今こそ見直すApacheの設定 - blog.nomadscafe.jp
nginxやvarnishなどがアツいですが、Apacheもまだまだ実績や安定性から採用されていると思います。ここではデフォルトとは異なる値に変更するサーバ設定を中心に、パフォーマンス改善、安全性向上のためのApacheの設定を紹介します。 mpmの確認 > /path/to/bin/httpd -V Server version: Apache/2.2.19 (Unix) Server built: Jun 23 2011 17:13:13 Server's Module Magic Number: 20051115:28 Server loaded: APR 1.4.5, APR-Util 1.3.12 Compiled using: APR 1.4.5, APR-Util 1.3.12 Architecture: 64-bit Server MPM: Worker PreforkやW
MySQLのEXPLAINを徹底解説!!
以前、MySQLを高速化する10の方法という投稿で「EXPLAINの見方についてはいずれ解説しようと思う」と書いてしまったので、今日はその公約？を果たそうと思う。 MySQLのチューニングで最も大切なのは、クエリとスキーマの最適化である。スキーマの設計は一度決めてしまうとそのテーブルを利用する全てのクエリに影響してしまうためなかなか変更することは出来ないが、クエリはそのクエリだけを書き直せば良いので変更の敷居は低い。そして遅いクエリをなくすことは、性能を大幅に向上させるための最も有効な手段である。従って、アプリケーションの性能を向上させたいなら、まず最初にクエリのチューニングを検討するべきなのである。 最適化するべきクエリはスロークエリログやクエリアナライザで見付けられるが、ではそのようなクエリが見つかった場合にはどのように最適化すればいいのか？そのためにはまず現在どのようにクエリが実行さ
なぜMySQLのサブクエリは遅いのか。
よくMySQLはサブクエリが弱いと言われるが、これは本当だろうか？半分は本当で半分は嘘である。MySQLのサブクエリだってなんでもかんでも遅いわけではない。落とし穴をしっかり避け、使いどころを間違えなければサブクエリも高速に実行できるのである。今日はMySQLがどんな風にサブクエリを実行し、どのような場合に遅いのかということについて説明しよう。 EXPLAINで実行計画を調べた際に、select_typeにはクエリの種類が表示されるのだが、代表的なサブクエリには次の3つのパターンがある。 SUBQUERY DEPENDENT SUBQUERY DERIVED 結論から言おう。遅いのは2番目、DEPENDENT SUBQUERYである。DEPENDENT SUBQUERYとはいわゆる相関サブクエリに相当するもので、サブクエリにおいて外部クエリのカラムを参照しているサブクエリのことである。そし
【レポート】Facebookのデータセンターに見るMySQL活用事例 - MySQLカンファレンス (1) 熱気に満ちた4日間 - MySQL Conference and Expo | エンタープライズ | マイコミジャーナル
4月14日から17日までの4日間、米カリフォルニア州サンタクララにおいて、MySQL Conference and Expo(以下、MySQLカンファレンス)が開催された。MySQL関連の最大のイベントである。セッションは有料で、日本円で10万円を超える金額にもかかわらず、参加登録者数は2,000人近くに達し※、日本からも多くのユーザーが参加していた。 ※ セッション参加のできない、展示会場のみの申し込み者も含む。 今回のMySQLカンファレンスでは、複数データセンターにまたがってMySQLを活用するような大規模事例、ペタバイト級の規模に挑戦する事例、MySQL Clusterの事例、Heartbeat + DRBDによる高可用性の事例など、さまざまな事例が発表された。とくにFacebookは、1万台のWebサーバ、800台のキャッシュサーバ(memcached)、そして1,800台のMy
さらにMySQLを高速化する7つの方法
MySQLを高速化する10の方法という記事がとても好評だったようである。記事を読んで頂いた皆さん、ありがとう。 この記事に対する便乗（？）でWeb屋のネタ帳: PostgreSQLを高速化する16のポイントという記事を書いて頂いたようだが、そちらの方もかなり人気だったようである。他人が作ったソフトウェアに改良を加えるというフリーソフトウェアやオープンソースソフトウェアの精神も基本は便乗であるので、便乗については大いに賛成したいというかむしろ取り上げてくれてありがとう！！と思うわけであるが、ここでさらに俺はこう考える。 と。 Web屋のネタ帳さんの記事では16のポイントが紹介されているが、漢（オトコ）のコンピュータ道の記事は10の方法だったのであと6つ足りない。オトコは数で勝負！！というわけで今日はネタを振り絞ってさらに7つのMySQL高速化テクニックを紹介しよう。 1. インテルコンパイラ
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
Perl/XSが得意なこと - Islands in the byte stream (legacy)
最近ひたすらXSを書いていて思ったのが，XSはやっぱり速いということ。 ただ，いつでも無条件に速いというわけでもなく，何も考えずに書くとPurePerlのコードより遅くなることも珍しくない。実際，最近書いたShikaやMOPのXS版もいきなり高速だったわけではなく，一番最初のコードはPurePerlのほうが10%-30%ほど高速だった。 いろいろベンチマークをとった結果の感触として，XSの得手・不得手が分かってきたのでメモしておく。ちなみに下記で「注意を払う」というのは内部で呼ばれるmalloc()を極力減らすという意味で使っている。SVの生成自体はmalloc()を伴わないことが多い*1が，文字列の生成/連結や配列の生成/push/unshiftでは内部でmalloc()が呼ばれる可能性が高く，速度を落とす原因となる。 得手分野 ループ - XSのループが早いというより，Perlのループ
はやいTCPサーバの書き方 - nyaxtのPC作業ログ
cagra高速化にあたってのノウハウを一部公開してみます。また明日校正/更新します。つっこみ待ちです。 select(2)の代わりにepoll_wait(2), kqueue, /dev/epoll等を使う 他に山ほど解説ページがあるので略 大量のディスクリプタを処理するようなサーバの場合、多少効果があるかもしれません。しかし、クライアント数が少ない場合、劇的な性能の向上は見込めないとおもいます。クライアント数が多い場合は、１セッション１スレッドなモデルではOS側のタスクスイッチングのオーバーヘッドが効いてくることも多いです。クライアント数を増やすには複数のセッションを１スレッドで処理できるようにすると良いです。実装にあたっては、non-blocking ioを活用すると効果的です。 TCP_NODELAYを設定する Nagleアルゴリズムをオフにします。多少応答性が良くなります。 これっ
KOF 2008 の発表資料 - naoyaのはてなダイアリー
KOF 2008 での発表資料「はてな流大規模データ処理」を以下にアップロードしました。 http://bloghackers.net/~naoya/ppt/081108huge_data.ppt 一部参考文献からの引用 (Introduction to Information Retrieval から Vector space model の図、たつをの ChangeLog から転置インデックスの図) があります。この場を借りて感謝。 環境によってはおそらくフォントの表示がいまいちだと思いますが、ご了承ください。 追記 SlideShare にアップロードしました。 081108huge_data.pptView SlideShare presentation or Upload your own. (tags: linux mysql) 追記: メモリはディスクの 150 倍について
mixi Engineers’ Blog » 期間限定の新機能「エコー」登場
こんにちは。mixi開発部のyouheiです。 今回は先日8月4日にリリースした「エコー」について書きたいと思います。 エコーとは まずはエコーとはどういう機能かのご紹介ですが、プロモーションページがございますのでそちらをご覧いただければ幸いでございます。 http://mixi.jp/guide_echo.pl いくつか抜粋しますと、 あなたの"今"を一言にしてみませんか？誰かに伝えたいこと、ひとりごと等、何でもOK！ 気軽な新コミュニケーション機能です。 たとえば、「今日はいい天気だな〜」という、ひとりごとから、「お腹すいたー！誰かランチにいこうよ！」というメッセージ的な使い方まで、「エコー」の楽しみ方はあなた次第！ マイミクシィ同士で「エコー」を使うとホームにお互いの書きこみが表示されます。 気になった書きこみには、返信することもできちゃいます。あなたがふと書きこんだ一言に、思わぬ返
memcachedを知り尽くす 記事一覧 | gihyo.jp
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フツーな日常 - MySQLのTips
http://forge.mysql.com/wiki/Top10SQLPerformanceTipsというのがあったので、和訳してみる。 (11/23 追記)id:pekeqさんとsodaさんのコメントを受け一部更新 (4/27 追記と修正)id:hirose31さんの指摘を受け修正。あと元のサイトが構成変更していたので追従 クエリのパフォーマンスに関するTips(データベースのデザインとインデックスについても) EXPLAINを使ってクエリの実行プロファイルを取れ スロークエリログを使え(常に有効にしておけ！) GROUP BYを使っているか使えるなら、DISTINCTを使うな Insertのパフォーマンス バッチ処理によるINSERTとREPLACE INSERTの代りにLOAD DATAを使う LIMIT m,nは案外速くない 2000件以上のレコードに対してORDER BY RA
mixi Engineers’ Blog » Tokyo Tyrantによる耐高負荷DBの構築
連休中はWiiのマリオカートをやりまくってやっとVR7000越えたmikioです。愛車はマッハ・バイクとインターセプターです。さて今回は、分散ハッシュデータベースサーバTokyo Tyrantでmixiの最終ログイン時刻を管理するようにした時の苦労話を書きます。 ログイン処理は負荷地獄 mixiでは、全てのユーザについて、各々の最終ログイン時刻を管理しています。「マイミクシィ一覧」や「お気に入り」などの画面で、友人が近い時間にログインしていてコミュニケーションがとりやすい状態にあるかどうか確認できるようにするためです。 mixiのほぼ全てのページはログインしないと見られないページなので、ほぼ全てのページにアクセスされるたびにログイン確認が行われます。したがって、最終ログイン時刻はほぼ全てのページにアクセスされる度に更新されることになります。mixiの中で最も重いデータベースのひとつとして「
mixi Engineers’ Blog » スマートな分散で快適キャッシュライフ
今日は以前のエントリーで書くと述べたConsistent Hashingに関して語らせて頂こうかと思います。ただしConsistent Hashingはセミナーやカンファレンスなどでかなり語られていると思いますので、コンセプトに関しては深入りせず、実用性に着目したいと思います。 問題定義 分散されたキャッシュ環境において、典型的なレコードを適切なノードに格納するソリューションはkeyのハッシュ値に対しmodulo演算を行い、その結果を基にノードを選出する事です。ただし、このソリューションはいうまでもなく、ノード数が変わるとキャッシュミスの嵐が生じます。つまり実世界のソリューションとしては力不足です。 ウェブサイトのキャッシュシステムの基本はキャッシュがヒットしなかったらデータベースにリクエストを発行し、レコードが存在したらキャッシュしてクライエントに返すという流れです。ここで問題なのが一瞬
JavaScriptライブラリのパフォーマンス、最速はコレだ! | エンタープライズ | マイコミジャーナル
The PBwiki engineering teamのメンバーがWebブラウザとJavaScriptライブラリのパフォーマンスを調査するために興味深いパフォーマンステストサイトを公開している。Javascript Library Performance Test Roundupにアクセスして"Run (West Coast)"かまたは"Run (East Coast)"をクリックしてみてほしい。使っているWebブラウザにおいてDojo 1.0.1、jQuery 1.2.1、Prototype 1.6.0、YUI 2.4.0、Protoculous 1.0.2の読み込み時間がどうなるかを調査してくれる。 しかも読み込み方法は通常のJavaScriptソースコード、キャッシュされたものとそうでないもの、Gzipで圧縮されたものとそうでないもの、YUI Compressorで最小化されたものと
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現場指向のレプリケーション詳説
「実現したいことを計算機の問題に置き換えることが『技術力』」、伊藤CTOが“はてな流”大規模データ処理の極意を語る：CodeZine
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