コネヒトマルシェオンライン「事業を支えるWeb開発」vol.2 を開催しました！ - コネヒト開発者ブログ
こんにちは！ @otukutun です。 先日 2020/09/25(金)に コネヒトマルシェオンライン「事業を支えるWeb開発」vol.2 をランサーズさんと共同開催で開催しました！コネヒトマルシェはみんなの「知りたい」「知ってる」をおすそ分け！をコンセプトにした参加者が主役の勉強会です。今回はオンライン開催になってから第二回目になります。前回はBASEさんとこんな内容でやっておりますのでそちらもよかったらご覧ください。 発表内容 今回はオンラインになってから第二回の開催となりますが、テーマは第一回に引き続き「事業を支えるWeb開発」というテーマでお送りしました。今回の発表内容は以下のようになっています。ではさっそく、これからLTの内容など簡単にご紹介できればと思います。 @奥津（コネヒト株式会社所属） Fabricate導入した話 @金澤さん（ランサーズ株式会社所属）ランサーズのCak
ソシャゲエンジニアの自分が開発に必須だなと思った知識（MySQL編） - Qiita
この記事の目的 自分は、とある会社様の元でソシャゲの API 開発をさせていただいています。 ソシャゲは、リリース時やイベント時などに集中アクセスされやすく、負荷軽減の知識がない状態で開発を行ってしまうと、運用時に緊急メンテ祭りになりやすいジャンルかなと思っています。 これまで培ってきた MySQL の知識ですが、脳内メモリ量の関係上、暗記できないのでメモしておこうというのが主目的です。 ここ数年ほどソシャゲ開発しかしていないため、偏っている感がある内容ですのでご注意ください。 概要 ストレージエンジンは InnoDB。メインで扱っている MySQL バージョンは 5.6。 記事の内容ですが、これらのキーワードを見て、おおよそ分かる方は読む必要はないかと思います。 インデックス系 クラスタインデックス カバリングインデックス EXPLAIN で注意するべき値 トランザクション系 MVCC
第32回 InnoDBインデックスの最大キー長について | gihyo.jp
文字列型カラム（varchar型やchar型など）に対してインデックスを作成する場合に最大キー長があり、それはバイト数で管理されています。今回はいくつかのオプションやパラメータが、InnoDBのインデックスの最大キー長に対してどのように影響するかを紹介します。 InnoDBのファイルフォーマットによるインデックスの最大キー長の違い 基本的には単一カラムインデックスの最大キー長は767バイトまで作成できます。特定の条件ではインデックスの最大キー長を3072バイトまで拡張することができます。その条件は以下のとおりです。 テーブル作成時に行フォーマットをDYNAMICまたはCOMPRESSEDに指定する。 innodb_file_per_tableパラメータをONに設定して、テーブルデータを個別のibdファイルに格納するようにする。 innodb_large_prefixパラメータを有効にする。
大なり、小なり、BETWEENといったSQL範囲条件に対するインデックス
INDEX RANGE SCANにおいて、パフォーマンスへの影響が最も大きいのは、リーフノードの走査です。インデックスをスキャンする範囲をできる限り小さく保つのは、インデックスを作る上での黄金則です。インデックスのスキャンがどこから始まってどこで終わるのか、自分に問いかけて確認しましょう。 SQL文内で、始点と終点の条件が明示的に書かれているなら、答えは簡単です。 SELECT first_name, last_name, date_of_birth FROM employees WHERE date_of_birth >= TO_DATE(?, 'YYYY-MM-DD') AND date_of_birth <= TO_DATE(?, 'YYYY-MM-DD')指定された範囲内で、DATE_OF_BIRTHのインデックスがスキャンされます。スキャンは、最初の日付から始まり、2番目の日付で
MySQLパフォーマンスチューニングのためのインデックスの基礎知識 - 久保清隆のブログ
仕事でMySQLのパフォーマンスチューニングをしていて、インデックスについて分かっていないことが多かったので調べたことをメモ。基本的なところから学習しなおした。 MySQLのインデックスは、カラムが特定の値をもつレコードの迅速な検索に使用される。インデックスを使用すれば、数百とか数億ものレコードが入っているテーブルから、一組のレコードを迅速に見つけて取り出すことが可能になる。 しかし、インデックスは速度を改善することもあるが、挿入の邪魔になって遅くなることもある。 インデックスを適切に使うために、まずはインデックスの基本概念をおさえる必要がある。 インデックスの概念 インデックスとは インデックスの仕組みを理解するには、まずMySQLがどのようにクエリに応答するかを知る必要がある。 例えば、 SELECT * FROM phone_book WHERE last_name = 'Hoge'
GAE(google app engine) インデックスのトラブルの顛末 - Object Design
GoogleAppEngineの開発していたところ、ローカルの開発環境でも問題ないのですが、 GAEにアップロードして作動させるとうまく動かないことがありました。 調べてみると、GQLクエリ部分で問題が発生しているようです。 いろいろ調べたり、グーグルグループで質問したりしてなんとか解消できたので、 解消方法をメモしておきます。 基本的認識 ローカルの開発環境でうまく作動していても、サーバ上でうまく作動するとは限らない。→GQLクエリ関係 index.yaml が意図通り作成されていない場合は、手動で作成する必要がある → # AUTOGENERATE 行は削除する GQLで条件問い合わせを行う場合は、インデックスが正しく作成されている必要があります。 自動で生成される index.yaml がこちらの意図通りになっていない場合があるので、 手動で index.yaml を書き直す必要があ
GAE/Jをデプロイする時はインデクスを定義しとかないと - ありの日記
ローカルでは動いてるんだけど、appspotにデプロイしたら動かない。下のようなエラーがでてる。どうやら、インデックスが見つかんないよって言ってるらしい。 org.datanucleus.ObjectManagerImpl preCommit: com.google.appengine.api.datastore.DatastoreNeedIndexException: no matching index found. Uncaught exception from servlet javax.jdo.JDOException: Unexpected error during precommit at org.datanucleus.jdo.NucleusJDOHelper.getJDOExceptionForNucleusException(NucleusJDOHelper.java:4
GAE/Jでのインデックスの削除方法が分からない
検索するクエリを多く書いていくと、インデックスが増えていく。 GAE/Jでエンティティを抽出するときは、直接BigTable上のエンティティにフィルタリングしにいくのではなく、別途作成されたインデックスに対してフィルタリングを行う、という仕様になっているらしい。 参考：Java データストアのインデックスの設定 - Google App Engine - Google Code インデックスが増加していくことは仕方ないことなのか、パフォーマンスなどのことを考えて、なるべくインデックスは増やさない方がいいのか、調査する。 すると、やはりGAE/Jでは==などの条件指定に限り、そのほかの条件による絞込みやソートはJavaのロジック側で実装した方が無難らしい。 参考：ローカルでは動作するが、GAE/J環境でエラーになってしまう - Slim3 User Japan | Google グループ エ
インデックスの基礎知識
■ インデックスとは データベースの世界で、インデックス(索引)とはテーブルに格納されているデータを 高速に取り出す為の仕組みを意味します。 インデックスを適切に使用することによってSQL文の応答時間が劇的に改善 される可能性があります。 インデックスにはB-Treeインデックスをはじめ、ビットマップインデックス、 関数インデックスなどの種類がありますが、ここでは最も一般的に使われ、かつ ほとんどのDBMSでサポートされているB-Treeインデックスについて解説します。 ※ CREATE INDEX文でオプションを指定しない場合は通常B-Treeインデックスが 作成されます。 ■ B-Treeインデックスのしくみ B-Tree(Balanced Tree)インデックスは次のようなツリー状の構造になっています。 ツリーの先頭はヘッダブロックと呼ばれています。ヘッダブロックでは、キー値の 範囲
MySQL :: MySQL 8.0 リファレンスマニュアル :: 13.1.15 CREATE INDEX ステートメント
SAVEPOINT、ROLLBACK TO SAVEPOINT および RELEASE SAVEPOINT ステートメント
MySQL :: MySQL 8.0 リファレンスマニュアル :: 8.3.1 MySQL のインデックスの使用の仕組み
インデックスは特定のカラム値のある行をすばやく見つけるために使用されます。 インデックスがないと、MySQL は関連する行を見つけるために、先頭行から始めてテーブル全体を読み取る必要があります。 テーブルが大きいほど、このコストが大きくなります。 テーブルに問題のカラムのインデックスが含まれている場合、MySQL はすべてのデータを調べる必要なく、データファイルの途中のシークする位置をすばやく特定できます。 これはすべての行を順次読み取るよりはるかに高速です。 ほとんどの MySQL インデックス (PRIMARY KEY、UNIQUE、INDEX、および FULLTEXT) は B ツリーに格納されます。 例外: 空間データ型のインデックスは R ツリーを使用します。MEMORY テーブルはハッシュインデックスもサポートします。InnoDB は FULLTEXT インデックスの逆のリスト
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MySQLでインデックスを追加するSQLと削除するSQLを実行しました - Qiita