門外不出のOracle現場ワザ | Oracle 日本
このコラムでは、月刊DB Magazineで連載され大好評だった記事を紹介しています。 また、記事を再編集した単行本が翔泳社より出版されていますので、ご興味のある方はぜひご購入ください。 門外不出のOracle現場ワザ(DB Magazine SELECTION) 【単行本】 第0章 オラクル社のテクノロジーコンサルタントって？ システムテクノロジー製品(データベースやAPサーバー、ミドルウエア製品など)をお使いの皆様に、オラクル社のシステムテクノロジー製品担当のテクノロジーコンサルティングについてご紹介します。 第1章 目からウロコのパフォーマンス分析テクニック Oracleのパフォーマンス管理では、問題箇所を切り分けたりアーキテクチャに基づいて現状を分析する力が必要です。さらに、OSやストレージ、ネットワークとのI/Oまで監視しなければなりません。本コラムではパフォーマンス分析に必要な
OTN Japan マニュアル
お探しのものを見つけるために、以下の項目を試してみてください。 キーワード検索のスペルを確認してください。 入力したキーワードの同義語を使用してください。たとえば、「ソフトウェア」の代わりに「アプリケーション」を試してみてください。 新しい検索を開始してください。
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Webアプリケーションを高速化する50のトリック
MicrosoftのInternet Explorer PMであるJatinder Mann氏は、BUILD 2012でHTML5アプリとサイトを高速化する50のパフォーマンストリックというセッションで、Webアプリケーションを高速化する多くのチップスを提供した。 Mann氏が提供したアドバイスは、以下の6つの原則を中心に構成されていた。 1. ネットワークリクエストに迅速に応答する リダイレクトを避ける。上位1,000のWebサイトのうち63%は、リダイレクトを使用している。これらはリダイレクトをやめることによって10%のパフォーマンスを改善することができる。 メタリフレッシュを避ける。世界のURLのうち14%は、メタリフレッシュを使っている。 可能な限りユーザーの近くにあるCDNを使用してサーバーの応答時間を最小化する。 異なるドメインからのリソースをダウンロードすることによって、同時
ここが大変だよ、JavaのGC/メモリ管理
Webシステムを安定稼働させるには、考慮しなければならないことは数々存在する。システムの適切なサイジングを行うことも、その1つだ。 今回は、その中でもJavaVMのメモリのサイジング（見積もり）とGC（ガベージ・コレクション）に着目して説明する。 現象の見え方 今回は、以下の問題についての話だ。 メモリサイジングをミスした場合、業務ピーク時のGCの多発や長期化からこの現象に陥る場合がある。CPU利用率が100％に張り付いて性能が出ない場合は、GCが原因かを疑う必要がある。その場合、まずはGCログを参照し、GCの処理時間や発生頻度から1分ごとのGC処理の占有率を確認してみるとよい。 占有率が大きい場合、アプリケーションの処理やメモリのサイジングを見直す必要がある。以降では、GCを考慮したメモリのサイジングについて説明する。 JavaVMのメモリ空間はどうなっているのか 初めに、Cosmine
Java VMのメモリ不足――原因切り分けから解決まで
Java VMのメモリ不足の問題は、解決までに時間を要する。だが適切な初期調査を行えば、ある程度まで原因を絞り込め、早期解決につながる。今回はメモリ不足問題の対応方法を、体系立てて解説する。 問題解決のポイント Java VMでメモリ不足が発生した時に重要となるポイントは、早期に発生個所の特定と原因の切り分けである。 Webシステムでメモリが不足すると、「java.lang.OutOfMemoryError」メッセージが出力される。このメッセージが出力された時、最初に行うことは、WebサーバやJava VMのログを確認することだ。これらのログから障害の痕跡を発見できると、障害内容からメモリ不足の原因を切り分けられる。しかし、使用しているJava VMによっては、障害の切り分けに必要な情報が得られない場合もある。その場合、GCログが障害解析の資料として役に立つ。 以降、Webシステムを例に、
Hibernateキャッシュパフォーマンスチューニング - Be an Idealistic Realist
あんまりまとまってないけど、とりあえずメモっておく。 確実に裏の取れていないところは、後で修正予定。 基本的禁則事項 クエリキャッシュ対象のエンティティの２次キャッシュが設定されていない場合。 この設定は、Hibernate のマニュアルでも禁止事項として上げられています。たとえば、あるクエリに対して100件のエンティティが返される場合を考えてみます。 キャッシュミスした場合 クエリが発行され、DBから100件分のレコードが返され、クエリキャッシュ上にはエンティティのidが100件分格納される。 キャッシュヒットした場合 クエリキャッシュがヒットし、100エンティティ分のidからエンティティを取得しようとする。 ２次キャッシュが有効ではないため、各エンティティを取得するために100回クエリを発行する。 このように、普通に SQL でアクセスするよりもはるかに多くのクエリを発行するという恐ろ
ガーベジ・コレクション：GC ( Garbage Collection ) についての簡単な説明と調査方法
Java の GC について簡単に説明いたします。 GC はヒープやヒープサイズと密接な関連があります。以下のページも合わせて参照ください。 「Java のヒープサイズ」についての簡単な説明 Java プログラムが動作するとオブジェクトはメモリ上にロードされます。 大きなオブジェクトを使用したり、また、使用するオブジェクトの数が多ければ、その分メモリの使用領域は増加します。 そのまま、新しいオブジェクトをロードし続けると、Java が使用できるメモリ領域がメモリが一杯になります。 * 「 Java が使用できるメモリ領域 」、これをヒープ領域と言います。( ヒープ領域以外にも Permanent 領域が存在します。) メモリが一杯になると新しいオブジェクトをロードできず、プログラムを実行することができなくなります。 このような状態を回避するための仕組みが ガーベジ・コレクショ
Ywcafe.net
Ywcafe.net This Page Is Under Construction - Coming Soon! Why am I seeing this 'Under Construction' page? Related Searches: Free Credit Report music videos Migraine Pain Relief Best Mortgage Rates Credit Card Application Trademark Free Notice Review our Privacy Policy Service Agreement Legal Notice Privacy Policy
Jetty6と7をJava6と7でパフォーマンス実験してみました - hito_asaの日記
rpscala第45回で黙々とパフォーマンス実験をしてきました。 Scala勉強会第45回 in 秋葉原 : ATND 勉強会第45回 - Scala勉強会 in 東京 内容 Jetty6とJetty7のパフォーマンス実験です。 Java6とJava7をそれぞれ組み合わせて、単純なアプリケーションのスループットを測りました。 なんでこれをScala勉強会でやってるのか、というと、動かしているアプリケーションがScalatraだからです。 要するに、ScalaのWebアプリケーションを載っけるのに、Jetty6と7、どっちが速いのか＋Java7だったらどうなのか、という実験です。 結果 Jetty7 + Java6が最速でした。 というわけで、ScalaのWebアプリならJetty7をJava6で使うと速いです。Jetty側でいろいろと最適化されているものと思われます。 なお、Jetty6で
『[Oracle] 一時表のオプティマイザ統計情報の収集について』
Oracle 10g ではルールベースオプティマイザ（RBO）が廃止され、コストベースオプティマイザ（CBO）に一本化されました。 コストベースオプティマイザを使用するにはオプティマイザ統計情報が必要です。 ゆえに、オプティマイザ統計情報の自動収集、手動収集を適宜実行し、有効なオプティマイザ統計情報を維持することが重要になります。 ただし、一時表のオプティマイザ統計情報の収集については注意が必要です。 一時表にはトランザクション固有の一時表とセッション固有の一時表の２種類の一時表が存在します。 トランザクション固有の一時表の場合、データはトランザクション内でのみ有効となります。つまり、トランザクションをコミットした時点でデータがクリアされてしまいます。 ゆえに、オプティマイザ統計情報を収集しても全く意味がありません。 むしろデータが 0 件であるというオプティマイザ統計情報が残ることにより
![『[Oracle] 一時表のオプティマイザ統計情報の収集について』](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/ed239427f781d723ae5cf65616a522073f68d378/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fstat.profile.ameba.jp%2Fprofile_images%2F31%2Farchive-redo-blog%2F1180840362506.jpg)
テーブル・カラム・インデックス統計情報 - オラクル・Oracleをマスターするための基本と仕組み
CREATE TABLE RIVUS.STAT_SAMPLE ( ID_10 NUMBER(1,0), ID_100 NUMBER(2,0), NAME VARCHAR2(100), CREATED_ON DATE DEFAULT SYSDATE ); -- CREATE INDEX RIVUS.STAT_SAMPLE_IX10 ON RIVUS.STAT_SAMPLE (ID_10); -- CREATE INDEX RIVUS.STAT_SAMPLE_IX100 ON RIVUS.STAT_SAMPLE (ID_100); 統計情報の削除 統計情報の削除には、DELETE_〜_STATS シリーズを
ガベージコレクタの仕組みを理解する
GCを適切に行わせるためのヒープサイズの設定 JVMにGCを適切に行わせるにはヒープサイズを適切に設定（New領域サイズ、Old領域サイズ、領域サイズのバランスなど）する必要があります。当然、適切なヒープサイズはアプリケーションに依存します。一般にヒープサイズが小さいとGCが頻発してアプリケーションのパフォーマンスが低下します。さらに、ヒープサイズが必要量を下回る場合はOutOfMemoryErrorが発生してアプリケーションが停止してしまいます。一方、ヒープサイズが大きいと、GCの起動回数は減りますが、GC1回当たりの処理時間、すなわちアプリケーション停止状態が長くなり、アプリケーションの応答時間に問題が出る場合もあります。システムの物理メモリのフリー領域が不足するまでヒープサイズを大きくすると、物理メモリからスワップ領域へのページングが起こってしまい、かなりのパフォーマンスが劣化する可
Javaメモリ、GCチューニングとそれにまつわるトラブル対応手順まとめ - 日記のような何か
GC周りでトラブルシューティングした際の経験や、Web等で調べたことをまとめてみる。 前提 ・JVMは、Sun Javaを想定。(他は使ったことないです。。。) ・Sun Java 1.5-1.6を想定。 目標 マイナーGC、Full GCそれぞれが頻発することなく、かつそれぞれの実行時間を1秒未満に抑えること。 マイナーGCは1秒未満どころではなく、もっと短くなるべき。どれくらいが理想かは？(0.1秒未満ぐらいを目指したい？) 連続した負荷状態(想定されるピークアクセス)でもOutOfMemoryErrorが発生しないこと。 理想的な状態は、上記に加えて、Full GCの発生が低頻度であること。 具体的には、できるだけマイナーGCで短命オブジェクト(1回使ったらもう使わないようなオブジェクト。逆にセッションオブジェクト等は長命オブジェクトとなる)を破棄させて、短命オブジェクトが、Tenu
INDEX UNIQUE SCAN と INDEX RANGE SCAN - ablog
実行計画を見てるとでてくる INDEX UNIQUE SCAN と INDEX RANGE SCAN ってなんだ？ 11.5.3.2 索引一意スキャン このスキャンは1つのROWIDしか戻しません。単一行にしかアクセスしないことが保証されているUNIQUE制約またはPRIMARY KEY制約が文に存在する場合、Oracleは一意スキャンを実行します。 例11-2「EXPLAIN PLAN出力」では、jobs表およびdepartments表で、それぞれjob_id_pk索引とdept_id_pk索引を使用して索引スキャンが実行されます 問合せオプティマイザ 11.5.3.3 索引レンジ・スキャン 索引レンジ・スキャンは、選択性の高いデータにアクセスする共通の操作です。このスキャンは、境界（両側で境界付き）スキャンまたは非有界（片側または両側で）スキャンとすることができます。データは、索引列の
O/Rマッピングの導入効果を測る
新たなフレームワークを開発現場で導入する際には、たいていの場合「懸念」が先立ちます。O/Rマッピングに限らず、フレームワークを導入するに当たっては以下のようなポイントが懸念されるようです。 開発現場で新しいフレームワークの導入を検討しているアーキテクトにとって、関係者の「懸念」を取り除き、理解を得るのが最初の関門です。特に上記のポイントは誰もが気になる部分であり、説得力のある説明を要求されるでしょう。 最終回は、こういったO/Rマッピング導入時の懸念事項の解決を中心にHibernateの解説を行い、O/Rマッピングフレームワークを導入する際の判断材料にしたいと思います。 Hibernateのパフォーマンスをテストする データアクセスはパフォーマンスのボトルネックになりやすい部分です。そしてデータアクセス部分を担当するO/Rマッピングフレームワークは、パフォーマンスに与える影響において最も気
Javaの性能 - Wikipedia
Javaの性能（ジャバのせいのう）では、Javaプラットフォームの性能について説明する。プログラミング言語としてのJavaに対する批判や、Javaプラットフォームの性能に対する批判は「Javaに対する批判」の記事を参照のこと。この記事ではJavaプラットフォームの性能について批判以外の説明をする。 プログラミング言語Javaは、その「ネットワークから送り込まれるプログラムの安全な実行」や「write once, run anywhere」というスローガンを、業界にありがちなスローガンだけのスローガンではなく可能な限り達成するべく、Javaバイトコードにコンパイルするコンパイラと、Javaバイトコードを解釈実行するインタプリタであるJava仮想マシン (Java VM, JVM)、という構成の実装を、公式の実装として伴って発表された。 コンピュータ科学的には特に目新しいものではない。しかし、
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