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
Kazuho@Cybozu Labs: PostgreSQL のボトルネックを統計的に監視・解析する方法
先日書いた「MySQL のボトルネックを統計的に監視・解析する方法」について、PostgreSQL でも pg_stat_activity テーブルを使って実行中のクエリ一覧を取得できると higepon さんに教えてもらったので、やってみました。 % ppdump > ppdump.txt のようにクエリをサンプリング (デフォルトで100秒間程度) して、 % ppfilter < ppdump.txt | ppreport のようにすると、平均負荷の高いクエリから順にソートされて表示されます。詳しい使い方や考え方については、mprofile のエントリをご参照ください。 pprofile のソースコードは、/platform/postgresql/pprofile – CodeRepos::Share – Tracに置いてあります。負荷が高い PostgreSQL 環境が手元にないの
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