MySQLインデックスのお手入れの基本 | Yakst
Percona Database Performance Blogの翻訳。既に運用を始めたデータベースで、インデックスが正しく使われているか、無駄や不足がないかを確認する方法のまとめ記事。クエリをひとつひとつ確認するのではなく、統計情報を元に判断する分かりやすい方法。 このブログ記事では、MySQLインデックスに手入れする基本的なステップについて見ていこうと思います。 データベースは、インデックス次第でハイパフォーマンスにも、役立たずで遅くて大変にもなりうることはご存知でしょう。インデックスは、時々手入れをする価値がある非常に重要なものです。それでは、何をチェックすればよいのでしょうか？順不同ですが、確認すべき点を挙げてみます。 1. 使われていないインデックス sysスキーマで、使われていないインデックスをとても簡単に見つけられます。 schema_unused_indexes ビューを
Open-source tool that uses simple textual descriptions to draw beautiful UML diagrams.
🌱 PlantUML at a Glance 🚀 Getting Started PlantUML is a highly versatile tool that facilitates the rapid and straightforward creation of a wide array of diagrams. Utilizing a simple and intuitive language, users can effortlessly draft various types of diagrams. For a detailed exploration of the language's capabilities and syntax, please refer to the PlantUML Language Reference Guide. If you are n
誰も教えてくれなかったMySQLの障害解析方法 - Qiita
それほどDBに詳しくないアプリエンジニアが何かトラブった時にすぐさま行動して問題把握できるようになる情報を列挙しておきます。 開発時、障害時の対処療法やちょっとした定期監視方法などを対象にしています。 抜本的な対策などはインフラエンジニアさんにお任せしたほうがいいと思います。 DBはいろんな意味でこわいんでできれば触りたくないです＞＜ 事前確認 MySQLサーバーのシステム設定値を確認しておく 以下のようにサーバーのシステム設定値を確認できます。 mysql> SHOW GLOBAL VARIABLES; # ワイルドカード(%)を用いた絞り込み mysql> SHOW GLOBAL VARIABLES LIKE 'performance_schema%'
パフォーマンス比較 Cassandra、Mongodb、SQLite、H2、MySQL、Postgres - cypher256's blog
下記のようなシステムでパフォーマンスが良さげな SQLite を使用予定ですが、もっと速いものが無いか確認のため他のデータベースのパフォーマンスを計測してみました。SQL 利用前提ですが、NoSQL が圧倒的な性能を出す場合は検討する必要があるので KVS も確認しました。 データ件数は 1 億件程度、JDBC SQL 利用可能 INSERT、UPDATE はバッチ SELECT は主キーアクセス性能を重視 将来スケールアウトのための分散はありえるが、スタンドアロンで遅いのはだめ データベースのパフォーマンス比較 計測したデータベース データベース名 タイプ 形態 評判 計測についての備考 SQLite RDB 組み込み ※2 おもちゃ、Android標準 JDBC操作 ※1 H2 RDB 組み込み ※2 組み込み最速 JDBC操作 ※1 Derby RDB 組み込み ※2 Java標準で
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『05.Google App Engine向けChrome拡張機能 3選』
CA Beat エンジニアリーダーのヤマサキです。 今回は、先日twitter(@vierjp)にも書いた「オススメApp Engine用Chrome拡張」についてです。 「それこないだ #gaeja で見た」という人もいるかもしれませんが、 twitterだとどうしてもフロー情報になってしまうので、 ストックとして会社のブログに貯めておこうと思います(´▽`) 今回は画像も添えてもう少し詳しい説明を。 ○Datastore Viewerでクエリの実行をサポートしてくれるChrome拡張 ・GAE GQL Helper ・クエリ履歴 ・クエリお気に入り登録 ・追加されたテキストボックスに値を入れるとwhere句を生成 ・表示されている値をクリックするとwhere句に反映 履歴も便利ですし、 Keyを指定して検索するときに、 キャプチャのようにKEY関数(※1)も含めてwhere句を生成して
MongoDBをPythonで操作する(PyMongo使用)
データの検索サンプル データの取得は、 ・コネクションの作成 ・コネクションからデータベースの取得 ・データベースからコレクションの取得 という手順で、目的のコレクションを取得します。 取得したコレクションに対して検索を実行します。 以下、find_oneとfindのサンプルです。 #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- from pymongo import Connection #コネクション作成 con = Connection('192.168.1.245', 27017) #コネクションからtestデータベースを取得 db = con.test # 以下のように記載することも可能 # db = con['test'] #testデータベースからfooコレクションを取得 col = db.foo # 以下のように記載することも可能
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