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
データベース正規化・非正規化 - ronSpace
データ・モデリングの普及団体，DOA+コンソーシアムはこのほど，リレーショナル・データベース管理システム（RDBMS）の処理性能に関する実証試験を行い，調査結果を公開した。「データを正規化してデータベースに実装すると，処理性能が低下する」という"誤解"を正すため，実証実験を行ったという。 「DBを正規化すると遅くなる」は誤解，実証実験の結果が公開に (ITpro) 正規化（非正規化）すると早く（遅く）なる、という命題の立て方はどうかと思うのですけどね。 実証実験の結果，データベース上の単一テーブルを対象に検索した場合，いずれのパターンも2〜3ミリ秒で処理を終えた。一方，3つ程度のテーブルにわたりデータを検索した場合，正規化したパターンでは，5000万件のデータを90ミリ秒で検索できた。だが，非正規化したパターンでは，500万件のデータ検索に14秒かかった。 テーブルを非正規化したい理由とし
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
