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
Troubleshooting response time problems – why you cannot trust your system metrics - High Scalability -
Production Monitoring is about ensuring the stability and health of our system, that also includes the application. A lot of times we encounter production systems that concentrate on System Monitoring, under the assumption that a stable system leads to stable and healthy applications. So let’s see what System Monitoring can tell us about our Application. Let’s take a very simple two tier Web A
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました - はてなの告知
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました 以下のエントリの通り、今年末を目処にはてなグループを終了予定である旨をお知らせしておりました。 2019年末を目処に、はてなグループの提供を終了する予定です - はてなグループ日記 このたび、正式に終了日を決定いたしましたので、以下の通りご確認ください。 終了日: 2020年1月31日(金) エクスポート希望申請期限:2020年1月31日(金) 終了日以降は、はてなグループの閲覧および投稿は行えません。日記のエクスポートが必要な方は以下の記事にしたがって手続きをしてください。 はてなグループに投稿された日記データのエクスポートについて - はてなグループ日記 ご利用のみなさまにはご迷惑をおかけいたしますが、どうぞよろしくお願いいたします。 2020-06-25 追記 はてなグループ日記のエクスポートデータは2020年2月28
InfoQ: グラフデータベース、NOSQL、Neo4j
VoldemortやTokyo Cabinetといったキー/バリューシステムにおけるモデリングの最小単位はキー/バリューペアになる。そして、BigTableやそのクローンでは可変数の属性をもつタプルに、CouchDBやMongoDBといったドキュメントデータベースではドキュメントになる。これに対しグラフデータベースでは、データセット全体をひとつの巨大な高密度ネットワーク構造としてモデル化する。 ここではNOSQLデータベースにおける2つの興味深いポイント、スケーラビリティと複雑さについて詳しく説明する。 1. スケーラビリティ CAP: ACID 対 BASE 従来のデータベースシステムのほとんどは、トランザクションに基づいてデータの完全性を保証する。トランザクションを使うことで、データ管理のあらゆる状況において、データの一貫性を確保している。こうしたトランザクションの性質は、ACID（A
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
icmfinland.fi - このウェブサイトは販売用です！ - icmfinland リソースおよび情報
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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
yohei-y:weblog: CAPのCとACIDのC
CAP 定理と BASE の概念を考えたのは UCB の Brewer 先生で、彼は inktomi の偉い人だったというのは前回述べた。 当時のinktomiはYahoo!や Microsoft、それにgooにも検索エンジンを提供していて、1億以上のWebページ(テラバイト級のデータ)を扱っていたようだ。 手元のWEB+DB PRESS Vol.49 のはてなブックマークリニューアル記事によると、現在のはてなブックマークは1160万URLと100GBのHTMLデータ(圧縮済み)を扱っているらしいので、ざっくりいって98年の時点でinktomi は現在のはてブの10倍のデータを扱っていたといってもいい。inktomiで使っていたコンピュータの性能は現在のPCサ ーバに比べれば1/10程度の性能なので、システム全体でみると現在のはてブの100倍の規模になるだろうか。 結果的には、inktom
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do-not-delete-softly
GitHub - gocardless/statesman: A statesmanlike state machine library.
SQLアンチパターン 幻の第26章「とりあえず削除フラグ」
"status" vs "state" - Qiita
MySQLにおけるJOINのチューニングの定石
GitHub - nathanmarz/elephantdb: Distributed database specialized in exporting key/value data from Hadoop
http://www.whitewashing.de/blog/articles/129
http://no.gd/redis-presentation.pdf
snailinaturtleneck.com - snailinaturtleneck リソースおよび情報