RDBのバッファキャッシュが固定長のDBでも90%以上ヒットする理由 - レベルエンター山本大のブログ
拙著エントリー信じられないDB文化「固定長DB」でもあうんです。大規模コンシューマ向けサービスのRDB設計 - 山本大の日記についたコメントで、以下のようなものがあった。 個人的には「固定長にすることでのCPUコスト」よりも「固定長にすることでのI/Oコスト」、つまり記事にもあります「バッファキャッシュヒット率が低くなる。」ことによる性能劣化がとても気になるのですが。。。 その辺は、一括でドカンと支払われた初期投資費用で十分なサイズのメモリを積んで回避されたのでしょうか。 これに対しては、僕は技術の論理的な解答ではなく、運用実績から応えされていただこうと思う。 はじめに、データベースバッファキャッシュとは Oralceのパフォーマンスチューニングの内、SGAと呼ばれるメモリ領域の中の「データベース・バッファ・キャッシュ」という領域を無視してチューニングすることはありえないと言っていいい。
ホント信じられないDB文化だけど、統計情報固定化はマジでアリ - レベルエンター山本大のブログ
信じられないDB文化「固定長DB」でもあうんです。大規模コンシューマ向けサービスのRDB設計 - 山本大の日記に引き続き、大規模コンシューマ向けサービスのRDBの意外な使い方について。 僕らのサービスでは、統計情報を手作業でセットして固定化していた。 こんなことは普通やらないけれど、しかしながら非常にシステムのパフォーマンスを安定させるのに効果があった。 Oracleの統計情報（オプティマイザ統計情報）とは まず統計情報とは何かというところから始める。 統計情報とは、正式名称「オプティマイザ統計情報」といい、OracleがSQLを解析して最適な実行計画を作成するために利用する情報である。 実行計画を作成する機能のことをCBO（コスト・ベース・オプティマイザ）という、このオプティマイザ向けの統計的な情報だから、オプティマイザ統計情報と呼ばれる。 統計情報の実体は何かというと、データベースの各
エンジニアとして大成したいならやってはいけない48ヶ条 - レベルエンター山本大のブログ
いろんなエンジニアを見てきて、成功パターンはそれぞれだけれど 失敗パターンはだいたい決まっている。以下、アンチパターン。 成し遂げるのではなく、中途半端で満足する。 自分の責任と考えず、人のせいにする。 よりよくしようとせず、現状維持を良しとする。 仕事を中心においていない。 自分の特徴を構築していない。同世代と比べてさしたる特徴がない。 生活習慣を重視しない。日々の積み重ねに価値をおいていない。 与えられたチャンスに乗っからない。やる前から怖じ気づく。 アウトプットの質にこだわらない。 自分を分析していない。強み弱みを問われても答えられない。 刺激よりも、平穏を求める。変化に弱い。 行動よりも熟考を優先する。考えた末に行動しない。 現在の仕事の進め方に疑問を持たない。既存踏襲が正しいと思っている。 チームへの貢献よりも、自分の仕事の進捗を優先する。 焼き畑農業的な人間関係。信頼の構築では
信じられないDB文化「Join禁止」に「固定長DB」、、でも、合うんです。大規模コンシューマ向けサービスのRDB設計 - レベルエンター山本大のブログ
僕らが最近手がけているのは、とても大規模なコンシューマ向けサービスだ。 100万人の契約ユーザが使い、1テーブルに1億レコード以上のデータを貯め、24時間止めることが許されず、 要求から応答までのターンアラウンドタイムが1秒以内という厳しいSLAのサービスである。 中でも僕はRDBやフレームワークを担当している。 僕がこの現場に来て、驚愕した文化が2つある それは「Join禁止」と「固定長DB」だ。 ありえない。 とはいえ、正直に言えば「またか、、、」という感想でもある。 RDBを知らないレガシーな人たちが設計したDBではよくありがちな設計だからだ。 と僕は早々にこの文化と戦って、絶対に覆してやろうと考えてた。 過去の経験上それはたやすいハズだった。 しかし、この文化と戦うこと3ヶ月間。 屈した。初めて屈した。いや、屈したというよりは理解した。 大規模コンシューマ向けサービスのRDBという
信じられないDB文化「固定長DB」でもあうんです。大規模コンシューマ向けサービスのRDB設計 - レベルエンター山本大のブログ
ずいぶん時間があいてしまったけど、大規模コンシューマ向けサービスRDB設計の続き。 僕はこのプロジェクトを自分のRDBの知識を使って革新してやろうと思って臨んだ。 しかし結果として逆に、コンシューマ向けサービスに最適化されたRDBの使い方について教わることになった。 ※ あと、KVSでいいじゃんって言ってる人もいるけど、それはKVS導入の苦労を知らない人だと思う。KVSの苦労は後で書く。 僕らが最近手がけているのは、とても大規模なコンシューマ向けサービスだ。 100万人の契約ユーザが使い、1テーブルに1億レコード以上のデータを貯め、24時間止めることが許されず、 要求から応答までのターンアラウンドタイムが1秒以内という厳しいSLAのサービスである。 中でも僕はDBやフレームワークの設計とアーキテクトっぽいことを担当している。 僕がこの現場に来て、驚愕した文化が2つある それは「Join禁止
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