の仕組みを作り直した話 〜序章〜 DBエンジンとして Aurora ( MySQL 5.7 ) を利用しております。 ストレージエンジンとしてInnoDBを利用しております。 しかし作り直しから時が経ち、求人票の増加や各種機能の追加等によって Aurora のデータ量は想定上の速さで増加していき、それに比例する形でインフラコストも増加し続けていました。 今回
サービス概要 タイトル通り、現状はSoundCloudみたいに自分の作った曲を投稿できるサービスです。 現在実装されている機能は以下の通りです。 楽曲投稿 アルバム ランキング メッセージ（DM） フォローとフィード（タイムライン） いいねとブックマーク タグ・キーワードによる検索 このようにとりあえずSoundCloudのような楽曲投稿サービスとしての機能は最低限備えていますが、ゆくゆくはミュージシャンの活動拠点になることを目指しています。というのは、例えばYouTubeへの投稿や各種サブスク配信へのリンク、またライブなどイベントへの参加日程など、活動の実績/予定などがすべて1ページでわかるようにしたいと思っています。 また、ミュージシャン同士の交流/発見の場にしていきたいです。バンドメンバーや演奏を依頼する相手を見つけるのに適した場所はあまりありません（いわゆるメン募サイトは機能不全だ
TL;DR TypeORMで発生していたスロークエリを改善 スロークエリを改善したらECSの負荷も減少 はじめに スロークエリを改善したら、ECSコンテナ側の負荷も下がってなんでだろ？と思ったので記事にしようと思います。 環境 TypeORM v0.3.20 Node.js v18.x バックエンドインフラ ECS on Fargate => Amazon Aurora MySQL 負荷改善の前と後 まずはどのくらい改善したのかを示します。 この時ECSコンテナ8台動いてました。(4vCPU 8GBMem) 改善前 改善後 改善前と改善後は一日前の同じ時間帯のものです。 ちゃんと動いてるのか不安になるくらい下がってました笑 どのような対応をしたのか スロークエリの出ていたクエリでMySQLの実行計画を確認しました。 TypeALL,index, Using Filesort等はなかったので
はじめに 以前こんなツイートをしました。 すると、リプライで色々とコメントを頂きました。（疑問を投げかけたら答えてくれる方々、本当にいつもありがたいです🙇♂️） ということで、本記事では推定行数と実際の行数の乖離を減らすために何をやったのかを備忘として書きます。 ただ、実際のSQLや実行計画を書くことはできないので、あくまでどんな考え方をしたのか、ということを書きます。 対処法①（対象のテーブルのautovacuum頻度を変更） 対象のテーブルはかなり更新の激しいテーブルだと聞いていたので、まずは統計情報が最新化されているかを考えました。 更新が激しくてautovacuum時の自動ANALYZEが追い付いていないんじゃないかと考え、対象のテーブルだけ自動ANALYZEの頻度が上がるように設定を変更しました。 PostgreSQLの設定パラメータは基本的にはpostgresql.conf
Amazon Aurora MySQL バージョン 2 (MySQL 5.7 互換) からバージョン 3 (MySQL 8.0 互換) へのアップグレードのチェックリスト、パート 1 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon Aurora MySQL バージョン 2 (MySQL 5.7 互換) からバージョン 3 (MySQL 8.0 互換) へのアップグレードのチェックリスト、パート 1 本記事は、Amazon Aurora MySQL version 2 (with MySQL 5.7 compatibility) to version 3 (with MySQL 8.0 compatibility) upgrade checklist, Part 1 を翻訳したものです。 Amazon Aurora MySQL 互換エディション バージョン 2 (MySQL 5.7 互換)は 2024 年 10 月 31 日に標準サポートの終了が予定されています。Amazon Aurora MySQL バージョン 2 の標準サポートの終了タイムラインについて
TiDBによる大規模ログデータ管理の挑戦！シャーディングなしで大量インサートをさばくには？ - LINE株式会社 - TiDB User Day 2023
イベント開催日：2023年7月7日 講演者：LINE株式会社 ITSC データベース室 MySQL 1チーム ソフトウェアエンジニア 大塚 知亮 氏 本スライドでは、TiDBで大量のログデータを管理するRDBとして、MySQL及びTiDBを検証した過程と結果、そしてオンプレでの運用方法について発表します。通常、超大量のデータ挿入や更新が発生するアプリケーションにMySQLを利用する場合、適切なデータ量や負荷を基準にシャーディングを行って対応します。しかし、それによってシャードを意識したクエリの発行が必要になるだけでなく、シャードをまたいだデータのジョインや整合性の担保に頭を悩ませることになります。この一つの解決策として、MySQL互換の分散データベースであるTiDBは魅力的な選択肢です。このスライドでは、LINEでシャーディングなしで高負荷案件に対応するために、どのように検証し、オンプレで
はじめに こんにちは！私がつとめている CastingONE という会社の SaaS には、テーブル形式のデータ一覧ページがあります。この一覧ページですが、最近データ数が増えれば増えるほど、じわじわとパフォーマンスが悪くなっていってました…。そこで今回は、そのリストデータ取得におけるパフォーマンス改善を行なった時の、パフォーマンス計測方法や検討内容、最終的な結果をまとめてみました。 対象読者 バックエンドのパフォーマンス改善の方法や改善の流れに興味がある方 ちなみに私がこの改善を行なった時のスペックですが、パフォーマンス改善については初心者寄りでした。「パフォーマンス改善って何それ美味しいの？」というレベル感だった当初、「達人が教える Web パフォーマンスチューニング 〜ISUCON から学ぶ高速化の実践」という本には基礎を知るところから大変お世話になったので、ご興味のある方はぜひ読んで
EngineeringUpgrading GitHub.com to MySQL 8.0GitHub uses MySQL to store vast amounts of relational data. This is the story of how we seamlessly upgraded our production fleet to MySQL 8.0. Over 15 years ago, GitHub started as a Ruby on Rails application with a single MySQL database. Since then, GitHub has evolved its MySQL architecture to meet the scaling and resiliency needs of the platform—includi
MySQL公式のDockerリポジトリがcontainer-registry.oracle.comに引っ越していた
この記事は MySQLのカレンダー | Advent Calendar 2023 の10日目の記事です。昨日は meijik さんの 最新のSQL標準(SQL:2023)とFirebird/MySQL/PostgreSQL | キムラデービーブログ でした。 TL;DRdockerhub のMySQLイメージはもうメンテナンスしていないっぽい ややこしいのだけれど、 docker pull mysql で取得するのは「Docker社がビルドしたMySQLイメージ」で、 docker pull mysql/mysql-server で取得するのが「Oracle社がビルドしたMySQLイメージ」だった引っ越したのは後者のみMySQL Server Community Edition - Repository Detail 5.7は5.7.16と5.7.33だけ、8.0は8.0.22とそれ以降し
note ではメインデータベースとして Aurora MySQL を採用し、日々発生する膨大なトラフィックを処理しています。Aurora MySQL v2 (MySQL 5.7 互換) の標準サポートは2024/10/31 に終了するため、これを機に v3 (MySQL 8.0 互換) へのアップグレードを行いました。 アップグレードは無事に完了しましたが、いくつかの問題にも直面しました。これらを共有することで、これからアップグレードを検討している方へ参考になればと思います。 事前に検討した課題アップグレード後に致命的な問題が起きたらどうするかv3 へのアップグレード後に v2 へ切り戻すことは容易ではなく、スナップショットなどからの復元が必要になります。データをロールバックすることになるため、ユーザ影響が極めて大きく避けたい事態です。 そのため、基本的に切り戻しはできないという前提でアッ
MySQL/Aurora/TiDBロック入門 – 第２回ロックモニターの読み方【動画解説付】｜技術ブログ｜北海道札幌市・宮城県仙台市のVR・ゲーム・システム開発 インフィニットループ
MySQL/Aurora/TiDBロック入門 – 第２回ロックモニターの読み方【動画解説付】 MySQL とその互換 DB のロックやトランザクションの挙動を紹介する入門シリーズ、「第１回 トランザクション分離レベル」 では READ COMMITTED や REPEATABLE READ でどういう挙動になるか紹介しました。 第２回目の今回は MySQL InnoDB のロックモニターの読み方、使い方について解説します。MySQL のロック機構を理解するツールとして便利なのでぜひご一読ください！ ★ 第１回 トランザクション分離レベル ★ 第２回 ロックモニターの読み方 ★ 第３回 ロック読み取り、共有ロックと排他ロック ★ 第４回 インテンションロック ★ 第５回 レコードロック ★ 第６回 ギャップロック ★ 第７回 ネクストキーロックと降順インデックス ★ 第８回 共有ロックで発生
GitHub.com を MySQL 8.0にアップグレード
Authors Jiaqi Liu Daniel Rogart Xin Wu GitHubは、15年以上前に単一のMySQLデータベースを持つRuby on Railsアプリケーションとしてスタートしました。それ以来、GitHubは高可用性を構築する、テスト自動化を実装する、データのパーティショニングを行うなど、プラットフォームのスケーリングと可用性のニーズを満たすために、MySQLアーキテクチャを進化させてきました。今日、MySQLはGitHubのインフラストラクチャの中核を担い、選択可能なリレーショナルデータベースの一部です。 このブログは、1200台以上のMySQLホストを8.0にアップグレードした物語です。私たちのサービスレベル目標(SLO)に影響を与えることなくフリートをアップグレードすることは小手先の技で済むようなものではありませんでした。計画、テスト、そしてアップグレード自体
MySQLのREPEATABLE READとREAD COMMITTEDの違いを知るために色々試した - $shibayu36->blog;
MySQLのトランザクション分離レベルについてふんわりとした理解しかないなと感じた。もう少し理解するために、とくにREPEATABLE READとREAD COMMITTEDの違いを手を動かして色々確認してみた。 以下の記事を参考にした。 [RDBMS][SQL]トランザクション分離レベルについて極力分かりやすく解説 #SQL - Qiita MySQL :: MySQL 8.0 リファレンスマニュアル :: 15.7.2.1 トランザクション分離レベル 大まかな違い 公式ドキュメントを見る限り ノンリピータブルリード、ファントムリードが発生するか 範囲に含まれるギャップへのほかのセッションによる挿入をブロックするか の違いがありそうに見える。 ノンリピータブルリード、ファントムリードが発生するかを試す 以下のテーブルを作る。 CREATE TABLE `posts` ( `title`
Cloudflare Hyperdrive: Access PostgreSQL Databases Globally
InfoQ Software Architects' Newsletter A monthly overview of things you need to know as an architect or aspiring architects. View an example
AWS Aurora MySQL のメンテナンスの準備・実施・振り返りをチーム横断で行った話 - Repro Tech Blog
こんにちは、Sys-Infra Unit の小山です。今回は、AWS Aurora MySQL のメンテナンス準備・実施・振り返りまでを複数チーム横断で行った話を紹介します。 背景と課題 Repro では、AWS Aurora MySQL を利用してサービスを提供しています。Aurora MySQL は、MySQL 互換のリレーショナルデータベースサービスで、Aurora MySQL にも独自のバージョン番号が設定されています。バージョンにはサポート期間が設定されているため、利用しているバージョンのサポート期間が終了する前にはアップデートしておきたいものになります。 今回、Repro で利用している Aurora MySQL のバージョンがサポート終了日に近づいてきたため、バージョンアップデートをする必要がありました。Aurora MySQL のバージョンを上げるには、Aurora MyS
「できること」よりも「やりたいこと」「なりたい姿」を追求した。DB未経験からPostgreSQLのコミッタになるまで - Findy Engineer Lab
こんにちは。澤田雅彦（@masahiko_sawada）と申します。オープンソースのデータベース PostgreSQLのコミッタをしています。2022年からは、Amazon Web Services Japan（以下、AWSジャパン）でソフトウェアエンジニアとしてPostgreSQLの開発をしています。 2013年に業務の一部として始めたPostgreSQLの開発はかれこれ10年以上続き、今ではフルタイムの業務となっています。「わたしの選択」というテーマで寄稿の機会をいただいたので、本記事では、私がどのようにPostgreSQL開発者のキャリアを選択したのか、なぜ10年以上もの長い間PostgreSQLの開発を続けているのか、などを紹介したいと思います。 データベースを始めるきっかけ 大学生の時は元々教員志望だったのですが、講義で初めてプログラミングを学び、その面白さからエンジニアを目指す
2009年に来日後、インフラエンジニアとして経験を積む。その後、約10年間、外資系メーカーでプリセールスなどを経験。2021年よりPingCAP日本法人の立ち上げに伴い、PingCAP Inc.へ入社。現在はPingCAP株式会社の代表取締役社長を務める。 チタンのような堅牢なデータベースを目指して「TiDB」と命名 ――はじめに、読者にそれぞれ自己紹介をお願いします。 Sunny Bains氏（以下、Bains）：私は2000年からずっと、データベースのカーネルやストレージエンジンといったコアな部分の開発に取り組んできました。PingCAPにジョインしたのは2022年4月で、現在はクラウドチームに属しています。入社前はオラクルのソフトウェア開発部門のシニアディレクターとして、MySQLの最も大切なエンジンであるInnoDBに関わっていました。 Eric Han氏（以下、Eric）：来日し
【追記有り】Amazon Aurora MySQL Version3でのOnline DDLの落とし穴とその回避方法 - CyberAgent SRG #ca_srg
メディア統括本部 サービスリライアビリティグループ（SRG）の鬼海 雄太（@fat47）です。 #SRG（Service Reliability Group）は、主に弊社メディアサービスのインフラ周りを横断的にサポートしており、既存サービスの改善や新規立ち上げ、OSS貢献などを行っているグループです。 本記事は、Ama
この記事は新野淳一氏のブログ「Publickey」に掲載された「GitHub、1200台以上のMySQL 5.7を8.0へアップグレード。サービス無停止のまま成功させる」（2023年12月12日掲載）を、ITmedia NEWS編集部で一部編集し、転載したものです。 米GitHubが提供するGitHub.comは、世界最大のソースコード管理システムを始めとするソフトウェア開発者向け支援サービスを提供しています。 そのGitHub.comはRuby on Railsで構築されており、同社はつねにRubyとRuby on Railsをアップデートし続けていることを今年（2023年）4月に明らかにしています。 参考：GitHubは200万行規模のRailsアプリケーションであり、毎週RailsとRubyを最新版にアップデートし続けている そして同社はこのGitHub.comを支える1200台以上
はじめに みなさん、DBをバージョンアップして酷い目にあったことありますよね？ 先日ログラスの本番データベースのバージョンアップをしたのですが、Site Reliability Engineeringの観点で非常に良いトライが出来たので共有します。 PostgreSQLのロジカルレプリケーションを使って、データを最新に保った新旧のインスタンスを用意した。結果的に安心安全にバージョンアップ作業ができました。 データベースのバージョンアップはサービス運用やっていくと絶対にやらないといけない作業ですが、影響範囲は甚大です。この記事では工夫することで、何か問題が起こってもすぐに切り戻すことが出来るという話をします。 このメンテを通じて、ログラスで利用していたAurora PostgreSQLをエンジンバージョン11.19（PG11）から15.2（PG15）にバージョンアップしました。 バージョンア
Rails+PostgreSQL+Apartmentでたった1行の変更がレスポンスタイムを3倍速にした話 - KAYAC engineers' blog
こんにちは！ Tech KAYAC Advent Calendar 2023 11日目を担当する荒賀(@ken39arg)です。 在籍期間15年と弊社の中でかなり古参になってしまった私ですが、アドベントカレンダーを年に2本書くのは初めてです。1 今回の内容は、今年7月に無事に成功したお仕事の話で、完了したらブログに書くように言われていたものです。 が、どうしても筆が進まず、のらりくらりと逃げていたのですが、良い年越しをするためにいい加減書いておくか〜という内容です。 TL;DR Rails + PostgreSQL + Apartment という構成のサービスで下記の1行の設定変更コミットを取り込んだ結果・・・ $ git log -n1 -p 64b39f258e9adde2e55752e4f1d5b6be12bcb216 commit 64b39f258e9adde2e55752e4f
［速報］AWS、読み込み性能も書き込み性能もスケールする「Amazon Aurora Limitless Database」プレビューを発表。AWS re:Invent 2023
［速報］AWS、読み込み性能も書き込み性能もスケールする「Amazon Aurora Limitless Database」プレビューを発表。AWS re:Invent 2023 Amazon Web Services（AWS）は、ラスベガスで開催中のイベント「AWS re:Invent 2023」で、新機能を備えたデータベースサービス「Amazon Aurora Limitless Database」のプレビューを発表しました。 Amazon AuroraはMySQLやPostgreSQLなどのリレーショナルデータベースをマネージドサービスとして提供するサービスです。 これまでAmazon Auroraでは、リードレプリカを増やすことで読み込み性能をスケールさせることは可能でしたが、書き込み性能に関してはマスターデータベースを稼働させているインスタンスのみに書き込みを行うため、このインス
MySQL 8.0.32にはUNION ALLをするとWHERE句で日本語が使えなくなるバグが存在します | DevelopersIO
データアナリティクス事業本部のueharaです。 今回は、MySQL 8.0.32でテーブルをUNION ALLした際に生じるバグを共有したいと思います。 バグの事象 こちらで報告されている通り、MySQL 8.0.32では、UNION ALLをするとWHERE句で検索条件として日本語を指定すると、以下のようなエラーが発生して処理が落ちてしまいます。 Cannot convert string '\xE5\x8C\x97\xE6\xB5\xB7...' from utf8mb4 to binary したがって、次のような処理をすることが不可能になります。 WITH tmp_table AS ( SELECT name, data1 FROM table_a UNION ALL SELECT name, data1 FROM table_b ) SELECT * FROM tmp_table
はじめに 本記事では、PostgreSQLのLISTEN/NOTIFY機能とGoを組み合わせた、メッセージをリアルタイム配信するための仕組み・実装を紹介します。 私たちが開発しているMiROHA eConsentでは本記事で紹介する仕組みを利用して、ユーザが見ている文書のページをリアルタイムに知らせる機能をリリースしました。 MiROHA eConsentは、治験業務支援サービス MiROHAのシステムの一部で 、治験の同意取得プロセスをオンラインのみで完結させることができるプロダクトです。医師とCRC[1]・被験者が同じルームに入室し、ビデオ通話を繋ぎながら治験に関する説明から同意署名、署名した文書のダウンロードまで一気通貫で行うことができます。 MiROHAシステムの全体図。医師/CRCと被験者の間で同意取得ができる機能を提供しているのがMiROHA eConsentになります。 プロ
先日、統計ダッシュボード機能(β)をリリースしました。記事をひとつでも公開している場合、Zennにログインすればどなたでも統計情報を表示できます。執筆頻度の確認や閲覧回数の参考にお役立てください。 本稿ではどのように実現したかについて課題とともに記録します。 TL;DR 投稿ページの表示イベントは Google Analytics から BigQuery へ連携しており、イベントデータ（BigQuery）と記事データ（Cloud SQL）をどうJOINさせるかが課題 外部接続でBigQueryからCloud SQLつなぐことにした 統計データ読み出し時、BigQueryを直接使うとクエリ毎に課金されてしまうため、BigQuery BI Engine を使うことにした スケジュールクエリを使い、BI Engineの容量に収まるように集計データを最小限にまとめる チャートは Chart.js
Google、PostgreSQL互換のAlloyDBにAI機能を組み込んだ「AlloyDB AI」正式版に。ローカルで実行できるソフトウェア版も提供
Google Cloudは、PostgreSQL互換のAlloyDBにAI機能を組み込んだ「AlloyDB AI」正式版を提供開始した。データベースのデータをリアルタイムにAIに反映できる高速なベクトル検索などが可能だ。 Google Cloudは、PostgreSQL互換のデータベース「AlloyDB」にAI機能を組み込んだ新機能「AlloyDB AI」が正式版となったことを発表しました。 AlloyDBはGoogle Cloudのマネージドサービスとして提供されますが、同時に、AlloyDBをローカル環境で実行可能なソフトウェア版の「AlloyDB Omni」でもAlloyDB AIが正式版となりました。 AlloyDB Omniは開発環境などでの利用は無料です。本番環境の利用では有料のサブスクリプション料金が設定されており、Google Cloudによるサポートが提供されます。 企業
TL;DR TiDBにおけるパフォーマンス検証をどうやって行ったか パフォーマンス検証を行ったときにつまづいた問題とその対応策 TiDBの仕様やアーキテクチャなどの話はありません 前提 対象のDBはAmazon Auroraで稼働中 DBエンジンはMySQL TiDBに移行できないかPoCを実施 DB周りにいろんな課題があり、TiDBで解決できないか検証 TiDB Cloudで検証 本番運用を想定してTiDB Dedicatedを利用 先にお伝えしたいこと TiDB導入したいとか言う前に、今使っているRDBで発生しているスロークエリとかIndex設計を見直した方が良いです笑 理由はこの記事を見てもらえるとわかると思いますｗ パフォーマンス検証の進め方 1. パフォーマンス検証に利用するクエリを洗い出す 観点としては以下の2つ 実行される頻度が高いSQL 実行速度が遅いSQL（スロークエリ）
ISUCON13に参加した。 我々のアプローチ、当日の話なんかはチームメイトが書くだろうから自分はざっくり、ここまで1年間チームを組んでくれたチームメイトとの歩みについて書いて行こうと思う。 とはいえ、気になる人もいるかもしれないから置いておく。 github.com チームの始まり 2022/07/23 ISUCON12に出場した自分と @tetsuzawa はFailでscore無しとなり予選敗退した。 新卒1年目の@tetsuzawaが「来年も出ましょう。準備、できることは全部やるんで。」と言って来年も出るか。ってことが決まった。 二人で出たチームの課題は自律したガンガンコードを書けるGoのプロフェッショナルが足りないこと。 だからその日のうちに、ISUCON 12では出題側に回っていて、絶対来年のチームが決まっていない @mackee_w を誘った。 そして当日の反省会をしていた田
GitHub - supabase/index_advisor: PostgreSQL Index Advisor
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今年の汚れ、今年のうちに！MySQLで使っていないインデックスを削除しよう - クラウドワークス エンジニアブログ
この記事は クラウドワークス Advent Calendar 2023 シリーズ2 2日目の記事です。 こんにちは。crowdworks.jp SRE チーム 田中（@kangaechu）です。 年末といえば大掃除ですね。 皆さんのデータベースにも使っていないインデックスが溜まっていませんか？ お掃除してきれいな新年を迎えましょう。 手順 1. MySQLで使っていないインデックスの一覧を取得 未使用のインデックスは sys.unused_indexes ビューで確認できます。 dev.mysql.com しかし、このビューの元データである performance_schema テーブルは起動時から終了時までのデータしか保持していません。 Tables in the Performance Schema are in-memory tables that use no persistent
Cloudflare、世界中からのデータベースアクセスを高速化する「Hyperdrive」正式サービスに。CDNを用いてDBのコネクションプーリングやキャッシュを提供
Cloudflare、世界中からのデータベースアクセスを高速化する「Hyperdrive」正式サービスに。CDNを用いてDBのコネクションプーリングやキャッシュを提供 Cloudflareは、グローバルなCDNレイヤでデータベースのコネクションプーリングとクエリのキャッシュを提供することによりデータベースへのアクセスを高速化する新サービス「Hyperdrive」の正式サービス化を発表しました。 We kick off the week with announcements that help developers build stateful applications on top of Cloudflare, including making D1, our SQL database and Hyperdrive, our database accelerating service, g
crowdworks.jpのマスタデータベースをAWS RDS MySQL 5.7から8.0にアップデートしました - クラウドワークス エンジニアブログ
こんにちは。crowdworks.jp SREチームの田中（kangaechu）です。 crowdworks.jpでは、2023年8月にAWS RDS MySQL 5.7から8.0へのアップデートが完了しました（ようやく！）。 今回はMySQL 8.0へのアップデートの手順と対応が必要な変更点について書いていきます。 MySQL 8.0にアップデートした理由 MySQL 8.0にアップデートした理由はAWS RDS MySQLのEOL対応のためです。 AWS RDS MySQL 5.7のEOLは2023年10月（のちに2023年12月に変更されました）であり、8.0へのアップデートが必要でした。 crowdworks.jpで使用している他のMySQLデータベースは8.0へのバージョンアップを完了していました。 しかしcrowdworks.jpのマスタデータベースは30億行を保持し、1日に約
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MySQLで全文検索機能を使う際のパフォーマンスについて調査してみた - iimon tech blog
原因不明だったRDS負荷のスパイクを改善できた話 - Qiita
DuckDBでお手軽！データフェデレーション - Techtouch Developers Blog
Blue/Green デプロイを使用した、RDS MySQL/PostgreSQLのアップグレード
MySQL 101 for Developers
SoundCloudみたいなサービスを個人で開発した
スロークエリを改善したらECSの負荷が爆下がりした話(TypeORM)
PostgreSQLの実行計画の推定行数と実行数の乖離改善の考え方
Elasticsearchを使ってリストAPIを100倍高速化した話
Upgrading GitHub.com to MySQL 8.0
note の Aurora MySQL を v2 から v3 へアップグレードしました｜tic40
MySQLユーザー必見！世界の名だたる企業が活用する「TiDB」の特徴と強みに迫る - Qiita Zine
GitHub、1200台以上のMySQL 5.7を8.0へアップグレード サービス無停止のまま成功させる
心穏やかにDBバージョンアップ！ロジカルレプリケーションで安全にバージョンを切り戻せるようにした話
PostgreSQL LISTEN/NOTIFY, Goを利用したリアルタイム配信
統計ダッシュボード機能を BigQuery と BI Engine で実装する
TiDBにおけるパフォーマンス検証の進め方とつまづきポイント
失敗から学ぶISUCONの正しい歩き方 - 葬送のPostgreSQL - そーだいなるらくがき帳