MySQLのEXPLAINを徹底解説!!
以前、MySQLを高速化する10の方法という投稿で「EXPLAINの見方についてはいずれ解説しようと思う」と書いてしまったので、今日はその公約？を果たそうと思う。 MySQLのチューニングで最も大切なのは、クエリとスキーマの最適化である。スキーマの設計は一度決めてしまうとそのテーブルを利用する全てのクエリに影響してしまうためなかなか変更することは出来ないが、クエリはそのクエリだけを書き直せば良いので変更の敷居は低い。そして遅いクエリをなくすことは、性能を大幅に向上させるための最も有効な手段である。従って、アプリケーションの性能を向上させたいなら、まず最初にクエリのチューニングを検討するべきなのである。 最適化するべきクエリはスロークエリログやクエリアナライザで見付けられるが、ではそのようなクエリが見つかった場合にはどのように最適化すればいいのか？そのためにはまず現在どのようにクエリが実行さ
MySQLの構造管理に役立つ·MySQL table patcher MOONGIFT
Ruby on Railsで便利だと感じる機能の一つがデータベースのマイグレーションだ。通常、Webシステムを開発する場合、初回構築時にはE-R図も作成して管理するものの、運用の中で徐々に増えていくフィールドについてはあまり管理されない。 データベースを解析して差分を抽出する そのため構造が分かりづらくなったり、開発版との差分管理も煩雑化する。そこで使ってみたいのがMySQL table patcherだ。 今回紹介するオープンソース・ソフトウェアはMySQL table patcher、MySQLの差分チェックソフトウェアだ。 MySQL table patcherは差分の発生している二つのデータベースが必要になる。新しい方をSQLファイルにし、それと現状のデータベースとを比較する。dumpファイルなのでcreate table〜などが書かれたそのままでいい。結果はalter table
HowFriendFeedUsesMySqlToStoreSchemaLessData - FriendFeed では MySQL を使いどのようにスキーマレスのデータを保存しているのか
HowFriendFeedUsesMySqlToStoreSchemaLessData - FriendFeed では MySQL を使いどのようにスキーマレスのデータを保存しているのか 目次 この記事について FriendFeed? では MySQL を使いどのようにスキーマレスのデータを保存しているのか 背景 概観 詳細 一貫性と原子性 性能 FriendFeed? では MySQL を使いどのようにスキーマレスのデータを保存しているのか この記事について "How FriendFeed? uses MySQL to store schema-less data" の日本語訳です http://bret.appspot.com/entry/how-friendfeed-uses-mysql CC 2.5 でライセンスされています: http://creativecommons.org/
漢(オトコ)のコンピュータ道: MySQLを高速化する10の方法
ちょっとキャッチ−なタイトルをつけてしまったが、今日は独断と偏見でMySQLを高速化する方法を10個紹介しよう。MySQLサーバをチューニングするときや初期導入する場合などに参考にしてもらいたい。 1. バッファを増やす、または減らす チューニングの基本中の基本であるが、適切なバッファサイズを設定することはパフォーマンスチューニングの要である。主なバッファは次の通り。 innodb_buffer_pool_size・・・InnoDBだけを利用する場合は空きメモリの7〜8割程度を割り当てる最も重要なバッファである。余談だが、実際にはここで割り当てた値の5〜10%ぐらいを多めにメモリを使うので注意が必要だ。 key_buffer_size・・・MyISAMだけを利用する場合は、空きメモリの3割程度を割り当てるといい。残りはファイルシステムのキャッシュ用に残しておこう。 sort_buffer_
MySQLによるデータウェアハウス構築
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは、オークション事業部のWangです。 データウェアハウス（以下DWH）という言葉になじみのない方は検索していただいたほうがよいかもしれません。 検索するのがめんどい、という方は、かみ砕いた表現ができなくて恐縮ですが、 基幹系システムから抽出したデータを目的をもって再構成し、 使用可能な状態に保管されたデータの集合体、とお考えください。 オークションでは、具体的には出品、入札、落札などのトランザクションデータや、 それをいろいろな単位で集計したデータなどが該当します。 ここでいう単位というのはたとえば、日ごと、週ごと、月ごとや、以前の記事でも紹介されている カテゴリといったものになります。 こういったデータは、運用、運営、
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