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予想以上の効果がでたので記事に残します。 DBの情報を元に統計を行うSQLとプログラムの性能改善で、複合INDEXを試してみました。 MySQLは、4.2です。 対象となったSQLは複数ありますが、そのうちほとんどは4つのテーブルをJOINしています。取得条件を変えながら情報を取得し、最後に目的別に合算するっていうことをやっています。4つのテーブルのうち3つはデータ数200万オーバー、1つは100万オーバー。 最初は、こんな状態 +----+-------------+-------+--------+----------------------------------------------+ | id | select_type | table | type | Extra | +----+-------------+-------+--------+-----------------
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
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