MySQLをHDD/RAID0/SSD/RAMDISKの上で走らせてみる（その4） | SpiriteK Blog
■■■■■ ベンチマーク結果 ■■■■■ ■結果の前にまずは考察 ランダムアクセスの速度がHDDとSSD・RAMDISKの間で大きく異なるため、ベンチマークの結果も大きな差になることが推測されます。また、同時接続数の増加（＝高負荷）時のベンチマークの伸びもSSD・RAM DISKのほうが大きいと推測されます。最後にSSDとRAM DISKは傾向は似ているものの、RAM DISKのほうが４～１０倍速いため、CPUを使いきらない限りはCrystalDiskMarkの差がそのままtpccベンチマークの差になると推測しました。 ■結果 ベンチマークの結果は以下の通りになりました。数値は1分間に処理できた注文数です。これがベンチマークの結果になります。 ■まとめ まずHDD利用時の結果ですが、シングルボリュームとRAID0使用時の差はCrystalDiskMarkの結果をほぼ反映しています。また、高
Facebookが大規模スケーラビリティへの挑戦で学んだこと（前編）～800億枚の写真データとPHPのスケーラビリティ問題
Facebookが大規模スケーラビリティへの挑戦で学んだこと（前編）～800億枚の写真データとPHPのスケーラビリティ問題 全世界で3億人を超える会員を抱え、世界最大のSNSとなったFacebook。同社の巨大なシステムは、3つのデータセンターにある約3万台のサーバと、PHP、C++、Memcache、MySQLなどのソフトウェア群によって支えられています（同社のデータセンターの巨大さは、記事「3億のユーザーを抱えるFacebookのデータセンター。移動は自転車、希望は100Gbイーサネット 」を参照）。 同社の技術担当バイスプレジデント Jeff Rothschild氏は、Facebookが実現している大規模なスケーラビリティを、いかにしてこれらのソフトウェアで実現しているのか、10月8日に米カリフォルニア大学サンディエゴ校で行ったセミナー「High Performance at Mas
MySQLノウハウ
いろいろな本からメモってきたメモのメモ。出典を書いておくのを忘れた。思い出し次第補完するかも。 deleteのコストは高いので、無効化を示すフィールドを作ってupdateすべき slow query logに要注意 多くのエントリでほとんどのフィールドが同じ値を持つ場合はインデックスの効果が小さい →複合インデックスの効果が大きい 複合インデックスは指定の順番が大切。AとBという指定の場合、A単独でもインデックスの効果がある。逆は真でない。 インデックスが使われる場面は フィールド値を定数と比較するとき (where name = 'hogehoge') フィールド値でJOINするとき (where a.name = b.name) フィールド値の範囲を求めるとき (<,>,between) LIKE句が文字列から始まるとき (where name like 'hoge%') min(),
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