Kazuho@Cybozu Labs: Comparing InnoDB performance on HDD, SSD, in-memory
Details: The benchmark was taken using MySQL 5.1.41 using innodb_plugin running on linux 2.6.31/x86_64 (Ubuntu 9.10 server). Options passed to sysbench were: --test=oltp --db-driver=mysql --mysql-table-engine=innodb --oltp-table-size=1000000 --mysql-user=root --mysql-db=test --oltp-table-name=test_t --num-threads=20 . My.cnf was set as follows. max_allowed_packet=16777216 query_cache_size=0 defa
Kazuho@Cybozu Labs: 「サーバ書くなら epoll 使うべき」は、今でも正しいのか
多数のTCP接続をハンドリングするサーバを書くなら、1コネクション1スレッドのモデルではなく、epollやkqueueのようなイベント駆動型のI/O多重化を行うべきだ、と言われます。だが、そのような主張は、「C10K問題」が書かれた2002年から7年経過した今でも有効なのでしょうか？ echoサーバを書いて、ベンチマークを取ってみることにしました。 ふたつのグラフは、いずれも接続数とスループットの関係を表しています。最初のグラフは、全接続がアクティブに通信した場合、あとのグラフは、全接続のうち小数のコネクションが順次アクティブになっていく、というモデルです。これらのグラフから、以下ようなことが読み取れます。 epoll も per-thread モデルも、良くスケールする epoll は、ワークセットが小さい場合に (最大50%) per-thread モデルよりも高速 少なくとも、1コネ
Kazuho@Cybozu Labs: YAPC::Asia 2009 で「スケールするウェブアプリケーションを20分で作る方法」について話します
このところ、MySQL と Perl 関連のエントリをいろいろ書いていますが、それは、スケールアウト可能で、かつ、管理が容易なウェブアプリケーションを、簡単に書けるようにしたい、という理由があるからです。 ただ、ブログエントリだとどうしても細切れになるので、一連のモジュールやプログラムを組み合わせて、どうやってスケールするウェブアプリケーションを作るのかという話を YAPC::Asia 2009 でさせていただくことにしました。 YAPC::Asia 2009 は9月10日(木)と11日(金)の2日間、東京工業大学大岡山キャンパスで開催されます。今日からチケット販売も始まったので、興味のある方はお越しいただければ、と思います。 YAPC::Asia 2009 スケールするウェブアプリケーションを20分で作る方法: YAPC::Asia 2009
Kazuho@Cybozu Labs: MySQL のボトルネックを統計的に監視・解析する方法
MySQL のチューニング、と言った場合には、サーバーパラメータの調整や EXPLAIN コマンドを利用したクエリ実行計画の最適化が話題に上ることが多いです。しかし、発行する全ての SQL について、いちいち EXPLAIN コマンドを使って確認していては、いくら時間があってもたりません。チューニングを効率的に進めるには、まず、ボトルネックとなっている SQL クエリを特定し、次にその最適化を行うべきです。 ではどのようにして、ボトルネックを特定するのか。MySQL Conference & Expo 2009 のキーノートにおいて Mark Callaghan 氏は、Google では SHOW PROCESSLIST コマンドを使った統計的アプローチを使っていると述べていらっしゃいます (参照: MySQLConf 09: Mark Callaghan, "This is Not a
Kazuho@Cybozu Labs: MySQL のトリガーの実用性を確認するために InnoDB の SELECT COUNT(*) を高速化してみる
最近 RDBMS のトリガーを色々書いているのですが、知らない人にトリガーが何かいちいち説明するのに簡単な例はないかな、というのと、MySQL の処理速度はトリガーによってどの程度変化するか、ということを確認するために、以下のような実験を行ってみました。 InnoDB はしばしば、「SELECT COUNT(*) が遅い！」と批判されます。では、トリガーを使って行数を別のテーブルにキャッシュすればいいのではないでしょうか？ 以下のように、極めて小さなテーブル t1 を作り、その行数を t1_cnt にキャッシュしてみることにします。 mysql> create table t1 ( -> id int unsigned not null primary key auto_increment, -> v int unsigned not null -> ) engine=innodb
Kazuho@Cybozu Labs: Pacific という名前の分散ストレージを作り始めた件
大規模なウェブアプリケーションのボトルネックがデータベースであるという点については、多くの同意が得られるところだと思います。解決策としては、同じ種類のデータを複数の RDBMS に保存する「sharding」 (別名：アプリケーションレベルパーティショニング／レベル２分散注1) が一般的ですが、最近では、分散キーバリューストア (分散 KVS) を使おうとする試みもみられるようになってきています。 分散 KVS が RDBMS sharding に対して優れている要素としては、事前の分割設計が不要で、動的なノード追加（とそれにともなう負荷の再分散）が容易、といった点が挙げられると思います。一方で、Kai や Kumofs のような最近の実装では eventually consistent でこそ無くなってきているものの、ハッシュベースの分散 KVS は、レンジクエリができなかったり (例:
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