MySQL(InnoDB)のSQLパフォーマンスチューニングのエッセンス
はじめに MySQL(InnoDB)でSQLのパフォーマンスチューニングをするときに役に立つ知識をエッセンスとしてまとめました。結合(JOIN)やB-treeインデックスの探索の仕組み、実行計画の基本的な見方を紹介します。 想定する読者は、SQLのパフォーマンスを改善する必要があるが実行計画をみてもいまいちピンと来ない方です。インデックスの作成の経験や、複合インデックスやカーディナリティの知識があることを前提にしています。目標は、実行計画の内容がよく分からない読者が、実行計画をみただけでクエリが実行される様子をイメージでき、自信を持ってクエリの改善にあたることができるようにすることです。 ストレージエンジンはInnoDBを前提としています。また、インデックスはB-treeインデックスを想定しています。全文検索の転置インデックスや空間検索のR-treeインデックスについては触れません。 イン
フロントエンドパフォーマンスのチェックリスト2021年版（PDF、Apple Pages、MS Word）-中編 | POSTD
目次＃ 前編 準備段階：計画と指標 パフォーマンスを重視する文化、Core Web Vitals、パフォーマンスのプロファイル、CrUX、Lighthouse、FID、TTI、CLS、端末。 現実的な目標の設定 パフォーマンスバジェット、パフォーマンス目標、RAILフレームワーク、170KB/30KBバジェット。 環境の定義 フレームワークの選択、パフォーマンスコストの基準設定、Webpack、依存関係、CDN、フロントエンドアーキテクチャ、CSR、SSR、CSR + SSR、静的レンダリング、プリレンダリング、PRPLパターン。 中編 アセットの最適化 Brotli、AVIF、WebP、レスポンシブ画像、AV1、アダプティブメディア読み込み、動画圧縮、Webフォント、Googleフォント。 ビルドの最適化 JavaScriptモジュール、モジュール/ノーモジュールのパターン、ツリーシェイ
検索が爆速になるデータベース設計を公開します
こんにちは。エンジニアの谷井です。 フォルシアでは、Spookと呼んでいる技術基盤を用いて、主に旅行業界やMRO業界に対して、膨大で複雑なデータを高速検索できるアプリケーションを提供しています。 今回はその高速検索のノウハウのうち、特にDBの扱いに関連する部分について、ベテランエンジニアへのインタビューを通してそのエッセンスをまとめてみました。 一般的なベストプラクティスだけでなく、検索性能を高めることに特化しためずらしいアプローチもあるので、ぜひご覧ください。 フォルシアにおける検索DBについて まず前提としてフォルシアで扱うデータについて軽く説明します。 扱うデータの複雑さ たとえば、旅行会社向けのアプリケーションであれば、宿泊素材の情報としては ホテルの情報「〇〇ホテル」（~約2万件） プランの情報「朝食付き・ロングステイ△△プラン」（0~1500件/施設） 客室の情報（~100件/
SQLを速くするぞ―お手軽パフォーマンス・チューニング
このサイトでは、SQL を高速化するためのちょっとしたパフォーマンス・チューニングの技術を紹介します。と言っても、『プログラマのためのSQL 第2版』の受け売りがほとんどなので、この本を読んでいただければ、本稿を読む必要はありません。 最初に、パフォーマンス・チューニングに関する全体の方針を述べておくと、それはボトルネック（一番遅いところ）を改善することです。当たり前ですが、既に十分速い処理をもっと速くしたところで、システム全体のパフォーマンスには影響しません。従って「処理が遅い」と感じたら、最初にすることは、SQL やアプリの改修ではなく、「どこが遅いのか」を調査することです。いきなりあてずっぽうで改善をはじめても効果は出ません。医者が患者を診るとき最初にすることが検査であるのと同じです。病因が何であるかを突き止めてからでないと、正しい処方はできないのです。 その基本を承知していただいた
500点出す！ - ゆーすけべー日記
「Web Speed Hackathon 2022」という「非常に重たいWebアプリをチューニングして、いかに高速にするかを競う競技」があります。 リモート参加で11月1日から27日まで開催されています。 ここで言う「高速」とはCore Web Vitalsのスコアが高いことを言い、Lighthouseのスコアをベースにした500点満点の争いです。 ISUCONのフロントエンド版ですね。 以前にも同じ課題で「学生向け」と「社内（サイバーエージェント）向け」が行われたらしく、まだ500点を出した人はいません。 そこで僕は「満点を出したい」と思い、初日から、いやむしろフライングしていたからその前から頑張ってきました。 そして、先日（17日）、ついに500点満点を出しました！ たぶん、レギュレーションはクリアしている、はずです（もし違反してたらすいません…）。 自動で行われる「Visual Re
そこのお前！ 余計なuseMemo1個に含まれるオーバーヘッドは余計なdiv 0.57個分だぜ！ - Qiita
※効果には個人差があります。 useMemoのオーバーヘッドについて ReactのuseMemoは、パフォーマンス最適化に使われるAPIです。コンポーネント内で計算やオブジェクトの生成を行う際に、以前の計算結果をキャッシュして使い回すことで再レンダリング時の計算を削減したり、新しいオブジェクトの生成を防ぐことができます。 useMemoに関しては、あくまで最適化のためのものであるから「無駄に使うべきではない」という言説がよく見られます。その理由は、useMemoのコストもゼロではなく、余計な使用はそれだけパフォーマンスの低下に繋がってしまうからです。 しかし、筆者はuseMemoのコストは微々たるものであり、本当に一目見て明らかに無駄でない限りは積極的に使うべきだと思っています。 そこで、筆者はuseMemoのオーバーヘッドがどれくらいかを調べるためのベンチマークを作成しました。この記事で
SpeedVitals - Website Speed Test & Monitoring
Select the HTTP Version to be used with this test. HTTP/2 is the default option and is recommended. Learn more Select this option if your website requires HTTP Authentication for access. The provided username & password will not be saved in our servers and you will need to enter it each time. Learn more Simulated throttling loads the page normally and later estimates the impact of throttling and a
useMemoのコストを心配する前に余計なdivを減らせ！
React では、useMemoやReact.memoなどが最適化の手段として知られています。 これらは最適化であるため、必要が無いのにuseMemoを使うことは無駄な最適化であるとして避けられる傾向にあります。 筆者が簡単なベンチマークを取ってみたところ、あるコンポーネントが一つ余計なuseMemoを持っているよりも、一つ余計な<div>をレンダリングする方が、パフォーマンス（レンダリングにかかる時間）をより悪化させることが分かりました。 したがって、useMemoなどを減らすことに執心する場合は、それと同等以上の熱量で余計な要素を減らすことに執心する必要があります。 ベンチマークはこちらです。 結果には当然ばらつきがありますが、筆者の環境では次のような結果が典型的なものとして現れました（Mac 上の Google Chrome・Firefox・Safari で同じような傾向）。 bas
フロントエンドのパフォーマンスチューニングを俯瞰する - 30歳からのプログラミング
去年からフロントエンドのパフォーマンスについて断続的に学んでいるが、自分の頭のなかにある知識はどれも断片的で、まとまりを欠いているような感覚があった。 知識と知識がつながっておらず、各施策が何のために行われるのかも、必ずしも自明ではなかった。何となく「パフォーマンスに効果がある」と言ってしまうが、それが何を指しているのかは実は曖昧だった。 このような状態では新しい知識を得ていくのが難しいというか、効率的に行えないように思えた。議論の背景が分からないし、文脈や問題意識を上手く掴めないから。何の話をしているのかよく分からない、という状態になりがち。書かれてあることの意味は分かっても論旨を掴めているわけではないから、自分のなかに定着しない。 そこで、現時点で自分が知っていることを整理して、自分なりに分類しておくことにした。 当たり前だが、どのテクニックがどの程度有効なのかは、状況によって違う。
Apollo Client と SSR の罠 その1 - パフォーマンス改善編 | Wantedly Engineer Blog
Wantedly でバックエンドエンジニアをしている @izumin5210 です。 この記事は GraphQL Advent Calendar 2020 の11日目の記事として書かれました。が、7割くらいは SSR についての議論のこり3割くらいが Apollo Client の話です。 最近、Apollo Client と SSR(Server Side Rendering) を利用した Web アプリケーションのパフォーマンス改善に取り組みました。この記事では「パフォーマンスの問題にどう立ち向かったか」および「そもそも問題を起こさない構造にするために何ができるか・何をすべきでないか」の考察をしていきます。 TL;DRパフォーマンス改善は計測・可視化からライブラリが用意してくれているフック機構を上手に使って計測していこうrenderToStringWithData では、renderT
Reactのパフォーマンスチューニングの歴史をまとめてみた
最近 React のパフォーマンスチューニング、特に再レンダリング抑制について調べたのでそのまとめです。 特に昔からおまじないとして書いていたことを、「なんであの書き方していたんだっけ」というのを調べてまとめました。 古いものを調べたのは、今あるチューニング方法とその当時の解決方法を比較したかったからです。 再レンダリングとはなにか 公式に説明があったのでそのまま引用します。（https://ja.reactjs.org/docs/optimizing-performance.html#avoid-reconciliation） React では、コンポーネントの props や state が変更された場合、React は新しく返された要素と以前にレンダーされたものとを比較することで、実際の DOM の更新が必要かを判断します。それらが等しくない場合、React は DOM を更新します
pprof を使って nodejs アプリケーションのプロファイルを取る - その手の平は尻もつかめるさ
pprof って go のやつでしょ？ node のプロファイルが取れるわけ無いやろ，と僕も思っていたんですが以下のライブラリを使うことで取れることがわかりました． github.com 使い方については Using the Profiler に書いてあるとおりで，アプリケーション側に const profile = await pprof.time.profile({ durationMillis: 10000, // time in milliseconds for which to // collect profile. }); const buf = await pprof.encode(profile); fs.writeFile('wall.pb.gz', buf, (err) => { if (err) throw err; }); という風に書いてあげるとwall time
node.js のメトリクスの計測、ベンチマークの改善、Docker イメージの絞り方を勉強した
フロントエンドのパフォーマンス計測は得意なのだが、サーバーサイド node.js のメトリクスの取り方はあまり知らなくて、いつも勘でやりがちだった。最近は業務でこの周辺で困ることが増えたので、勉強しなおした。 また、最近使ってみたかった cloudflare workers の制限で、メモリ 128MB、CPU 時間 50ms という制約があり、このためにも Node.js の CPU のメトリクスを計測できるようになっておく必要があった。 という目的を踏まえて、今回は OS やデータベースの最適化は扱わず、ネットワークとアプリケーション層だけに絞って学習した。あと仕事の Docker イメージのサイズにも悩んでたので、ここも。 (あと ISUCON 参加者が楽しそうだったのもある。 ISUCON のチューニング対象にフロントエンドは含まれないので…) 計測対象 今回実験したリポジトリはこ
0から始めるNode.jsパフォーマンスチューニング
近年の Node.js は API のサーバとしてはもちろん、Nuxt.js や Next.js といった SSR や BFF などフロントエンドのためのバックエンド言語としての人気が高まっています。 フロントエンドエンジニアがコンテキストスイッチ少なくバックエンドの整備ができることは非常に大きな利点です。 ですが、フロントエンド（ブラウザ側）とバックエンド（サーバ側）ではパフォーマンスチューニングで見るべき点が大きく違います。 しかし Node.js アプリケーションのパフォーマンスイシューの見つけ方などがまとまっている資料は少ないです。 そこで、本記事ではフロントエンドエンジニアが Node.js でパフォーマンスイシューを見つけ、改善するため自分が普段パフォーマンスチューニングを依頼されているときにみている基礎的なポイトをまとめていきます。 1. 計測ステップlink Node.js
React Nativeアプリのメモリリークを追いかける - Quipper Product Team Blog
モバイルエンジニアの@hotchemiです。 今回は少し前にReact Nativeアプリの開発中にメモリリークを調査、解決した体験が学びが多かったので調査の顛末を共有できればと思います。 概要 今回問題となったのは、上記の課題・宿題を管理する画面の開発でした。 QA中に発覚した問題としては、「アプリを操作していると特定の端末(主にiPhone5)でアプリが落ちたり、その他の端末でも次第に筐体が熱くなる事がある」というもので、表示するデータはそれなりにあるものの画像や動画を表示する画面ではないのでさすがにおかしいだろうという事と、プロセス起動から時間が経つに従い事象が発生・深刻化していくという特性を考慮しメモリのリークが発生しているという仮説を元に調査を開始しました。 モニタリング 「推測するな、計測せよ」の格言通り、まずはメモリの使用量を計測する所から始めてみます。 Native Rea
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性能に関する考え方
リリース後に落ちないように、新規サービスで備えておいたこと
PHPer が知るべき MySQL クエリチューニング/What PHPers Need to Know about MySQL Query Tuning
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