[ThinkIT] 第1回：定量的な情報収集のススメ (1/3)
MySQLサーバに限らず、大量のアクセスを処理するデータベースやアプリケーションサーバ群に対して、それぞれの環境に合わせたチューニングを行うことは企業システムにおいて必須の項目です。しかし「チューニングすべきパラメータとその最適値をどのように決定すればよいのか」、また「実際にチューニングを施すことによってどの程度効果があったのか」を把握することは意外に難しいものです。 ですが、敢えていえば答えは明瞭で、「定量的な情報収集と分析」の他にないでしょう。あらかじめ情報を収集しておけば、チューニング前後でのデータを比較することによってどのような変化が起きたのかを知ることができます。 本連載では、まずはMySQLサーバにおいて収集すべき情報を提示し、その後、それらを利用した基本的なパラメータについてのチューニング方針を紹介します。 また、今回はOSにCentOS 5.0、データベースにMySQL 5
DBサーバーの負荷分散
MySQLアクセスを負荷分散する ユーザーからのアクセス数が非常に多いWebサイトにおいて、MySQLのSLAVEサーバーを複数台並べて負荷分散させるということがよく行われています。ただ、Webアクセスの負荷分散は一般的なテーマなのでいろいろなところで語られているのに対し、DBアクセスの負荷分散というテーマは一般的でないのかあまり語られていないように感じます。 DBアクセスを負荷分散するにあたって一番荒っぽい方法は、Webサーバー上のプログラムの中でどのSLAVEサーバーに接続するかをランダムで決める方法です。ランダムと言っても長時間アクセスしているとほぼ接続先が均等化されるので、一見この方法でも問題ないように見えます。しかしこの方法だと、接続しに行こうとしたSLAVEサーバーが高負荷もしくはサービス停止中であっても構わず接続しに行ってしまうという問題があります。 このような問題を解決する
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