pixivのブックマークに関する負荷対策をしました - pixiv inside
10/22(金) 追記 この記事で解説している内容について解説する勉強会を開催することとなりました。以下のconnpassよりお申し込みください。 pixiv.connpass.com 10/22(金) 追記 pixivのブックマークについて ブックマークDBの問題について 具体的な対策内容 論理削除廃止・index追加・ブックマークタグのテーブル分割 適応ハッシュインデックスの無効化 アプリケーションコードのリファクタリング・全発行クエリの列挙と見直し 大きな更新処理の非同期化 結果 あわせてよみたい pixivではサービスの成長に伴い、気に入った作品に対して付けることができるブックマークの総数が急速に増加しており、ユーザーの皆様に滞りなくサービスを提供し続けるためブックマークに関するデータベース(以後DB)の負荷対策が必要になりました。 2021年2月より対策を行うプロジェクトを発足し
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
Luceneのメモリ上でのインデックス構造とその仕組み - エムスリーテックブログ
エムスリーエンジニアリンググループ AI・機械学習チームでソフトウェアエンジニアをしている中村(@po3rin) です。 弊社では毎週水曜日にElasticsearchとLuceneのコードリーディング会が開催されています。最近ではLuceneのFSTやKD-Tree、もうすぐ公開されるNSWの実装周りを読んでいました。 先日、私の発表回でLuceneのメモリ上での転置インデックスのデータ構造について発表したので、その内容を紹介します。Luceneのことが少しでも身近に感じていただければ幸いです。 Luceneとは 転置インデックスに関する事前知識 Luceneの事前知識 Luceneのメモリ上での転置インデックス実装内部 確保したメモリがあふれた場合 まとめ We're hiring !!! Luceneとは github.com Elasticsearchの内部で利用されているオープン
MySQLとインデックスと私
2021/05/24 サイボウズ開運研修 動画が以下のサイトからリンクされています - https://blog.cybozu.io/entry/2021/07/20/100000 - これに矢印を書きながらぐりぐりやっていたわけなので、資料単体だとわかりづらいと思います…
MySQLのquery review helperを作ってみた - tom__bo’s Blog
せっかくのGWなので、おもちゃを作りました。 Query Review Helperです。 github.com 背景 最近MySQLで実行されるクエリをレビューするタスクが異常に多くなってきました。 開発者の全員がindexやjoin, partition, limit offsetなどなどのハマりどころを知っているというのが理想ではありますが、そうも行きません。 大体EXPLAINをかけてtable scanになっていないか、sortやlimit offsetで劇的に重いクエリがないか確認すれば、すぐに問題になるようなことはありませんがいくつか問題があります。 複数のサービスを横串に見ていると各サービスのテーブル設計の詳細を知らない 大きいサービスだとテーブル数やカラム数が異常に多い(数百テーブル, 各テーブルに数十カラムとFKが、、、とか) tableやcolumn, subquer
MySQLバージョンアップによるInnoDB性能劣化可能性事件簿
一般論ですが、どんな基盤ソフトでもCPUスケールを上げようとすれば、何らかの排他制御を細かく行うことになるのでCPUのパイプライン処理にブレーキをかけるアトミックな処理が増えて、バージョンが上がるとある程度はシングルスレッドの処理は重くなっていきます。前エントリのような言語の高度化により遅くなる事情もあります。（中には、Redisのように並列を捨てて排他処理を完全排除する潔い逆振りプロダクトもありますが。） とはいえ、「これは（条件付きとはいえ）急に遅くなりすぎだろ！」と私も思うバージョン（回避策はある＆一開発者の一存ではどうにもできない）があるので遡って何点か挙げて注意喚起したいと思います。 これらはある程度限られた条件で発生するので世間では怪奇現象扱いされている可能性もあります。 何故こんなことになるのかというと、基盤となるmysqld側の変更に上手くついていけなくなってるか、性能上メ
Go vs Rust : 特徴量DBに適するのはどっち！？ (2020-04-14 実験追記) - ABEJA Tech Blog
ABEJA で Research Engineer をやっている中川です．普段は論文読んだり，機械学習モデルを実装したり，インフラを構築したりしています．今回のブログでは，Insight for Retail の一機能として提供しているリピータ分析に用いる特徴量DBの改善に向けた言語選定について紹介します． ※ たくさんの方々からのコメントありがとうございます．いただいた観点をベースに「2020-04-14 追記」以下に実験を追加しました． モチベーション リピート分析では，任意の特徴量をクエリに最も類似した特徴量を数100msec以内に検索する必要があり，一般的なデータベースでは実現することが難しいという課題がありました．そこで，われわれは python で独自のインメモリデータベースを実装し運用してきました．このデータベースがサービスの成長に合わせて限界を迎えつつあるので，アルゴリズム
SQLのインデックスとそのチューニングについてのオンラインブック
開発者向けのSQLインデックス解説サイト、管理についての間違いない知識を提供します。 インデックスは開発時には忘れられがちである一方で、非常に効果的なSQLのチューニング方法です。Use The Index, Lukeでは、HibernateなどのORMツールの解説にとどまらず、SQLのインデックスについて基礎から説明します。 Use The Index, LukeはSQLパフォーマンス詳解のWeb上の無料版です。サイトを気に入って頂けたら、ぜひ書籍も購入してみて下さい。また、このサイトの運営をサポートする様々なグッズも販売しています。 MySQL、Oracle、SQL ServerなどにおけるSQLのインデックスUse The Index, Lukeでは、ベンダにとらわれないインデックスの説明を心がけています。製品特有の事柄については、以下のような表示をしています。 DB2Use The
Rubyはじめての人がRails開発に参加するときに最初に知っておくべきこと - Qiita
※この内容はRailsで書かれたWantedlyのプロジェクトに参加することを想定していて、一部Railsのデフォルトでない機能の解説もありますが、使っているgemもメジャーなもので割と汎用的な内容になっていると思うので、是非参考にしてみてください。 URLを見ればだいたいどこを変更すればいいかわかると言うこと Ruby on RailsはMVC(Model View Controller)にもとづいて設計されていて、ディレクトリ構造的にもapp/以下に綺麗に分かれている。 MVCって何？って人は、ググってみてほしいが、割と宗教論争になりかけているので、モデルはDBの各テーブルに関連していて、ビューはHTMLの部分に近くて、コントローラーはビュー用にモデルを引っ張ってくるつなぎ役だと思ってれば大体合っている。これ以上は深く考えずにコードを読んだほうが良いと思う。 Router でもコード的
MySQLの大きなテーブルでのパフォーマンスを改善する10の方法 | Yakst
MySQLコミュニティマネージャのMorgan Tocker氏による、テーブルサイズが大きくなるにつれてINSERTのパフォーマンスが落ちてきてしまうことを防ぐ様々な方法についてのまとめ。 今日は、パフォーマンス問題を引き起こす原因になる、サイズの大きいテーブルのパフォーマンスを改善することについて書いてみようと思う。このアドバイスのうちのいくつかは、たくさんのテーブルをまとめて大きくなっているデータベースにも適用できるが、大抵の場合、独立した大きなテーブルというのは特に問題になりやすいものだ。 一般的に知られていると思われるのは、テーブルを変更する時のスピードは、そのサイズが大きくなるにつれて遅くなることだ。以下の図は、一般的なB+ツリーインデックスのパフォーマンスを時系列で見たものだ。 このグラフは、MySQL@Facebookの記事から拝借したものだ。これは、insert buffe
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PostgreSQLのtext型に対するINDEX
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DB tech showcase： 噂のMongoDBその用途は？