先週金曜日、BPStudy#25で、「パフォーマンスとスケーラビリティのためのデータベースアーキテクチャ」という題目で話をさせていただきました。その際に使用した発表資料は以下のとおりです。 1. Happy Optimization 最初に、最適化の考え方として、上限値を予測し、それを元にリソース配分を考える、という手法を説明しました。
Kazuho@Cybozu Labs: パフォーマンスとスケーラビリティのためのデータベースアーキテクチャ (BPStudy#25発表資料)
先週金曜日、BPStudy#25で、「パフォーマンスとスケーラビリティのためのデータベースアーキテクチャ」という題目で話をさせていただきました。その際に使用した発表資料は以下のとおりです。 1. Happy Optimization 最初に、最適化の考え方として、上限値を予測し、それを元にリソース配分を考える、という手法を説明しました。
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
【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
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
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
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
