[翻訳] たった一つの設定変更が如何にしてクエリのパフォーマンスを50倍も改善したか （How a single PostgreSQL config change improved slow query performance by 50x）
先日、「How a single PostgreSQL config change improved slow query performance by 50x」というPostgreSQLのSSD環境でのチューニングの記事を見つけたのですが、これをTweetしたらRTやLikeを比較的たくさん頂きました。 How a single PostgreSQL config change improved slow query performance by 50x https://amplitude.engineering/how-a-single-postgresql-config-change-improved-slow-query-performance-by-50x-85593b8991b0 How a single PostgreSQL config change improved sl
「性能測定道」 by 東大喜連川研究室の早水さん が素晴らしすぎる - ablog
東大喜連川研究室の早水さんが日本PostgreSQLユーザ会で話された「性能測定道」がとても勉強になった。 スライドとYouTube動画が公開されています。YouTube にはスライドには書かれていない話しも出てきて、説明も非常にわかりやすいです。こういうアカデミックで最先端の研究をされている方が情報発信されるのはとてもうれしい。 id:hayamiz さんのことは何年も前から認識していたが、喜連川研究室でデータベースの研究をされているというのは初めて知りました。 TOP | Yuto Hayamizu's web site も要チェックです。 性能測定道 事始め編 性能測定道 事始め編 from Yuto Hayamizu 性能測定道 実践編 性能測定道 実践編 from Yuto Hayamizu 「性能測定道 事始め編」で紹介されていた本を買ってみましたが、なかなか歯ごたえのありそう
SQLアンチパターン - 開発者を待ち受ける25の落とし穴
3. 諸君は自らの経験からいくらか学ぶことがで きるという、全く愚かな考えであろうが、 余はむしろ他人の失敗を学ぶことで、自分の 失敗を回避することを好む。 ─オットー・フォン・ビスマルク Nur ein Idiot glaubt, aus den eigenen Erfahrungen zu lernen. Ich ziehe es vor, aus den Erfahrungen anderer zu lernen, um von vorneherein eigene Fehler zu vermeiden.
信じられないDB文化「Join禁止」に「固定長DB」、、でも、合うんです。大規模コンシューマ向けサービスのRDB設計 - レベルエンター山本大のブログ
僕らが最近手がけているのは、とても大規模なコンシューマ向けサービスだ。 100万人の契約ユーザが使い、1テーブルに1億レコード以上のデータを貯め、24時間止めることが許されず、 要求から応答までのターンアラウンドタイムが1秒以内という厳しいSLAのサービスである。 中でも僕はRDBやフレームワークを担当している。 僕がこの現場に来て、驚愕した文化が2つある それは「Join禁止」と「固定長DB」だ。 ありえない。 とはいえ、正直に言えば「またか、、、」という感想でもある。 RDBを知らないレガシーな人たちが設計したDBではよくありがちな設計だからだ。 と僕は早々にこの文化と戦って、絶対に覆してやろうと考えてた。 過去の経験上それはたやすいハズだった。 しかし、この文化と戦うこと3ヶ月間。 屈した。初めて屈した。いや、屈したというよりは理解した。 大規模コンシューマ向けサービスのRDBという
信じられないDB文化「固定長DB」でもあうんです。大規模コンシューマ向けサービスのRDB設計 - レベルエンター山本大のブログ
ずいぶん時間があいてしまったけど、大規模コンシューマ向けサービスRDB設計の続き。 僕はこのプロジェクトを自分のRDBの知識を使って革新してやろうと思って臨んだ。 しかし結果として逆に、コンシューマ向けサービスに最適化されたRDBの使い方について教わることになった。 ※ あと、KVSでいいじゃんって言ってる人もいるけど、それはKVS導入の苦労を知らない人だと思う。KVSの苦労は後で書く。 僕らが最近手がけているのは、とても大規模なコンシューマ向けサービスだ。 100万人の契約ユーザが使い、1テーブルに1億レコード以上のデータを貯め、24時間止めることが許されず、 要求から応答までのターンアラウンドタイムが1秒以内という厳しいSLAのサービスである。 中でも僕はDBやフレームワークの設計とアーキテクトっぽいことを担当している。 僕がこの現場に来て、驚愕した文化が2つある それは「Join禁止
基礎から理解するデータベースのしくみ（9）
図10●レコード・クラスタリングの仕組み。ハッシュ値にしたがって，empとemp_histの二つのテーブルで同じenoを持つレコードを一つのテーブルに格納している RDBMSが備えるさまざまな高速化手法 RDBMSは，ここまで説明してきた基本的なデータの格納のしかたや操作方法に加え，高速化のための手法をいろいろ用意しています。Part2の最後に，これらの手法をざっと紹介しておきましょう。 ●ハッシュ・インデックス キャッシュ・バッファのサイズや使われ方にもよりますが，一般にBツリー・インデックスを使って巨大なデータベースにアクセスする際には，ルート・ノードだけがキャッシュ・バッファにあるのが普通です。そのため，レコードにたどりつくまでにブランチ・ノード，リーフ・ノード，データベース・レコードと何回もディスクにアクセスしなければなりません。これを1回のアクセスでレコードを取得できるようにしよ
ソーシャルゲームのためのデータベース設計
2. 自己紹介 MySQL/Linux周りのスペシャリスト 2006年9月から2010年8月までMySQL本家(MySQL/Sun/Oracle)で APAC/US圏のMySQLコンサルティングに従事 主な著書に「現場で使えるMySQL」「Linux-DBシステム構築/ 運用入門」「Javaデータアクセス実践講座」 DeNAでの主な役割 安定化/パフォーマンス/運用周りの中長期的な改善活動 L3サポート/運用/トラブルシューティング – 難度の高いMySQL周りの問題の根本原因の特定と解決 多くのプロジェクト支援 社内勉強会/トレーニング – MySQLやデータベース周りのベストプラクティスを社内で共有し、 技術スキルを底上げする 技術マーケティング – 国内外のカンファレンスや、技術雑誌等
キャッシュの大きいRDB vs インメモリデータベース、性能がどれだけ違うのか調べてみると
2週間ほど前に「インメモリデータベースがクラウド時代の主流になるという期待」というエントリを書きました。ハードディスクに代わり、メモリをデータベースの永続化手段とするインメモリデータベースは、超高速なアクセスとスケールアウトを実現する、クラウド時代のデータベースの主役になるのではないか、という内容です。 この記事に関して、TechVisorの栗原さんと次のようなやりとりをしました。 確かに、Oracle Real Application Cluster（以下、Oracle RAC）でデータベースが全部載るくらい十分にキャッシュ用のメモリを割り当てれば、メモリ上でデータベースを操作するインメモリデータベースと同じことではないのか、とも思います。 両者の違いは何かあるのでしょうか？ 調べてみることにしました。 インメモリデータベースは1000倍速い 調べてみるとすぐに、両者には明確な性能差があ
�Linux/DB Tuning (DevSumi2010, Japanese)
1. 高性能・安定運用のための Linux/DB システム構築 / 運用技術 松信 嘉範 (MATSUNOBU Yoshinori) サン・マイクロシステムズ株式会社 プリンシパル MySQL コンサルタント 2. プロフィール 2006 年 9 月から MySQL->Sun(-> オラクル ) で MySQL コンサルタントとして勤務 主な著書 Linux-DB システム構築 / 運用入門 現場で使える MySQL Java データアクセス実践講座 Twitter: matsunobu Blog: http://opendatabaselife.blogspot.com * 今回の資料は公開します * MySQL 用語があちこちに出ますが、 経験の無い方にも分かるように配慮していくつもりです 3. 安定稼働と高性能を支える要素 アプリケーション層に関する技術 テーブル設計、インデックス設
[ThinkIT] 第1回：定量的な情報収集のススメ (1/3)
MySQLサーバに限らず、大量のアクセスを処理するデータベースやアプリケーションサーバ群に対して、それぞれの環境に合わせたチューニングを行うことは企業システムにおいて必須の項目です。しかし「チューニングすべきパラメータとその最適値をどのように決定すればよいのか」、また「実際にチューニングを施すことによってどの程度効果があったのか」を把握することは意外に難しいものです。 ですが、敢えていえば答えは明瞭で、「定量的な情報収集と分析」の他にないでしょう。あらかじめ情報を収集しておけば、チューニング前後でのデータを比較することによってどのような変化が起きたのかを知ることができます。 本連載では、まずはMySQLサーバにおいて収集すべき情報を提示し、その後、それらを利用した基本的なパラメータについてのチューニング方針を紹介します。 また、今回はOSにCentOS 5.0、データベースにMySQL 5
COUNT 関数を使ってMySQL のインデックスの基本を理解する - LukeSilvia’s diary
Linux-DB システム構築/運用入門の8章「インデックスのチューニング(前編)」を読んだので、インデックスの基本について実際に手を動かしながら勉強してみようと思います。 内容としては、クエリを実行する際に、「インデックスだけにアクセスした場合」と、「データにもアクセスする場合」のI/O 回数の違いが、パフォーマンスにどれだけ影響を与えるか調べてみるというものです。 環境 MySQL Ver 14.7 Distrib 4.1.22, for pc-linux-gnu (i686) using readline 4.3 ストレージエンジン MyISAM 今回は、インデックスだけにアクセスした場合と、データにもアクセスする場合のパフォーマンスの違いについて調べたいので、インデックスの構造が「キーの値, データの位置」となっているMyISAM の方が調査環境に向いていると判断しました。 テスト
Using filesort
去年ソートに関する記事を書いたが、今日はその続きである。 MySQLでEXPLAIN SELECT...を実行するとExtraフィールドでよく見かける「Using filesort」という文字列。Filesortって一体なんだろう？と思ったことはないだろうか。単刀直入に言ってFilesortの正体はクイックソートである。 クエリにORDER BYが含まれる場合、MySQLはある程度の大きさまでは全てメモリ内でクイックソートを処理する。ある程度の大きさとはsort_buffer_sizeであり、これはセッションごとに変更可能である。ソートに必要なメモリがsort_buffer_sizeより大きくなると、テンポラリファイル（テンポラリテーブルではない）が作成され、メモリとファイルを併用してクイックソートが実行される。 Filesortは全てのソート処理において実行されるわけではない。前回の記事
KOSHIGOE学習帳 - [MySQL] パフォーマンス関連メモ
{{toc_here}} InnoDB パフォーマンスチューニング MySQL :: MySQL 5.1 リファレンスマニュアル :: 13.5.11 InnoDB パフォーマンス チューニング ヒント MySQL :: MySQL 5.1 Reference Manual :: 13.6.13.1 InnoDB Performance Tuning Tips 長過ぎる PRIMARY KEY を避けてディスク領域の無駄遣いを避ける セカンダリインデックス用に余計な領域を使わないよう、長い主キーを避ける 主キーが長い場合、代わりに AUTO_INCREMENT なカラムを主キーとして作成するとよい 補足 MySQL :: MySQL 5.1 リファレンスマニュアル :: 13.5.13 InnoDB テーブルとインデックス構造 MySQL :: MySQL 5.1 Reference Ma
DBは習うより慣れよ！
試してわかる並列処理 巨大なデータベースを検索する場合や、アカデミックで複雑な検索を行う場合に、1つのクエリがとてつもなく重たくなった経験はありませんか。もちろん、SQL文の効率が悪い、あるいはインデックスの張り方が悪いなど、パフォーマンスチューニングの基本動作ができていない場合もありますが、そもそも「そんな巨大なクエリを1台のマシンでやらせることに無理がある」場合もあります。これに対する強力な処方せんの1つが並列処理（パラレルクエリ）です。 最近は、データウェアハウスやメールの解析といった情報系のシステムが増えており、データベースのクエリに求める利用者の要望は複雑化しています。しかも、Googleのような検索エンジンがサクサクと動いているので、データベースの検索なんて早くて当たり前と考える利用者が増え、期待値は高まる一方です。 ただ、業務に必要不可欠な基幹系のシステムとは違い、情報系のシ
【MySQLウォッチ】第8回 MySQLチューニングのテクニック：ITpro
SlowLogの設定 環境設定ファイル(Windowsではmy.ini，Linuxではmy.cnf)に次のような設定を加えるとSlowLogが有効になる。 log-slow-queries SlowLogの有効化(ログファイル名を指定可能) long-query-time=2 SlowLogに記録する処理時間の上限 log-long-format インデックスを使用しないSQL文の記録 long-query-timeパラメータは，SlowLogに記録するしきい値を秒単位で設定する。この場合には，2秒超える処理時間を費やしたSQL文を記録する。また，log-long-formatを指定すると，インデックスを使用しないSQL文もSlowLogに記録する。 SlowLogの確認 SlowLogが動作しているかどうかは，次のコマンドで確認できる。log_slow_queriesがONであれば有効と
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。
VACUUM FULLとREINDEXとファイルサイズ — NPO法人 日本PostgreSQLユーザ会
by 柴田 淳 — posted at 2006-02-22 08:03 last modified 2006-12-04 12:41 「アレどうなったんですか？」といろんな人にツッコミを受け続けて早2ヶ月（くらい？）。帰ってきた「水曜日シリーズ」です。 記念すべき復帰第一弾は「VACUUMとREINDEX」です（第一弾だけで終わりませんように・・・）。 ファイルサイズは、データベースのパフォーマンスに大きな影響を与えます。ファイルのサイズを可能な限り抑えることが、パフォーマンスの向上に役立ちます。そこで今回は、VACUUMとファイルサイズ、そしてREINDEXとの関係を見ていきたいと思います。 まず、pgbenchで最初にデータを作成してみます（いきなりですが）。 % pgbench -i pgbench creating tables... 10000 tuples don
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