MySQLでプライマリキーをUUIDにする前に知っておいて欲しいこと | Raccoon Tech Blog [株式会社ラクーンホールディングス 技術戦略部ブログ]
株式会社ラクーンホールディングスのエンジニア/デザイナーから技術情報をはじめ、世の中のためになることや社内のことなどを発信してます。 bashパフォーマンスMySQLInnoDBDB設計インデックス こんにちは、羽山です。 今回は MySQL のプライマリキーに UUID を採用する場合に起きるパフォーマンスの問題を仕組みから解説します。 MySQL(InnoDB) & UUID のパフォーマンスについては各所でさんざん議論・検証されていますが、論理的に解説した記事が少なかったり一部には誤解を招くようなものもあるため、しっかりと理由から理解するための情報として役立つことができればと思っています。 UUID と比較される古き良き昇順/降順のプライマリキーはというと、 MySQL の InnoDB において良いパフォーマンスを出すために縁の下の力持ちのような働きをしてくれているケースが実は少な
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CPUとGPUのマルチスレッディングの違いについて - arutema47's blog
"Locality is efficiency, Efficiency is power, Power is performance, Performance is King", Bill Dally マルチスレッディングとは？ CPUとGPUのマルチスレッディングの違いをブログにまとめていたけど例によって誰も興味なさそう— arutema47 (@arutema47) 2021年8月16日 つぶやいたら読みたい方が多そうだったので完成させました。 マルチスレッディングとはメモリ遅延を隠蔽しスループットを上げるハードウェアのテクニックです。 ただCPUとGPUで使われ方がかなり異なるため、その違いについて考えてみる記事です。 （SIMDについて並列プログラミングの観点から触れるべきでしたが、時間無いマルチスレッディングに注目するため初版では省きました。） 本記事について 本記事はCPUとG
シェルスクリプト リファクタリング ～遅いシェルスクリプトが供養されてたので蘇生して256倍に高速化させました～ - Qiita
はじめに ことの始まりは「シェルスクリプトでツールを作ったけど速度が遅くて使い物にならなかったので供養」というツイートを見たからです。コードを見てみると、実例をあまり見ないシェルスクリプトのリファクタリング例として丁度良い内容と分量だったため記事にいたしました。記事を書くにあたりコードの利用を快く承諾していただいた @Hayao0819 様にはこの場を借りて御礼を申し上げます。 内容は章立てで構成しており、序章で事前調査をし、第一章で一般的なリファクタリング、第二章でパフォーマンスを重視したリファクタリング、終章で少し余談をして締めくくっています。最初はパイプは並列処理されるから速くなるというのは神話（そうとは限らない）についても書いていたのですが流石に長いので分けました。それでも書きたいことを色々書いていたらめちゃくちゃ長くなってしまいましたので読み物として私がどんなことを考えながらリフ
パーシャルクローンとシャロークローンを活用しよう
Git のリポジトリが大きくなると、新しい開発者がクローンして作業を始めるのが難しくなります。Git は 分散 バージョン管理システムとして設計されています。つまり、リポジトリとのやりとりを管理する中央サーバーに接続しなくても、自分のマシンで作業ができるということです。これが完全に実現できるのは、すべての到達可能なデータがローカルリポジトリにある場合だけです。 もっと良い方法があったらどうでしょうか？Git の全履歴にあるすべてのファイルのすべてのバージョンをダウンロードしなくても、リポジトリで作業を始めることができたらどうでしょうか？Git の パーシャルクローンやシャロークローンという機能は、こういったケースで役立ちます。その一方でこれらの機能にはトレードオフもあります。これらの選択肢は Git の分散という性質によってもたらされる可能性を少なくとも一つは壊してしまうため、こうしたトレ
Go初心者が気を付けること
Go初心者がやってしまいがちなやらない方がいいことを書き出してみました。 情報検索や環境構築 golang.jpを見に行ってしまう Golang（ごーらんぐ）と呼んでしまう(by hogedigo) depが最新推奨のパッケージマネージャだと勘違いする(Go標準の「go mod」を使おう) 「GO？？？」環境変数を理解せずに設定しまくる（わからない場合は一切設定しないのが正しい） しょっぱなからgvm,gobrew,goenvなどのマルチバージョンのマネージャを入れようとしてエディタ連携環境構築に失敗する （複数バージョンのGoの運用は既に標準のGoだけでできるようになっている） エディタにgoimportsやgolintを設定し忘れる OSのパッケージマネージャまかせで古いGoやgccgoをインストールしてしまう エラーハンドリング周り err変数名のバリエーションを増やしすぎる（ほとん
JSでDoSる/ Shibuya.XSS techtalk #11
Shibuya.XSS techtalk #11 の発表資料です。
python自習テキスト [kirinwiki]
このコンテンツを更新しなくなって久しく、さらにレンタルサーバーのPHPもずっと古いバージョンを使うわけにいかず、従来のdocuwikiを使うのをやめました。全ての内容を静的なHTMLにするのが割と手間なため、手抜きとして、ここの表紙以外をPDFに直してしまいました。これで保存します。python2用なので利用価値もすでに少ないですけどね。 っていうか、実際は動物さんイラスト集サイト。pythonの話はオマケ。 スクリプトが書けると、多分どっかで何かの役に立ちます。決まりきった仕事をチマチマと手作業でやるような場面で、スクリプトを上手に書けると劇的に楽になったりすることもあります。筆者自身がそういう経験を持っているので、他にも同じようなことができる人が現れてほしい。こういった動機で、習得用のテキストをポチポチと書き続けています。 興味はある(or 必要に迫られている)んだけど、本当に何も知ら
ソートアルゴリズムを極める！ 〜 なぜソートを学ぶのか 〜 - Qiita
NTT データ数理システムでリサーチャーをしている大槻 (通称、けんちょん) です。 今回はソートについて記します。 0. はじめに データ構造とアルゴリズムを学ぶと一番最初に「線形探索」や「ソート」が出て来ます。これらのテーマは応用情報技術者試験などでも頻出のテーマであり、アルゴリズムの Hello World とも呼ぶべきものです。 特にソートは、 計算量の改善 ($O(n^2)$ から $O(n\log{n})$ へ) 分割統治法 ヒープ、バケットなどのデータ構造 乱択アルゴリズムの思想 といった様々なアルゴリズム技法を学ぶことができるため、大学の授業でも、アルゴリズム関連の入門書籍でも、何種類ものソートアルゴリズムが詳細に解説される傾向にあります。本記事でも、様々なソートアルゴリズムを一通り解説してみました。 しかしながら様々な種類のソートを勉強するのもよいが、「ソートの使い方」や
Hayato.io
Hayato.io This Page Is Under Construction - Coming Soon! Why am I seeing this 'Under Construction' page? Related Searches: Free Credit Report Dental Plans Parental Control Healthy Weight Loss Work from Home Trademark Free Notice Review our Privacy Policy Service Agreement Legal Notice Privacy Policy|Cookie settings|Do Not Sell or Share My Personal Information
Node.js Performance 改善ガイド - from scratch
Node.js Performance 改善ガイド Memory の場合 メモリリークかどうかを特定する メモリリークではない場合 CPU の場合 どこの処理に時間がかかっているのかを確認する v8 simple profiler flame graph を取得する File の場合 大きなサイズのファイルをどうしても扱う時 Network の場合 keepalive を on にする その他: 全体的にパフォーマンスを改善するためにやること JIT が効いているかを確認する clusterが使えないか検討する C++ addons vs JavaScript libraries まとめ 参考資料 Node.js Performance 改善ガイド この記事は Node.js 2 Advent Calender の 5日目の記事です。 qiita.com Node.js のパフォーマンスに
RDBとNoSQLにみるDB近現代史 データベースに破壊的イノベーションは二度起きるか？ - エンジニアHub｜若手Webエンジニアのキャリアを考える！
「ユーザー目線」のシステムを目指して RDBが従来の階層型DBに比べて優れていた点はいくつか挙げることができますが、シェアを伸ばすうえで最も大きな影響は、ユーザーが使いやすいデータ構造とインタフェースにこだわったことです。すなわち、「テーブル」と「SQL」の発明です。 RDBでは、すべてのデータを「テーブル」というただ一つのデータ形式によって表現します。テーブルは、見た目が「二次元表」に似ているため*3、Microsoft ExcelやGoogle ドキュメントなどのスプレッドシートを使い慣れた人が見ると、データを格納する方法が直観的にイメージしやすいという利点があります。実際、こうした二次元表によるデータ管理は、Excelなどのソフトウェアが登場する前から一般的な方法だったため、RDBが登場した当時の人々にとっても受け入れやすいものでした。 テーブルが画期的だった点は、もう一つあります。
Unixコマンド”yes”についてのちょっとした話 | POSTD
知っているUnixのコマンドで一番シンプルなものは何ですか？ 例えば echo という、stdoutに文字列を出力し true を返す – すなわち常に0の終了コードで終了するシンプルなコマンドがあります。 シンプルな、と言えば yes もそうでしょう。引数なしで実行すると、改行されたyが無限に出力され続けます。
6万ミリ秒でできるLinuxパフォーマンス分析 | Yakst
NetflixのシニアパフォーマンスアーキテクトであるBrendan Gregg氏による、Linuxサーバにログインして60秒でまず調べることのまとめ。 パフォーマンス問題でLinuxサーバーにログインしたとして、最初の1分で何を調べますか？ Netflixには、多数のEC2 Linuxからなるクラウドがあり、そのパフォーマンスを監視したり調査したりするための数々のパフォーマンス分析ツールがあります。その中には、クラウド全体にわたる監視を行うAtlasや、オンデマンドにインスタンスの分析を行うVectorがあります。これらのツールは多くの問題を解決する手助けをしてくれますが、各インスタンスにログインし、標準的なLinuxパフォーマンスツールを実行する必要がある場合もあります。 この記事では、すぐ使えるはずの標準的Linuxツールを使いコマンドラインにおいて、最適化されたパフォーマンス調査を
CPython の GC チューニング - methaneのブログ
ISUCON は Go で参戦しているんだけど、複数のチームが Python で予選通過したらしいので、応援のために Tips を公開していこうと思う。 目次 CPython の GC について 統計情報を出力する 第一世代GCの間隔を調整する Out of Band GC 循環参照を見つけて対処する CPython の GC について CPython のGCは参照カウント＋循環参照コレクタだ。そして参照カウント方式は(幾つかの欠点はあるものの)Webアプリのボトルネックになったりはしにくい。 なのでGCチューニングの基本は次のようになる。 循環参照を避ける 循環参照コレクタの呼び出しタイミングを制御する 循環参照コレクタは、生きているオブジェクトの数がある程度増えると第一世代が実行され、第一世代が一定回数実行されると第二世代が、第二世代が一定回数実行されると第三世代が実行される。 各世代
Webシステムにおけるデータベース接続アーキテクチャ概論 - ゆううきブログ
先月投稿した2015年Webサーバアーキテクチャ序論では、Webサーバアーキテクチャを学ぶ道のりと代表的な実装モデルの概要を紹介しました。 今回は、前回同様、主に新卒Webエンジニア向けに、Webアプリケーションサーバとデータベースサーバ間の接続管理モデルと運用事情について紹介します。 データベース接続の永続化やコネクションプーリングとは何なのか、なぜ必要なのかといったことが主な話題です。 背景 データベース接続の永続化とはなにか データベース接続のオーバヘッド データベース接続の永続化手法 コネクションプーリングとはなにか コネクションプーリング: ドライバ型 コネクションプーリング: プロキシ型 コネクションプーリング全体について PostgreSQLとMySQL 参考資料 まとめ 背景 2015年Webサーバアーキテクチャ序論では、Webサーバアーキテクチャの話とWebアプリケーショ
PHP7はなぜ速いのか
Webの未来 〜 PNaClとasm.jsでカワルミライ - いま、モバイルWebの先端で起こっていることKei Nakazawa
パイプとフィルタ ~ソフトウェア工学における有用なアーキテクチャ~ | POSTD
パイプライン は、最近のソフトウェアエンジニアリングにおいて、非常に便利な（そして驚くほど活用されていない）アーキテクチャパターンです。ソフトウェアでデータの流れを制御するためにパイプとフィルタを用いる考え方は、最初のUNIXシェルが作られた1970年代からあります。もしターミナルエミュレータでパイプ” | ”を使ったことがあるなら、”パイプとフィルタ”を活用できていることになります。以下の例を見てみましょう。 cat /usr/share/dict/words | # Read in the system's dictionary. grep purple | # Find words containing 'purple' awk '{print length($1), $1}' | # Count the letters in each word sort -n | # Sort l
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Pythonのhasattr()は遅い? - Atsuo Ishimoto's blog
Title Page - The Rust Performance Book
プログラムを高速化する話
