バグについて謝るのはやめよう | Yakst
ハニー、見てくれよ。俺はテクノロジーを使ってるんだから 謝ってる時間なんてなかったよ THE STOOGES, SEARCH AND DESTROY この数年というもの、私が作ったもののバグについて謝るのを意識的にやめようとしてきました。 バグについて謝ろうという誘惑は強いものがあります。昔は自分も謝っていました。私の書いたコードのせいで、同僚の1日が台無しになってしまったり、ユーザに対する影響が出てしまった時には、「おっと、ごめんよ！そんなこと考えもしなかった」と言っていたものです。 この謝罪の動機はもっともなものです。あなたはチームのためにベストなことをしたいわけです。つまり、ほんのちょっと違ったやり方をしていれば、問題は防げたはずなのです。そう考えると、バグについて謝るのは害がないように見えます。しかし、次のような文化的なアンチパターンの原因になります。 ある人またはコードの一部を、
MySQLの準同期レプリケーションに関する質問への回答と詳細 | Yakst
MySQLの準同期・ロスレス準同期レプリケーションの仕組みを解説し、同機能についてのよくある誤解やメリットについて説明します。 最近、メールで「MySQL Lossless Semi-Synchronous Replication」について質問されることがありました。この質問への答えは多くの人にとって有益であると考えたため、回答をこのブログ記事に書きたいと思います。回答を読めば、トランザクションのコミット、準同期レプリケーション、MySQLのクラッシュリカバリ、ストレージエンジン（InnoDB）クラッシュリカバリの内部挙動について理解できるでしょう。同時に、私がこれまで見聞きしてきたいくつかの誤解についても糾したいと思います。まずはそれら誤解の一つから始めましょう。 こうした誤解の一つは以下のようなものです（これは正解ではありません）：準同期レプリケーションが有効になっているスレーブは常に
MySQLのInnoDBプライマリーキーのチューニング | Yakst
[MySQL]原文 Tuning InnoDB Primary Keys - Percona Database Performance Blog (English) 原文著者 Yves Trudeau 原文公開日 2018-07-26 翻訳依頼者 翻訳者 kakuka4430 翻訳レビュアー doublemarket 原著者への翻訳報告 2055日前 原文へのコメントで報告済み 編集 良いInnoDBプライマリキーを選ぶことは、パフォーマンスチューニングの方向性にとても重要です。この記事では、あなたのワークロードに応じた最適なプライマリキーを選ぶための方法を紹介したいと思います。 Percona社のプリンシパルアーキテクトとしての私の責務の一つは、顧客のデータベースをチューニングすることです。パフォーマンスチューニングに関連する側面は多く存在し、それがこの仕事を複雑、かつ大変興味深いものに
MySQLインデックスの基礎 その2 : 2つのクエリの違いとオプティマイザの判断 | Yakst
MySQLのインデックスを効果的に使う方法の第2弾。よく似た2つのクエリなのに、実際にはインデックスの使い方がそれぞれ異なることを通じて、オプティマイザがどのようにクエリの実行計画を立案するのか、そしてその結果どうインデックスが使われるのかを解説する。 前の記事では、ひとつのテーブルに対する様々なクエリを対象にして、インデックスのデザイン方法について議論しました。この記事ではより実世界に即した問題解決の例として、よく似ているにも関わらず、ひとつは適したインデックスを使い、もうひとつはフルテーブルスキャンをしてしまうという、2つのクエリを取り上げます。動作の違いはバグなのでしょうか？それとも想定された動きなのでしょうか？続きを読んでみてください！ 対象のクエリ2つ # Q1 mysql> explain select col1, col2 from t where ts >= '2015-0
MySQLインデックスの基礎 : ひとつのテーブルに対するクエリの最適化法 | Yakst
MySQLのインデックスを効果的に使うにはどうしたらいいのかについての分かりやすい解説。そもそもインデックスの役割はとは何か、そしてどうすればその役割を果たしてくれるのかを説明する。 たとえ1つのテーブルだけに対して実行されるクエリでも、パフォーマンスが悪いというのはよくあることです。その理由は簡単で、インデックスの作り方がまずいため、実行計画がおかしくなってしまうのです。ここでは、1つのテーブルのみに対する色々なクエリを最適化するためのガイドラインを挙げてみたいと思います。 おことわり : あらゆる状況をカバーしようとはせず、一般的なガイドラインを提示するに留めるつもりです。ここで挙げたものがうまく適用できない例を簡単に見つけることができるのは間違いないでしょうが、ほとんどの場合はここに書いたことが十分なのも事実です。また、MySQL 5.6以上にあるIndex Condition Pu
MySQLのレプリケーションでありがちな10の問題 | Yakst
レプリケーションの問題でよくある10パターン。 1) セッションのみで有効なバイナリログ sql_log_bin = 0を設定すると、そのセッション内でバイナリログを無効にできる。つまり、マスタのセッション内で実行したDMLやDDLは、スレーブにはレプリケーションされない。 マスタでバイナリログをオフにする。 mysql> set sql_log_bin = 0 ; Query OK, 0 rows affected (0.00 sec) reptestデータベースにテーブルを作成してみる(マスタ上で実行)。 mysql> create table reptest(ID int) ; Query OK, 0 rows affected (0.01 sec) mysql> show tables ; +-------------------+ | Tables_in_reptest | +-
大規模環境でMySQLのGTIDを適用して得られた教訓 | Yakst
MySQL 5.6からの機能であるGTIDを、Facebookの環境に適用した際の流れと主な不具合、そしてそれらの修正点について、Facebookのエンジニアによるまとめ。 by Evan Elias and Santosh Praneeth Banda Global Transaction ID (GTID)は、MySQL 5.6の新機能の中でも最も使わずにはいられない機能の一つだ。このおかげで、フェイルオーバやポイントインタイムリカバリ、階層を持ったレプリケーションなどに非常に有益だし、クラッシュセーフなマルチスレッドレプリケーションの必須条件にもなっている。この数ヶ月で、我々はFacebookの全ての本番用MySQLインスタンスで、GTIDを有効にした。その中で、この機能の適用方法や操作について、たくさんの知見が得られた。たくさんのサーバサイドの修正事項については、WebScaleS
MySQLのALTER TABLEをモニタリングする | Yakst
MySQL Performance Blogの翻訳。ALTER TABLEによるテーブル変更の進捗状況を確認するには、いくつかの方法がある。それぞれの方法と利点、欠点を紹介する。 February 26, 2014 By Nilnandan Joshi Percona Supportのエンジニアとして現在関わっている案件の中で、ALTER TABLEの進捗状況を確認する方法について顧客から尋ねられた。実は、MySQL 5.5以前は、テーブルに対するALTERの実行状況を本番環境で確認するのは少々難しく、(数百万行もあるような)巨大なテーブルではなおさらだった。これは、リビルドとテーブルのロックを伴うため、パフォーマンス低下だけでなくユーザ影響もあったためだ。とはいえ、ALTERを始めてしまえば、それがいつ終わるのかを知るのはとても重要なことだ。インデックスを作成している間、fast_ind
MySQLをインストールしたら、必ず確認すべき10の設定 | Yakst
MySQL Performance Blogの翻訳。インストール後に必ず設定を確認しなければならない設定パラメータ10つを挙げ、その意味を解説する。MySQLの設定変更時の、一般的な注意点も合わせて。 January 28, 2014 By Stephane Combaudon 我々がパフォーマンス監査の仕事をする時には、MySQLの設定のレビューと改善提案を求められる。大抵の場合、たくさんのオプションがある中でほんのいくつかの設定しか変更するように提案しないことに、多くの顧客は驚く。この記事のゴールは、もっとも重要な設定をいくつか挙げてみることにある。 既にこういった提案は過去にもしているが数年前のもので、それ以来MySQLの世界ではたくさんの変化があったのだ。 話の前に 熟練した人でも、重大なトラブルを引き起こすミスをしでかすことがある。従って、ここに挙げたものを盲目的に適用する前に、
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
MySQL 5.6のインストール後にチューニングすべき項目 | Yakst
MySQLコミュニティマネージャのMorgan Tocker氏による、MySQL 5.6をインストールした後にデフォルト値から変更した方がよいパラメータの解説。 数々のデフォルト値の改善によって、過去のバージョンと比べてMySQL 5.6では設定しなくてはならない値がかなり減った。とは言え、変更すべきものについてここで書いておきたい。 InnoDBの設定 innodb_buffer_pool_size - デフォルトは128M。これは、メモリにロードされるデータとインデックスのためにInnoDBがどのくらいメモリを使うかを指定するものなので、設定すべき重要な値だ。MySQLの専用サーバなら、搭載されているメモリの50%から80%が推奨される設定値だ。例えば、64GBのRAMを搭載しているサーバなら、バッファプールは50GB程度にすべきだろう。 innodb_log_file_size -
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