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、
AuroraのストレージのQuorum原理 - yoshidashingo
cloudpackエバンジェリストの吉田真吾（@yoshidashingo）です。 今回発表になった Amazon RDS for Aurora。最大の特徴はストレージが従来のRDS(Multi-AZ)における「完全同期なミラーディスク型のレプリケーション」方式でなく、「Quorumベースの非同期レプリケーション」方式が採用された点です。 Quorumの概念 Quorum自体の概念の説明はWikiなどを参照してください。ノード間で投票を行い、定足数が揃った処理を実行／破棄するという考え方です。 Quorum - Wikipedia 同期型のミラーディスク型から非同期のQuorum型へ Aurora以外のRDSのMulti-AZ配備は、マスターノードのディスクへの書き込みをブロックレベルでスタンバイ側に適用する完全同期なフィジカルレプリケーションを行っています。これにはいくつかの課題が考えら
Scaling Pinterest - From 0 to 10s of Billions of Page Views a Month in Two Years - High Scalability -
Pinterest has been riding an exponential growth curve, doubling every month and half. They’ve gone from 0 to 10s of billions of page views a month in two years, from 2 founders and one engineer to over 40 engineers, from one little MySQL server to 180 Web Engines, 240 API Engines, 88 MySQL DBs (cc2.8xlarge) + 1 slave each, 110 Redis Instances, and 200 Memcache Instances. Stunning growth. So what’s
Maximal write througput in MySQL
I recently was asked what maximal amount transactions per second we can get using MySQL and XtraDB / InnoDB storage engine if we have high-end server. Good questions, though not easy to answer, as it depends on: – durability setting ( innodb_flush_log_at_trx_commit = 0 or 1 ) ? – do we use binary logs ( I used ROW based replication for 5.1) – do we have sync_binlog options. So why would not take t
Big Data in Real-Time at Twitter
The document summarizes how Twitter handles and analyzes large amounts of real-time data, including tweets, timelines, social graphs, and search indices. It describes Twitter's original implementations using relational databases and the problems they encountered due to scale. It then discusses their current solutions, which involve partitioning the data across multiple servers, replicating and ind
快適スケールアウト生活への第一歩。SPIDERストレージエンジンを使ってみよう！
先月、Not Only NoSQL!! 驚異的なまでにWRITE性能をスケールさせるSPIDERストレージエンジンというエントリでSPIDERストレージエンジンによるスケールアウトが凄い！という話を書いた。SPIDERストレージエンジンは凄いヤツだが、ノウハウがあまりウェブ上で見つからない。唯一見つかる日本語の記事は、ウノウラボによる「国産MySQLストレージエンジン「Spider」の作者、斯波健徳氏に聞く 」だけである。SPIDERストレージエンジンは斯波氏による単独の作品であるため、斯波氏は開発だけで手いっぱいであり、使い方の紹介記事を書くことまでは手が回らないのであろう。こんな凄いストレージエンジンをドキュメントが足りないせいで使って貰えないなんて勿体ない！！ というわけで、今日はSPIDERストレージエンジンの基本的な使い方について紹介する。少し長いエントリであるが、最後までお付き
Top 20+ MySQL Best Practices | Envato Tuts+
Database operations often tend to be the main bottleneck for most web applications today. It's not only the DBA's (database administrators) that have to worry about these performance issues. We as programmers need to do our part by structuring tables properly, writing optimized queries and better code. In this article, I'll list some MySQL optimization techniques for programmers. Before we start,
MySQLノウハウ
いろいろな本からメモってきたメモのメモ。出典を書いておくのを忘れた。思い出し次第補完するかも。 deleteのコストは高いので、無効化を示すフィールドを作ってupdateすべき slow query logに要注意 多くのエントリでほとんどのフィールドが同じ値を持つ場合はインデックスの効果が小さい →複合インデックスの効果が大きい 複合インデックスは指定の順番が大切。AとBという指定の場合、A単独でもインデックスの効果がある。逆は真でない。 インデックスが使われる場面は フィールド値を定数と比較するとき (where name = 'hogehoge') フィールド値でJOINするとき (where a.name = b.name) フィールド値の範囲を求めるとき (<,>,between) LIKE句が文字列から始まるとき (where name like 'hoge%') min(),
米大統領選でMySQLはどのように使われたのか
日本の衆議院選挙が間近に迫っていますが、昨年米国で行われた大統領選において、オバマ陣営がIT技術を駆使したという話はよく知られています。MySQLももちろん使われていました。今年4月にサンタクララで開催されたMySQL Conference & Expo 2009というイベントでは、最終日のキーノートにおいて、Obama Tech Teamの方々より、大統領選においてMySQLがいかに使われたかという発表が行われました。 本当はカンファレンス終了後にすぐちゃんとしたレポートを書いて公開する予定だったのですが、その週に起こった草なぎ剛逮捕とか、そのほかの出来事にすっかり気を取られて放置していました。Blogを始めた契機にTwitterの中で興味を持っている方がいるかどうか聞いたところ、そこそこの方が興味を示したので、ここで簡単にまとめたメモを公開することにします。 ●チームメンバー 発表者は
BKCon 2006 - にぽたん研究所
昨日は BKCon 2006 に行ってきた。 BK というのは「一般的にはバッドノウハウの事」なんですが、昨日のは、BKCon と言っても、かつて開催された Bad Knowhow Conference 2004 の続編とかではなく、"B"atara "K"esuma "Con"ference 2006 です。 ※正しくは横浜 Linux ユーザグループ主催の「第 65 回カーネル読書会」のテーマ "mixi.jp: Scaling Out With Open Source" です。 ちなみに、Batara Kesuma さんというのは、株式会社ミクシィの取締役。 mixi の裏側を見せますというか、ちょっと hip な言いかたをすれば "Inside mixi's backend" ってカンジです。 とりあえず、プレゼン内容は YAPC::Asia の時と大凡同じでしたが、プレゼンの持ち
PHP製のWebブラウザベースのDBコンソール·Uhura MOONGIFT
MySQLを使ったWebシステムの場合、そのDB管理にphpMyAdminを用いることが多いのではないだろうか。ではPostgreSQLを利用する場合はどうだろう。その場合にはphpPgAdminがある。さらにFirebirdの場合はどうだろう。 まるでGUIアプリケーションのようなDB管理ソフトウェア 一つのDB向けに限らず対応していると、操作が同じで済むのでは混乱が少なくて済む。様々なDBを使いこなすならUhuraを使ってみてはどうだろう。 今回紹介するオープンソース・ソフトウェアはUhura、WebベースのDBコンソールだ。 UhuraはPHPで作られたDB管理ソフトウェアだ。データベースの一覧や、テーブルの一覧、ビューやトリガーの一覧を見ることができる。インタフェースにExtJSを用いているので、まるでGUIアプリケーションのような画面構成になっている。 様々なショートカットキーが
DB設計時のサイズ見積もり - よねのはてな
ここのところ、javaccとawsに魅了されている米林です。 よく使うDB(Oracle/MySQL/PostgreSQL/SQLServer)における設計時のサイズ見積もりで使うサイトの備忘録。 あとは、OracleからのPython情報。 Oracle Oracle 物理設計 http://www.oracle.com/technology/global/jp/columns/skillup/oracle9i/index.html 領域サイズ見積もり http://otn.oracle.co.jp/document/estimate/index.html OTNにログインする必要ありますがオンラインで見積もりが出来ます。 アカウント持っていない人は、この見積もりツールを使う目的でアカウントを作ってみてはいかがでしょうか。 OLTP系とDWH系においてブロックサイズを考慮し、DWH系はブ
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MySQLにおけるJOINのチューニングの定石
Open Source Database (RDBMS) for the Enterprise | MariaDB
http://japan.internet.com/developer/20071009/26.html
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