Achieve a high-speed InnoDB purge on Amazon RDS for MySQL and Amazon Aurora MySQL | Amazon Web Services
AWS Database Blog Achieve a high-speed InnoDB purge on Amazon RDS for MySQL and Amazon Aurora MySQL Purge is a housekeeping operation in a MySQL database. The InnoDB storage engine relies on it to clean up undo logs and delete-marked table records that are no longer needed for multiversion concurrency control (MVCC) or rollback operations. While our applications pursue a database design that aims
Aurora MySQL におけるロック競合（ブロッキング）の原因を事後調査できる仕組みを作った話
こんにちは。 DBRE チーム所属の @p2sk です。 DBRE（Database Reliability Engineering）チームでは、横断組織としてデータベースに関する課題解決や、組織のアジリティとガバナンスのバランスを取るためのプラットフォーム開発などを行なっております。DBRE は比較的新しい概念で、DBRE という組織がある会社も少なく、あったとしても取り組んでいる内容や考え方が異なるような、発展途上の非常に面白い領域です。 弊社における DBRE チーム発足の背景やチームの役割については「KTC における DBRE の必要性」というテックブログをご覧ください。 本記事では、Aurora MySQL でロック競合（ブロッキング）起因のタイムアウトエラーが発生した際に根本原因を特定することができなかったので、原因を後追いするために必要な情報を定期的に収集する仕組みを構築した
InnoDB redo logを解読している話 - tom__bo’s Blog
この記事はMySQLのカレンダー | Advent Calendar 2023 - Qiitaの19日目の記事です。 MySQLのredoログには何が書かれているのだろうか？ そんな疑問を解決するために私はアマゾンの奥地へと旅立つことにしました。 MySQLはSQLをパースし、実行計画を立てたあと、実際にストレージ(メモリ含む)でデータを処理する部分はプラガブルなストレージエンジンに実装を移譲する設計になっています。 しかし、処理をストレージエンジンがトランザクションをサポートしないことも選択できるため、クラッシュリカバリのための機構を実装していない可能性もあります。 そのため、レプリケーションにも利用されるバイナリログがWrite Ahead Loggingされていて、クラッシュリカバリやPITRにもバイナリログが主に使われています。(と、筆者は理解しています。). なので、運用上はバイ
MVCCとInnoDBでの実装について - shallowな暮らし
こんにちは。id:shallow1729です。先日はredo logを中心にストレージエンジンについて解説を行いましたが、今回は同時実行制御、特にMySQLなど多くのデータベースで採用されているMultiversion Concurrency Control(MVCC)という技術にフォーカスしようと思います。 今回の記事ではまず前半でMVCCというものがどういうものかについて解説をして、次にMVCCの実装方法についてInnoDBの実装を参考にしながら見ていこうと思います。前提知識はあまりいらないと思いますが、リレーショナルデータベースの操作経験はあったほうがいいかなと思います。また、前回のストレージエンジンの解説で述べた内容はあまり説明しないので、軽く目を通してもらえると頭に入りやすいかなと思います。 shallow1729.hatenablog.com トランザクションの原子性 まずトラ
ストレージエンジンの話 ~InnoDBのredo logをざっくり理解する~ - shallowな暮らし
こんにちは。id:shallow1729です。最近Database Reliability Engineerというお仕事を始めたのでデータベースの勉強をしたりMySQLのソースコードを読んだりしています。仕事でMySQLが標準で用いているInnoDBのソースコードを読む機会があったのでなんかアウトプットしたいなと思いつついきなりコアな話するのもなって思ったのでざっくりとストレージエンジンの話をしようかなと思います。とはいえストレージエンジンは本当にいろいろな仕事をしていて全部を書こうとするとものすごい事になりそうだった(+僕も分かってない部分が多い)ので、とりあえず第一回はredo logというやつを中心にストレージエンジンを追っていこうと思います。なるべく一般的なデータベースの設計の話を軸に置きつつInnoDBの場合の話もしていこうと思います。読者としてはMySQLのようなリレーショナル
MySQLの新製品「HeatWave」はInnoDBの最大400倍高速、テラバイト級を超える大規模データを分析可能なインメモリデータベース。スクエニやSCSKがその性能を検証［PR］
しかもHeatWaveはスケールアウトによる規模拡大が可能で、テラバイト級からそれを超える大規模データにも対応。 Oracle Cloud Infrastructureの備えるオーバーヘッドの小さなベアメタルサーバやネットワークを基盤としたスケールアウト機能により、サーバ台数とともにプロセッサコア数が増えても、ほぼリニアな性能向上を実現しています。 さらに、実行されたクエリと実行時間を学習データとして蓄積されていくため、HeatWave自身がインメモリデータベースにおけるデータの最適な配置を学習し、提案する機能も新たに備えるようになりました。 SQLを判別、最適なデータベースエンジンへ自動投入 この強力なデータ分析機能を、通常のMySQLとの違いをほとんど意識することなく利用できるのも、HeatWaveのもう1つの大きな特長でしょう。 HeatWaveはInnoDBとHeatWaveのデー
ID生成方法についてあれこれ
ID生成について聞かれることが多いので、独自の観点でまとめてみます。タイトルは適当です…。 DBはMySQL(InnoDB)を想定しています。あしからず。 ID生成を知りたいなら ID生成に関しては以下の記事がよくまとまっているので参考にしてみてください。値形式など詳しく書かれています。 ID生成大全 Facebook, Twitter, Instagram等がどうやってIDを生成しているのか まとめ ID生成方法 以下のID生成方法は、お手軽に採用しやすいもの順で列挙します。 DB採番/連番型 AUTO_INCREMENT DBのAUTO_INCREMENTで採番する方法。 Pros 数値型で扱える 普通は64ビットの整数型を採用することが多い 単調増加する連番ですので、ソート可能でかつインデックスの空間効率がよい 単調増加するので、キャパシティを予測しやすい 64ビットあればあまり気に
MyRocksの論文がVLDBに掲載されてBest Industrial Paper Awardを受賞していたので紹介 - tom__bo’s Blog
先週開催されたVLDB(Very Large Data Base)というDatabase分野のトップカンファレンスで松信さんがFirst authorの論文 MyRocks: LSM-Tree Database Storage Engine Serving Facebook's Social Graph が発表され、Best Industrial Paper Awardを受賞されました。 ↑ VLDB 2020 Awards - VLDB2020 Tokyoのスクショ 特にTwitterやブログ等で書いている人がいないようなので、この内容を紹介します。 VLDBはDatabase分野ではトップ中のトップカンファレンスで、新規のアーキテクチャやアルゴリズムが掲載されるものだと思っていました。 なので、VLDBにMyRocks論文が掲載されたと知って正直驚きましたが、内容を読んでみると松信さん
MySQL InnoDB Sorted Index Builds
It’s not essential to understand how MySQL® and Percona Server for MySQL build indexes. However, if you have an understanding of the processing, it could help when you want to reserve an appropriate amount of space for data inserts. From MySQL 5.7, developers changed the way they built secondary indexes for InnoDB, applying a bottom-up rather than the top-down approach used in earlier releases. In
InnoDB はどうやってファイルにデータを保持するのか
Extended outer memory module for my poor native memory. Posts: 2022/02/13 クラビスの CTO になりました 2020/09/28 gendoc という YAML からドキュメントを生成するコマンドを作った 2020/09/13 ISUCON10 の予選を 7 位で通過した 2019/12/01 Puma の内部構造やアーキテクチャを追う 2019/05/27 Golang の正規表現ライブラリの処理の流れをざっくり掴む 2019/04/29 InnoDB の B+Tree Index について 2019/04/29 InnoDB における index page のデータ構造 2019/04/28 InnoDB はどうやってファイルにデータを保持するのか 2019/01/06 Designing Data-Intens
InnoDBのテーブル断片化を解消させたいけどもマスターにそんなに容量が残っていない！ 時のテクニック
OPTIMIZE TABLE, ALTER TABLE .. Engine = InnoDB で空き領域が回収できることがわかっている SELECT table_schema, table_name, data_free FROM information_schema.tables WHERE table_schema NOT IN ('mysql', 'information_schema', 'performance_schema', 'sys') ORDER BY data_free DESC; とかで調べましょう 短時間（容量による）のメンテに入れられる オンラインの ALTER TABLE .. Engine = InnoDB では容量があふれそうである（または負荷的に耐えられないのでメンテに入れた方がマシ） MySQL 5.6.17とそれ以降はオンラインでできる（ただしフルテキ
MySQL パーティショニングで高速クエリーを実現！！ - Database JUNKY
MySQL(MariaDB)には、レンジパーティションってものがありまして、うーなんでしょ？ある規則にしがったデータをおのおののデータファイルに振り分けてくれるストレージエンジン的なものです。 データ領域が分割されるため、大量のデータを処理することによる性能上のボトルネックの発生を抑えられる MyISAMなど、テーブルサイズに上限がある場合でもそれ以上のデータを格納することが可能になる といった点です。 MySQLでもMariaDBでも、古いバージョンからある機能ではありますが、数百万規模のデータですとSQLの条件によって、読み込む分母のレコード数が少なくなるため、パフォーマンスは向上するわけですね。 サンプルテーブル こんなテーブルを作ってみました。非パーティショニングテーブルですね。つまり普通のテーブルです。これをベースにパーティショニング化を検証してみます。 | sample_tab
MySQL 8.0登場！立ち止まることを知らない進化はこれからも続く。
ゴールデンウィークはいかがお過ごしされただろうか。今年は天気も良く、行楽日和が続いたように思う。 さて、先日MySQL 8.0が正式にリリースされた。少し時間が経ってしまったが、今回はMySQL 8.0の新機能について紹介したい。コミュニティ版のダウンロードはこちらから可能だ。 ひとつ前の正式バージョンはMySQL 5.7だったのだが、MySQL 8.0は非常に大きなリファクタリングが含まれており、5.x台のバージョン番号を捨て去ろうという話があった。そこで、次のメジャーバージョンは最初の桁を増やすということになったのだが、MySQL 6.0は過去に既に存在し、買収などの騒ぎで開発が頓挫してしまった経緯がある。7.xはMySQL NDB Clusterと被っている。というわけで、5.7の7の部分の次という意味合いもあって、8.0というバージョン番号を引っさげ、満を持しての登場となった。その
なぜあなたは SHOW ENGINE INNODB STATUS を読まないのか - そーだいなるらくがき帳
この記事は、MySQL Casual Advent Calendar 2017の20日目の記事です。 煽り気味のタイトルですがみなさん SHOW ENGINE INNODB STATUS 読んでますか？ SHOW ENGINE INNODB STATUS \G 見づらいのなんとかならんのか。— そーだい@初代ALF (@soudai1025) 2016年12月20日 わかる。でもMySQLの振る舞いを知る中でSHOW ENGINE INNODB STATUSを読まざる得ない場面はそこそこあります。 どんな時に必要になるのでしょうか？ そこでSHOW ENGINE INNODB STATUSにまつわる話を書きます。 SHOW ENGINE INNODB STATUS をまず読みやすくする まず末尾に \G を付けましょう。 これで3倍読みやすくなります。 次に pager less -S を
トランザクション技術とリカバリとInnoDBパラメータを調べた - たにしきんぐダム
トランザクションはACID特性を満たすと言われている。 そのうちA(Atomicity)はトランザクション内の操作をAll or Nothingとなるよう保証し、トランザクションが中途半端に実行されて(アプリケーションレベルから見た)データの整合性が失われることを防ぐ特性。またD(Durability)とはシステム運用中に起こる様々な障害からデータを守る(整合性を保つ)特性。 これらの特性を満たすためのDBMSの古典的なテクニックがすごく面白いので、それに関するMySQL(主にInnoDB)のパラメータ・パフォーマンスにどのような影響を及ぼすかを調べた(*'ω'*) なお紹介している技術は基本的に教科書に書かれていた技術で、実際にInnoDBに実装されているアルゴリズムとは異なることがある(とはいえベースにはなっている) 参考 障害の種類 DBMSの基本構成 データベースバッファ 概要 関
MySQLでインデックスを使って高速化するならCovering Indexが使えそう - (ﾟ∀ﾟ)o彡 sasata299's blog
2009年10月28日09:33 MySQL MySQLでインデックスを使って高速化するならCovering Indexが使えそう Linux-DB システム構築/運用入門 (DB Magazine SELECTION) 著者：松信 嘉範 販売元：翔泳社 発売日：2009-09-17 おすすめ度： クチコミを見る 最近、この本を読んでいます。非常に面白いし、参考になります〜。中でもインデックスについての記事が特に興味深かったので簡単にまとめてみます。 前提 ・インデックスは検索性能には効果があるが、更新性能は落ちてしまう ・MyISAM と InnoDB ではインデックスの構造が違う ・インデックスは B+Tree インデックスと呼ばれ、ルート、ブランチ、リーフの階層構造になっている ・インデックスはソートされた状態で作成されている まずは MyISAM と InnoDB でのインデックス
MySQL InnoDBのネクストキーロック おさらい - SH2の日記
MySQLのInnoDBストレージエンジンは行ロックをサポートしています。しかしOracleと同じ感覚でアプリケーションを作っていると、思わぬところでデッドロックに出くわすことがあります。これはInnoDBのロック範囲がOracleよりも微妙に広いためです。 実際の例で確認してみましょう。 mysql> select * from t; +----+------+ | c1 | c2 | +----+------+ | 10 | a | | 15 | a | | 20 | a | | 25 | a | | 30 | a | | 35 | a | | 40 | a | | 45 | a | | 50 | a | +----+------+c1列は主キーになっています。1つめのセッションで以下のSQLを実行します。 mysql> set tx_isolation = 'repeatable-r
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MySQL :: MySQL 8.4 Reference Manual :: 17.4 InnoDB Architecture
スレッドIDを利用したMySQLのデッドロック解析手法
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