Ultimate Guide to Improving MySQL Query Performance
MySQL is certainly a powerful open source database management system, but even the most robust engine struggles when queries take an eternity to execute. For DBAs and developers, improving MySQL query performance is an ongoing goal. Efficient query performance is crucial for ensuring the smooth operation and optimal user experience of applications powered by MySQL databases. When businesses rely h
MySQL 8.0.20 以前でサブクエリの結果をINで受けるDELETE文を書いたらテーブルスキャンになった話：MySQL 8.0.21 で有効になった最適化の検証 - こまぶろ
この記事はなに？ MySQL 8.0.20 以前でサブクエリの結果をINで受けるDELETE文（後述）を書いたところ、意図に反して削除対象のテーブルが全行スキャンされてしまいました。この挙動が、MySQL 8.0.21 で有効になった最適化によって解消するという情報を得た*1ので、検証してみた結果を書きます。 題材は以下のようになっているテーブルです。親 parents テーブルの主キーを参照している子 children テーブルがあり、親テーブルには主キーとは別にインデックスが効くテーブルがある場面です。 上記のようなテーブルに対して、以下のようなDELETE文を発行したいとします。親テーブルの主キーでないカラム（インデックスを持つ）が特定の値（下の例では3）であるようなレコード、に紐づく子テーブルのレコードを削除する、というDELETEですね。今回は、このときの実行計画とロックの取り方
MySQLで階層構造を扱うための再帰的なクエリの実装方法と実用例
１．はじめに RDBでの階層構造の関係を持つデータを扱う上で、 効率的なデータの持ち方や抽出方法について検証を行っています。 結論から先に 階層構造を扱う方法として下記の種類があります。 隣接リスト 経路列挙 入れ子集合 閉包テーブル 再帰クエリ（WITH RECURSIVE）を使うと階層データを扱う上でのパフォーマンスが得られます。 検索性、更新量、データ量など加味すると隣接リストで再帰クエリを用いるのがよさそう。 ２．階層構造を持つデータの概要 階層構造を持つデータとは 複数の要素（データ）が親子関係で結びついている構造を持つデータ 1つの要素が複数の要素の親になることができ、 また、1つの要素が複数の子要素を持つこともあります。 ある要素を親として、細分化された子要素であったり、 類似する要素を抽象化したものを親要素とするようなデータ。 階層構造を持つデータの例 組織における事業部、
pt-online-schema-changeの導入時に検討したこと、およびRailsアプリとの併用について - freee Developers Hub
おはこんばんちは、Database Reliability Engineer (DBRE) の橋本です。今回は、pt-online-schema-changeというデータベースのスキーマ変更ツールを社内の運用に持っていくための過程や、freeeにおける運用上の工夫を紹介します。pt-online-schema-changeはある程度枯れた技術なので、いくつか事例が紹介されており、すでに運用に乗せている組織もあるかと思われますが、これから新規に導入する方などの参考になると幸いです。 背景 freeeではほぼ毎月ペースで深夜に定期メンテナンスを行なっており、おもにインフラの更新作業やアプリケーションの機能追加に伴うデータベースのスキーマ変更が行なわれます。 ここで少し寄り道をして、スキーマ変更を行なうためのMySQL（ストレージエンジンにInnoDBを使っている前提で進めます）のDDLのパター
RDBのデータモデリング・テーブル設計の際に参考にしている考え方と資料
はじめに タイトルのとおり、RDBのデータモデリング・テーブル設計を行う際に参考にしている考え方と関連資料をまとめました。 P.S. なんと本記事内でいくつか参考として挙げさせてもらっている増田さん・かとじゅんさん・奥野さん・そーだいさんからコメントいただくことができました。 本当にありがとうございます。 前提 RDBを採用するのは事実を無駄なく正しく記録するため 正規化、トランザクション、制約とデータ整合性 基本的には始めに理想として集合論・リレーショナルモデルに基づいて正規化を考え(論理設計)、パフォーマンスなどの現実問題に対して折り合いをつけていく(物理設計) 制約を最大限利用する cf: ↑P91〜 ↑P.29,41 ↑P56〜 ↑5章 ↑P347～ 情報とデータ データ：単なる事実の値→これを永続化して蓄えるものがRDB 情報：データから生み出される意味や目的のあるもの→RDBか
システムの寿命はコードで決まる！（1/3） ― ＠IT
コードはシステムの寿命に大きな影響を与えます。今回は、コードとデータベースエンジニアの関係を通してこのことを解説します。ここでいうコードとは、顧客ID、受注伝票番号など、業務上利用されるデータを識別・分類するため、各データの本来の名前とは別に割り当てられる記号のことです。 データベースエンジニアにはデータ設計とデータベース設計の2つの役割があります。そして、データベースエンジニアにはデータ設計の一環として安定したコード体系を設計し、データベースをコード体系に依存しないように設計することが求められます。 システムを長く使い続けるためには、 コード体系を長期にわたり変更せず利用できるようにすること コード体系とデータベース設計との結合度を小さくすること が重要です。なぜなら、コードのけたが足りなくなったり、コードの分類が業務にそぐわなくなったりして、コード体系の見直しを行うことになると、業務・
InnoDBのMVCCのガベージコレクションについて - shallowな暮らし
こんにちは、shallow1729:detailです。今回は先日MyNA会というイベントで発表したMySQLの標準のストレージエンジンであるInnoDBのMVCCのガベージコレクションについて書こうと思います。発表自体もアーカイブされているので以下から見る事ができます。 「日本MySQLユーザ会会(MyNA会) 2021年07月 -下位レイヤ勉強会-」 公開版 - YouTube まず前半ではMVCCに関連するデータ構造を見ながらガベージコレクションの重要性やlong-running transactionの問題点について解説します。後半では実際のガベージコレクション(purge)の処理をソースコードレベルで追いながら、ユーザーに提供されているパラメーターを解説をします。 これまでに比べると踏み込んだ話題なのであまり基礎的な事は解説しません。知らない単語が多いかもしれないですが、適宜調べな
サイボウズさんの開運研修(データベース)で話してきました
2024 ( 17 ) 4月 ( 3 ) 3月 ( 6 ) 2月 ( 1 ) 1月 ( 7 ) 2023 ( 20 ) 12月 ( 3 ) 11月 ( 3 ) 10月 ( 1 ) 8月 ( 1 ) 5月 ( 2 ) 4月 ( 2 ) 3月 ( 3 ) 2月 ( 5 ) 2022 ( 27 ) 12月 ( 5 ) 10月 ( 1 ) 9月 ( 1 ) 8月 ( 5 ) 7月 ( 4 ) 6月 ( 3 ) 4月 ( 1 ) 3月 ( 3 ) 2月 ( 2 ) 1月 ( 2 ) 2021 ( 22 ) 12月 ( 4 ) 10月 ( 2 ) 9月 ( 6 ) 7月 ( 1 ) 6月 ( 3 ) 5月 ( 3 ) 東京都オープンデータカタログサイトのCSVを使ってLOAD DATA LOCAL INFILEの練習をする サイボウズさんの開運研修(データベース)で話してきました オプティマイザヒント
Algorithms behind Modern Storage Systems
Transcript It's my first time here and I know that this is an awesome conference and I always wanted to either come here and, well, have the pleasure to meet everyone or be able to present. And here I am. I'm very pleased. So, as it was already mentioned, my name is Alex [Petrov]. I'm an Apache Cassandra Committer, and today we're going to talk about the on disk storage. And if you're new to the s
Rustで古典的なDisk-Oriented DBMSを実装した話 - Write and Run
KOBA789 です。みなさん DBMS は好きですか。私は好きです。 最近、自作 DBMS をずっと作っていて、ようやく最低限の機能ができたので公開をしました。 (とはいえコードを書いていたのは正味2日ほど。設計と勉強に2週間かかった) github.com この記事ではこれを作った目的と、そのちょっとした詳細についてご紹介します。 目的 Disk-Oriented DBMS の学習に適している Rust で書かれた実装が欲しかった、というのが理由です。 DBMS の勉強に適している実装というのは意外と多くありません。 MySQL や PostgreSQL といった有名な実装は実用的である一方でコード量は非常に多く、また細かな最適化によって教科書的なアルゴリズムと実際のコードの差が大きくなっているため、初学者にとっては構造を把握しづらくなっています。 教科書的な実装の Disk-Orie
DBMSをGoで実装してみた - Sansan Tech Blog
こんにちは。プロダクト開発部の荒川 id:ad-sho-loko です。突然ですが、皆さんはこんな疑問を持ったことはありませんか？ データベースの内部実装はどうなっているのか？ トランザクションとはどのようなアルゴリズムで実現されているのか？ NoSQLが遅いのはなぜか？ 古典的なデータベースとは内部的にどのように違うの？ データベースを何かしらの形で利用しているのにも関わらず、意外と内部の仕組みを理解していない場合が多いかと思います。僕もそうです。*1 しかし、エンジニアたるもの、その仕組みを知ることは非常に重要です。僕もデータベースについて勉強しようといくつかの本やサイトを調べていたのですが、なかでもCMU（カーネギーメロン大学）のDatabase System Groupがアップロードしている講義が最も勉強になりました。 www.youtube.com そして本ブログでは、上記の講義
pt-online-schema-changeを用いたスキーマ変更 on Amazon Aurora MySQL - Chatwork Creator's Note
こんにちわ。id:cw-tomitaです。 この記事は、Chatwork Advent Calendar 2020 - Qiita の3日目の記事です。 早速ですが、皆さんはauto incrementなRDBのtableのidにはどのような型を利用されていますか？ Chatworkでは多くのテーブルでint型が指定されているのですが、９年前にサービスを開始した時には想像もつかないくらいに多くのお客様に使っていただけるサービスへと成長した結果、int型なauto incrementのidを利用しているテーブルで、レコード数がintの上限を迎えそうなテーブルが複数現れ、どかっとまとめてALTER TABLEを実施するという2020年を代表する一大イベント(?)がありました。 今回は、その時に利用したpt-online-schema-changeというツールを使ってのALTER TABLEの実
データ指向アプリケーションデザインを読んでLSM-treeインデックスに基づくKVSを作る - 油そば
この記事はMicroAd Advent Calendar 2019の4日目の記事です。 qiita.com はじめに どういうKVSを作るか 手始めにログベースのKVS 書き込み, 読み取り, 削除 ログフォーマットの決定 実装 LSM-treeインデックスを持つKVSを実装する 書き込み MemTableからSSTableの生成 SSTableの反映 SSTableのマージとコンパクション バッファを使ったマージ&コンパクション ステップ1. SSTable毎にキーを読み出す ステップ2. バッファ内の最小のキーの最新の値を読み出す 再起動時の復元 アクターで組み立てる 書き込みのケース 読み取りのケース コード はじめに データ指向アプリケーションデザインは今年買って読んだ技術書の中で最も読み応えがあった本でした。 www.oreilly.co.jp 単に周回で読むだけでも学びが多い本
「データ指向アプリケーションデザイン」 で学んだこと、その２ - Qiita
この記事は、"色んなデータストア触ってみる Advent Calendar 2019" の17日目の記事で、 https://qiita.com/advent-calendar/2019/datastores 10日目のその１の続編になります。 https://qiita.com/seikoudoku2000/items/e5a5388d5f290b4a7b35 今回は私なりに、「データ指向アプリケーションデザイン」で学んだことや感想をもうちょっと具体的に書いてみたいと思います。 https://www.amazon.co.jp/dp/4873118700 具体的には、HBaseというKey-Valueストアと、Elasticsearchという全文検索エンジンという、一般的に捉えられている特性が全く違う分散データストレージを、この本の章目次を抜粋しながら比較しつつ、この本を通すと、どういう
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履歴データテーブルとの向き合い方_PHPerKaigi2024
テーブル設計の考え方とやり方 [入門編]![テーブル設計の考え方とやり方 [入門編]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/fff34d6fcb76b27f602c88a8a78045329642f395/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ffiles.speakerdeck.com%2Fpresentations%2F5416b70d025345fc95b30d1ec95701b6%2Fslide_0.jpg%3F20931325)
WiredTigerを詳しく説明
Power of the Log:LSM & Append Only Data Structures
15-445/645 Intro to Database Systems (Fall 2018) - YouTube
LSM based Storage Techniques Strengths and Trade Offs (SDC 2019)