MySQLのインデックスですが、B-treeではなくB+treeを使用するのはどうしてなのでしょうか？ | mond
MySQLのインデックスですが、B-treeではなくB+treeを使用するのはどうしてなのでしょうか？ 端的に言うと性能が良いからです。 これを理解するにはバッファプールへの理解が必要です。ディスク指向のデータベースの上では有限のメモリを最大限活用することでメモリに入り切らない巨大なデータ群に対して良好な参照性能を出す必要があります。バッファプールとはディスク上のデータの羅列を固定サイズのページ（InnoDBの場合16KB）の羅列であるとして読み書きに必要な分だけをメモリに移し取り複数の書き込みをできる限りメモリ内で受け止めて後でまとめてディスクに書き戻すという、ライトバック型のキャッシュのような機構です。 この中においてバッファプールは有限のサイズしか無いので適宜プール内のデータを書き戻して入れ替えながら上手くやっていく必要があります。 さてB+treeとB-treeの最大の違いは木のリ
MySQL/Postgres におけるトランザクション分離レベルと発生するアノマリーを整理する
読者対象 ANSI 定義の古典的なトランザクション分離レベルとアノマリーは概ね理解している MySQL/Postgres では理論的な部分がどうなっているのかを知りたい 理論面の前提知識 2022-08-19 追記: 社内勉強会向けのスライドを作成しました。先にスライドを見てから，引用文献およびこの記事を読むと理解が深まると思います。 まず ANSI 定義の古典的な定義を聞いたことが無い方は，以下のリンクを参照されたい。 ANSI 定義に対応する解説はこれらのサイト以外にもたくさんあるため，自分にとって読みやすいと感じる情報をあたってほしい。（既に熟知されている方は十分） 次点で読んでいただきたいのが， @kumagi さんの以下の記事。古典的には 4 つの分離レベルと 3 つのアノマリーだけで説明されていたものの，不十分であることが学術的に指摘され，解像度を上げようとする流れが後になって
PostgreSQLとMySQL、使うならどっち？ データベース専門家が8つの視点で徹底比較！｜ハイクラス転職・求人情報サイト AMBI（アンビ）
PostgreSQLとMySQL、使うならどっち？ データベース専門家が8つの視点で徹底比較！ オープンソースのデータベースとしてよく比較されるPostgreSQLとMySQL。どんな長所・短所があるのでしょう？ それぞれの専門家による対談で明らかにします。 エンジニアとして働いていると必ず直面する悩み。それは、「どのリレーショナル・データベース（以下、RDB）を選ぶのが最善なのか？」です。 RDBごとに長所と短所は異なっています。そのため自社サービスにマッチしないRDBを選んでしまうと、それがボトルネックとなり開発・運用にトラブルが生じるケースは少なくありません。 なかでもよく比較検討されるのが、PostgreSQLとMySQL。ともにオープンソースRDBのデファクトスタンダードであり、高い性能と数多くの機能を持っています。 では、両者は具体的にどのような長所・短所があるのでしょうか。そ
第4回 大規模データ処理におけるCPUの2大ボトルネックとは | gihyo.jp
「特定CPUコアでのボトルネック」と「リソースの奪い合い」が2大ボトルネック 第2回、第3回ではディスクI/Oボトルネックについて説明しました。レスポンスとスループットの関係を正しく理解し、I/Oスループットを最大化するようチューニングすれば、ほとんどの大規模処理は速くなります。ユーザもハッピー、皆さんもハッピー、さて家に帰りましょう。 ……しかし、次はだれかからこう聞かれることでしょう。 「CPUの使用率が異様に低いままなんだけど……？」 「CPUの使用率がずっと100％で張り付いているんだけど……？」 どっちやねん！と思うでしょうが、どちらも大規模データを処理するときに特に起こりえる問題です。 ボトルネックは、1つが解消すると、新たなポイントが明らかになるものです。そして多くのケースにおいて、ディスクI/Oボトルネックが解消した場合、次に詰まるのはCPUなのです。 CPUボトルネックは
パスワードが漏洩しないウェブアプリの作り方 〜 ソルトつきハッシュで満足する前に考えるべきこと
■■序論 徳丸さんのスライド「いまさら聞けないパスワードの取り扱い方」に見られるように、昨今、ウェブアプリケーションの設計要件として、サーバ内に侵入された場合でもユーザーのパスワードをできるだけ保護すべきという論調が見受けられるようになってきました。 上掲のスライドでは、その手法としてソルトつきハッシュ化を勧めています。しかしながらスライドに書かれているとおり、ソルトつきハッシュには、複雑なパスワードの解読は困難になるものの、単純なパスワードを設定してしまっているユーザーのパスワードについては十分な保護を提供できないという問題があります。そして、多くのユーザーは適切なパスワード運用ができない、というのが悲しい現実です。 ソルトつきハッシュを使った手法でこのような問題が残るのは、ウェブアプリケーションサーバに侵入した攻撃者がユーザーの認証情報をダウンロードして、認証情報をオフライン攻撃するこ
データベースアプリケーション開発を炎上させる負のスパイラル
毎度おなじみ、はてブのホットエントリに「SIをダメにする負のスパイラル」というタイトルのまとめが掲載された。きしだ氏とはかなり視点は違うものの、開発現場の問題点については少し思うところがあるので意見を書いてみようと思う。と言っても、以下の話の内容はデータベースアプリケーションに限定した話であり、またSIerだけに限った話ではないのでその点はご容赦頂きたい。もちろんSIer各位の案件はデータベースは必須なので、本エントリで触れる問題点には該当するだろう。 Q.なぜ炎上するのか？ A.正しいデータベース設計ができていないから結論から言おう。データベースアプリケーションの開発が炎上するのは正しいデータベース設計ができていないからだ。ここでいう「正しい」とは、論理的に証明できる正しさという意味ではない。「本来こうするべき」といった意味で捉えて欲しい。 「炎上」というのは、例えばテストが通らない、バ
ウェブオペレーションエンジニアはリリース前のソースコードのココを見ているッ！ - blog.nomadscafe.jp
「ウェブオペレーションエンジニアはリリース前のソースコードのココを見る！」みたいな記事があればいいね — masahiro nagano (@kazeburo) November 20, 2012 ちょいと前にツイートしたこの件のまとめ。新規サービスのリリースや既存サービスに新しい機能が追加される際に、しばしばそのソースコードを確認しているのですが、僕がどんなところを見ているのかまとめてみました。 そのサービスへの導線とランディングページの確認 まず、そのサービスへの導線やランディングページを確認します。そしてその一番アクセスがあろうページ、一つか二つに確認対象を絞ります — masahiro nagano (@kazeburo) November 20, 2012 どんな素敵なサービスも、機能も適切な誘導がなければ使われる事はありません。また誘導次第では大量のアクセスが一度にサーバに対し
MLog: [mysql 14353] Re: InnoDBテーブルのテーブルスペース容量計算
Linux/Unix/Open Source Software related Mailing-List Log http://MLog.euqset.org/ 試験運用中 [mysql 14353] Re: InnoDBテーブルのテーブルスペース容量計算 木下と申します。。。 私自身4.0以前は利用したことが無いので、正確な原因は分りませんが、 Data_lengthが見積もりよりもかなり大きくなってしまう主な原因は、 レコードを主キーに対してランダムな順番で挿入しているからだと思います。 InnoDBにおける表の構造は主キーの索引構造になっていますので、 ランダムな順番での挿入はフラグメンテーションが多発してしまい、 Data_lengthは無用に大きくなってしまいます。 また、挿入自体の性能も索引構造の更新やレコードの再配置なども伴うため、 良くありません。
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MySQLが得意なこと、不得意なこと(仮)