MySQLで階層構造を扱うための再帰的なクエリの実装方法と実用例
１．はじめに RDBでの階層構造の関係を持つデータを扱う上で、 効率的なデータの持ち方や抽出方法について検証を行っています。 結論から先に 階層構造を扱う方法として下記の種類があります。 隣接リスト 経路列挙 入れ子集合 閉包テーブル 再帰クエリ（WITH RECURSIVE）を使うと階層データを扱う上でのパフォーマンスが得られます。 検索性、更新量、データ量など加味すると隣接リストで再帰クエリを用いるのがよさそう。 ２．階層構造を持つデータの概要 階層構造を持つデータとは 複数の要素（データ）が親子関係で結びついている構造を持つデータ 1つの要素が複数の要素の親になることができ、 また、1つの要素が複数の子要素を持つこともあります。 ある要素を親として、細分化された子要素であったり、 類似する要素を抽象化したものを親要素とするようなデータ。 階層構造を持つデータの例 組織における事業部、
サービスを停止せずにデータベースリファクタリングする - Pepabo Tech Portal
2022年7月13日にカラーミーショップで提供開始した「副管理者機能」のアップデートにあたって、従前の挙動を変えずにデータベーススキーマの構造を変える必要がありました。また、サービスの提供を停止することなく、スキーマの構造の変更を進める必要がありました。 この記事では、サービスを停止せずにデータベースの構造を徐々に変更するデータベースリファクタリングをどのように進めたかについて紹介します。 「データベースリファクタリング」とは データベースリファクタリングについて体系的に述べた書籍として"Refactoring Databases"があります。この本では、データベースリファクタリングのさまざまなパターンにおいて、スキーマの変更、データマイグレーション（既存データの移行）、アプリケーションの変更それぞれをどのように進めるべきかについて解説しています。ここでは、"Refactoring Dat
Amazon Aurora MySQL v1（5.6 互換）→ v3（8.0 互換）移行を計画する（2）調査の進め方と参考資料
これは Amazon Aurora MySQL v1（5.6 互換）→ v3（8.0 互換）移行を計画する（1）はじめに の続きです。 調査をどう進めるか？ 大雑把に分けると、 テスト環境などを先に作って動作確認し、動かなくなった（または変な動きをする）箇所だけ原因調査して改修する 事前に資料や事例などを収集し、問題になりそうな箇所の「あたり」を付けてから実物での調査に入る の 2 通りの進め方があると思いますが、MySQL 5.7 以前から MySQL 8.0 への移行ではそれ以前の 5.x 間の移行よりも注意すべき点が多く、またそのまま移行しただけでは動かなくなる可能性が低くないので、小規模な利用かつ稼働率や性能などの要件が緩い環境でなければ、事前の情報収集をお勧めします。 参考資料① MySQL 5.7 以前→ 8.0 移行体験記など 探してもかなり少ないと思います。 当たり前かもし
MySQL実行計画の簡易検査ツールの開発とCIへの組み込み - ZOZO TECH BLOG
こんにちは、ECプラットフォーム部の権守です。普段はID基盤やAPI Gatewayの開発を行い、ZOZOTOWNのリプレイスに携わっています。 本記事では、ID基盤で開発・導入したMySQL実行計画の簡易検査を行うツールを紹介します。 ツール開発の経緯 RDBにおけるテーブル設計は利用するクエリに応じて適切なインデックスを設定するなど専門的な知識を必要とし、設計できる人が限られてきます。しかし、アプリケーション上で利用されるクエリは機能の追加・改修に伴って日々変化していくため、それら全てに目を通し、漏れなく適切な設計することは困難です。そこで、専門的な知識がなくても設計に問題がないかの簡易的な検査を行えるツールを開発し、CIに組み込むことで自動的に問題を検出できるようにしました。 ツール開発のアプローチ ID基盤ではDBMSとしてAmazon Aurora MySQLを使用しています。そ
プライマリーキー(primary key)はシーケンシャルな値で良いと思うよ - 角待ちは対空
zenn.dev を読んでの感想です。「シーケンスナンバーをPKにする」以外の項目については言及しませんが、言及しないことは正当性や妥当性を保証していることにはならないです。 InnoDB(MySQL)を想定してます。が、原理は割と一般的なので他のDBでも適用できることが多いと思います。 追記:一般的とは分散でないような"普通の"RDBMSを想定してましたが、分散システム(distributed systemないしreplicated system)のような場合では話が違います。 なぜシーケンシャルな値がよいか 端的にいうと書き込み操作時にバッファープール(baffuer pool)に読み混む必要のあるページが少なくて済むからです。その結果書き込み操作時にバッファープールにページが存在する可能性が高くレイテンシー的に有利になる可能性が高いです。 バッファープール、ページ、btreeなど具体
Aurora MySQL のバックアップは本当にそれでいいのだろうか？ | CyberAgent Developers Blog
技術本部 サービスリライアビリティグループ（SRG）の長谷川 @rarirureluis です。 #SRG（Service Reliability Group）は、主に弊社メディアサービスのインフラ周りを横断的にサポートしており、既存サービスの改善や新規立ち上げ、OSS貢献などを行っているグループです。 また Amazon Aurora MySQL（以下：Aurora MySQL）の話です。何でこんなに Aurora MySQL に関する記事ばっか書いてるのか僕も分かりません。 前回の Aurora MySQL のアップグレード方法のベストプラクティスはこちらです。 RDS Graviton2 に少ないリスクで切り替える方法を考えてみる【アップグレード編】 | CyberAgent Developers Blog 今回はバックアップについてです。 そのクラスター、間違ったクエリ流したときに
MySQL 8.0 への移行が完了しました ～さようなら全ての MySQL 5.7～ - Cybozu Inside Out | サイボウズエンジニアのブログ
こんにちは。クラウド運用チームの飯塚です。 私たちは cybozu.com 本番環境の MySQL を昨年末から順次 8.0 系へアップグレードしており、前回の定期メンテナンスにおいて全てのインスタンスのアップグレードを完了しました。この記事では、私たちが MySQL 8.0 への移行に取り組んだ理由と必要になった対応について紹介します。 なぜ MySQL 8.0 へ移行したのか GTID-based レプリケーションにおける制限の緩和 再起動時に AUTO_INCREMENT のカウンタが巻き戻る問題の解消 実際に対応が必要だった MySQL 8.0 の変更点 utf8mb4 の照合順序のデフォルト値の変更 SQL_CALC_FOUND_ROWS と FOUND_ROWS() が deprecated に Connector/J のメタデータ取得処理の性能低下 sys.innodb_lo
MySQLとインデックスと私
2021/05/24 サイボウズ開運研修 動画が以下のサイトからリンクされています - https://blog.cybozu.io/entry/2021/07/20/100000 - これに矢印を書きながらぐりぐりやっていたわけなので、資料単体だとわかりづらいと思います…
MySQL のレプリケーションから10年間逃げてきた我々が学んだこと8選 - Cybozu Inside Out | サイボウズエンジニアのブログ
こんにちは。クラウド運用チームで SRE をしている飯塚です。 今回は、MySQL のレプリケーション機能を約10年もの間ずっと使ってこなかった私たちが、レプリケーションを使った高可用性構成に移行するための取り組みの中で学んだことについて紹介します。 背景 巨大なテーブルへの primary key の付与 トランザクションサイズが大きい場合には tmpdir に注意 mysqldump で絵文字が消えていないか要チェック mysqldump が Error 1412: Table definition has changed... で失敗する mysqldump したデータのリストアが Duplicate entry 'xxx-yyy-PRIMARY-n_diff_pfx01' for key 'PRIMARY' で失敗することがある mysqldump したデータのリストア時のディスク
MySQLでredis storage engineを作った - tom__bo’s Blog
MySQLのストレージエンジンはplugableになっていて、APIを実装すれば自作のストレージエンジンを組み込むことができる。 ということで、試しにRedisをストレージエンジンとして使うRedis Storage Engineを作りました。 github.com 途中で飽きてしまった ちまちま実装するよりC++の勉強とInnoDB読んだほうが良さそうと思ったので、お蔵入りするつもりでしたが、Yahoo! Japanでストレージエンジンを研究開発しているという話で個人的に盛り上がったので、改めて作ったところまでを見直して、整理しておこうという趣旨です。 実装したものはCREATE TABLEとDMLがある程度カバーされたおもちゃですが、自作ストレージエンジン開発のためのドキュメントはなくなっていく一方なので(MySQL internal documentを含む既存のドキュメント・ブログ・
MySQLの物理削除によるパフォーマンスの悪化とその回避策について
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 はじめまして、Yahoo!ショッピングでシステム開発を担当している村上です。 Yahoo!ショッピングでは数億件にのぼる商品が日々更新されています。 今回はそれを支える巨大なDBの運用の中で遭遇したMySQLのアンチパターンと、回避した方法について紹介いたします。 特定のテーブルをJoinするとすごく遅くなる Yahoo!ショッピングでは商品を出品するためのツールがあります。 商品情報には「商品名」「価格」といった、任意で設定可能な項目のほか、「ブランド」「商品種別」など、製品ごとに入力する内容が決まっている項目を、マスター情報としてテーブルで管理しています。 このマスター情報を利用して、出品の際に入力情報が正確であるかどうか確か
Three bugs in the Go MySQL Driver
AI & MLLearn about artificial intelligence and machine learning across the GitHub ecosystem and the wider industry. Generative AILearn how to build with generative AI. GitHub CopilotChange how you work with GitHub Copilot. LLMsEverything developers need to know about LLMs. Machine learningMachine learning tips, tricks, and best practices. How AI code generation worksExplore the capabilities and be
Auroraの高速フェイルオーバーと無停止での切り替え | BLOG - DeNA Engineering
こんにちは、IT基盤部の川原﨑です。 私の所属する第四グループでは、超大規模ゲームタイトルおよびゲームプラットフォームのインフラを運用しております。 そこでのAuroraの高速フェイルオーバーの仕組みと、実際に無停止で切り替えを行った手順について紹介させていただきます。 はじめに 第四グループでは、コストコントロールの一環でInstance数の増減・Instance Typeの変更を頻繁に実施しています。 例えば、 イベントなどでリクエスト増加が見込まれるときにInstance数を増やす、またはInstance Typeを1つ上のものに変更する リクエストが減少傾向にあれば、Instance数を減らす、またはInstance Typeを1つ下のものに変更する などです。 これはWebサーバだけにとどまらず、DBサーバについても同様です。 EC2上でMySQLを運用している環境では、フェイル
RDS for MySQL5.6 から Aurora（MySQL 5.6 互換）へ移行しました - Feedforce Developer Blog
ソーシャルPLUS 開発チームでインフラエンジニア をやっています id:mayuki123 です。気づけば入社から10ヶ月ほど経っていました。 ソーシャルPLUSのメッセージ機能については1年半ほど前にAurora移行を実施していますが、2019年2月中旬にメインのソーシャルログイン機能で利用している データベースをRDS for MySQL5.6からAmazon Aurora(MySQL 5.6 互換）に移行することが出来ました。 developer.feedforce.jp Auroraに移行する利点等は多くの方がまとめているかと思うので、今回はデータベース移行で実施した手順に着目して書こうと思います。 準備期間と移行作業の概要 データベース移行方法の選択 AWSのDMSとは AWSのDMSのリソースについて データロードの種類 新しいAurora環境の構築 データベースインスタンス
もし間違ってDROP DATABASEしてしまったら – area[nothing] : diary
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サイボウズ版 MySQL パフォーマンスチューニングとその結果 - Cybozu Inside Out | サイボウズエンジニアのブログ
こんにちは、アプリケーション基盤チームの青木(@a_o_k_i_n_g)です。先日親知らずを抜歯した時、つらすぎたので MySQL の JOIN のことを考えて心の平静を保っていました。 サイボウズの製品のひとつである kintone はニーズに応じて自由に業務アプリのようなものを手軽に作ることができ、データの検索条件やソート条件も細かくカスタマイズ可能で、様々なレベルでのアクセス権も設定可能という非常に便利なツールです。 しかしその機能を支える裏側では複雑なクエリが発行され、MySQL に多大な負荷をかけています。サイボウズのクラウドには数十テラバイトに登る MySQL データがあり、数千万件オーダーのテーブルを複数 JOIN するクエリが毎秒のように実行されるという、エンジニア魂が滾る環境です。 現在サイボウズでは性能改善に力を入れており、僕もその業務に従事しています。例えば2018年
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MySQLのALTER TABLEについて少々
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MySQLのGIS機能とか超入門 ～MyNA会2018年7月
