ステムを作ってみた。しかもスタンダートプランで(^^; WEBプログラムを作っていると、たいていの... ? 正直自分もびっくりしてますので、少し精査した内容のスライドを紹介させて頂きました。 メモリと同じく、SSDも役に立つ。グラフのカーブが落ち込んでいるのは、テーブルが大きくなっていることから発生するIOによるものだ。ハードディスクが秒間200オペレーション(IOPS)をさばける一方、一般的なSSDでは20000IOPS以上が可能だ。, 今日は、パフォーマンス問題を引き起こす原因になる、サイズの大きいテーブルのパフォーマンスを改善することについて書いてみようと思う。このアドバイスのうちのいくつかは、たくさんのテーブルをまとめて大きくなっているデータベースにも適用できるが、大抵の場合、独立した大きなテーブルというのは特に問題になりやすいものだ。, 一般的に知られていると思われるのは、テーブルを変更する時のスピードは、そのサイズが大きくなるにつれて遅くなることだ。以下の図は、一般的なB+ツリーインデックスのパフォーマンスを時系列で見たものだ。, このグラフは、[email protected]の記事から拝借したものだ。これは、insert bufferを無効にした状態(もちろん推奨はしておらずデモ目的)でテーブルに10億行をinsertした時のパフォーマンスの低下を表したものだ。, ここで我々はこのパフォーマンスの低下がインデックスの構造によるものだと考えるべきだが、そうは言ってもまだこの曲線を緩くし、急激に低下しないようにやれることはある。, MyISAMではなくInnoDBを使う。MyISAMでは、テーブルの最後へのinsertは高速だが、テーブルロック(updateとdeleteのみ)が必要で、競合が起きるためデータをディスクから読み出したり書き込んだりする時にキーバッファを保護するために1つのロックしか使わない。また、後述の通りチェンジバッファ機能を持っていない。, InnoDBは、ユニークでないセカンダリインデックスを遅延して作り、書き込みをマージするチェンジバッファ機能がある(以前はインサートバッファと呼ばれていた機能)。これについて詳しくはFacebookのノートに書かれている。これは上のグラフには書かれていないが、insertのパフォーマンスをかなり高速化するもので、デフォルトで有効になっている。この機能はMySQL 5.5で素晴らしく改善されたので、もしバージョンアップしていないならすぐした方がいい。, パーティショニングはインデックスのサイズを小さくし、テーブル自体も効率的に小さく分けることができる。さらに、MySQL 5.7.2 DMRで大々的に改善された、内部的なインデックスのロック競合(リンク1、リンク2)も減らしてくれる。, InnoDBの圧縮機能を使う。負荷の種類によっては(一般的には、たくさんのchar型・varchar型・text型カラムがある場合)、圧縮機能はデータをコンパクトにしてくれ、パフォーマンス低下のカーブを緩やかにしてくれる。また、これによってHDDよりも容量が小さいSSDを使えるようにもできるだろう。InnoDBの圧縮機能は、Facebookが提供した一連のパッチのおかげで、MySQL 5.6で大きく改善されている。, ソートしたデータをバルクロードする。ソートされたデータをロードすることで、ページスプリット(メモリ上にないテーブルでパフォーマンスが悪化する原因になる)が起きにくくなる。バルクロードはテーブルの容量には関係ないが、redoログへの負荷を軽減させる意味がある。, 不要なインデックスを消す。チェンジバッファ機能を無効にしてしまうUNIQUEキーに特に注意しよう。制約を使う必要がない場合はUNIQUEキーを使わず、通常のINDEXを使うこと。, 5.と6.に関連して、プライマリキーの種類も意味がある。パフォーマンス低下がむしろ急激に起きてしまうGUIDのようなデータタイプより、INTあるいはBIGINTを使う。PRIMERY KEYを持たないのもパフォーマンスにはマイナスに影響する。, 新しいテーブルにバルクロードする場合は、PRIMARY KEY以外のインデックスは後で作る。全てのデータがロードされてからインデックスを作ることで、InnoDBはプレソートやバルクロードのプロセスと言った、高速でインデックスがよりコンパクトになりやすい方法を適用できることになる。この最適化はMySQL 5.5で有効になった。, よりたくさんのメモリを用意すればもちろん有効だ。今日のメモリの実際の価格を考えると少なすぎるメモリしか積んでいない新しいDBサーバを見ることがよくある。単純なアドバイスはこうだ。SHOW ENGINE INNODB STATUSの結果で、BUFFER POOL AND MEMORYのreads/sで読み込みがあることを示していて、Free buffers(これもBUFFER POOL AND MEMORYの下にある)がゼロなら、メモリを増やせば恩恵が得られるということだ(innodb_buffer_pool_sizeが正しく設定されている前提。こちらの記事を参考に)。, メモリと同じく、SSDも役に立つ。グラフのカーブが落ち込んでいるのは、テーブルが大きくなっていることから発生するIOによるものだ。ハードディスクが秒間200オペレーション(IOPS)をさばける一方、一般的なSSDでは20000IOPS以上が可能だ。. カスタム検索 2009-02-18 . でも同じことを言われています。, まずは4つから始めてみよう、とのことですが、今までの経緯を考えて、以下の設定を追加します。, MySQLはクライアントからの接続ごとに、スレッドを生成し、破棄します。 2013.10.04. ちょっとキャッチ−なタイトルをつけてしまったが、今日は独断と偏見でmysqlを高速化する方法を10個紹介しよう。mysqlサーバをチューニングするときや初期導入する場合などに参考にしてもらいたい。 1. MySQL5.0でMySQL Monitor(コマンドライン)からSQLを実行して、SQLの勉強をしています。SQLの書き方によって実行時間にどのような影響があるのか知りたいのですが、実行時間の計測方法がわかりません。ご存知の方がいらっしゃいましたら教 推奨のサイズは物理メモリの8割、と言われていますから、以下の設定を追加します。, 最適な結論としては、全データサイズを指定することになります。 (builderscon tokyo 2017 で登壇した際の資料です) 男坂も連載が始まったと聞きます。, 「オレはようやくのぼりはじめたばかりだからな このはてしなく遠いインフラ坂をよ・・・」, MySQLパフォーマンスチューニング -クエリキャッシュ適用状況の確認- 大きなテーブルのパフォーマンスインパクトを小さくする10の方法 # innodb なので、いったんInnoDBの更新ログに積んでおいて、順次DBの実データに反映、という方法で更新します。, 「InnoDBのログとテーブルスペースの関係」というタイトルで、 swapを設定したら一瞬で食い潰した、というところまでヒアリング。 最近、ありがたいことにいいねがめちゃめちゃ増えております。 漢(オトコ)のコンピュータ道 まずは初手。 同一のクエリが複数のリクエストから実行される場合、結果は同じなのでキャッシュから返すべきです。 ご参考になれば幸いです。, 僕が担当したサービスが 秒間5リクエスト でサーバーダウン。 が、その設定が無効。 基本は、1MB以上、4GB未満(MySQL5.5)、とMySQL公式に記載があります。 ここで我々はこのパフォーマンスの低下がインデックスの構造によるものだと考えるべきだが、そうは言ってもまだこの曲線を緩くし、急激に低下しないようにやれることはある。 バッファを増やす、または減 … 細かい設定も積み重なると大変なことになるので、最初にやっておきたいですね。, サービスの各機能の特徴を鑑みた上で、スロークエリを監視・撲滅する機構を作りましょう!, 求められた機能と求められたパフォーマンスに応えられるDB設計をしましょう。 InnoDBの圧縮機能を使う。負荷の種類によっては(一般的には、たくさんのchar型・varchar型・text型カラムがある場合)、圧縮機能はデータをコンパクトにしてくれ、パフォーマンス低下のカーブを緩やかにしてくれる。また、これによってHDDよりも容量が小さいSSDを使えるようにもできるだろう。InnoDBの圧縮機能は、Facebookが提供した一連のパッチのおかげで、MySQL 5.6で大きく改善されている。 # #################, # InnoDBのデータ・ディクショナリーや内部データ構造情報を持つバッファのサイズ, # ################# MySQLのたまーに使うクエリの防備録 by オブジェクト思考型ライフMySQLを使ってる人はクエリとか撃っちゃいますよね! INSERTとかSELECTとかよく使うのは覚えちゃってますけど、 たまに撃ちたくなるマニアックな... ? Help us understand the problem. 以下の設定を追加します。, InnoDBの場合、データファイル、ログファイルがストレージ上に作成されます。 「ログファイルだし容量でかいから消しちゃえ」とうっかり消しちゃう声を聞きますが、これ手で消しちゃダメです。, DBの実データは分散されて配置されているので、更新は時間がかかります。 teratailを一緒に作りたいエンジニア. 今回の対応では、メンテナンス時間を設け、いったんスキーマ全体をdumpし、リストアすることで、全データに反映するという手段を用いました。, データとindexをメモリにキャッシュしておく領域のサイズを設定しなさいよ、とのこと。 こちらの方がより casual & cooooooooooooooooooooooooool!!!! パーティショニングはインデックスのサイズを小さくし、テーブル自体も効率的に小さく分けることができる。さらに、MySQL 5.7.2 DMRで大々的に改善された、内部的なインデックスのロック競合(リンク1、リンク2)も減らしてくれる。 一般的に知られていると思われるのは、テーブルを変更する時のスピードは、そのサイズが大きくなるにつれて遅くなることだ。以下の図は、一般的なB+ツリーインデックスのパフォーマンスを時系列で見たものだ。 # #################, # MEMORYテーブルの最大サイズ。このサイズを超えたMEMORYテーブルはディスク上に作成, MySQL レプリケーション設定 -手順・各種ステータスの詳細とトラブルシューティング-, クエリキャッシュ、スレッドキャッシュ、データとindexのキャッシュが割り当てられていなかった。, 設定内容に間違いや、割り当てメモリ数がオーバーした場合などは、起動でエラーになります, 全テーブルに適用させるために、mysqldump でDB全体をdumpし、DB削除した上でdumpを流し込む、という作業を実施します, サーバー台数、スペック、プログラム、データをすべて本番と同一にしたステージング環境を用意しました。, 簡単なスクリプトで並列処理を実行し、どこで落ちるかを見定めつつ、負荷テスト実施したいと思います。, スロークエリログを記録したことで、どのクエリが遅いか確実にわかるようになりました。, 管理画面の集計処理や、膨大なログの絞り込み処理など、必要な機能で発生するスロークエリ、no index クエリの対策を実施します。, プログラムを改修することで、WEBとして最低限しなければならない処理、DBとして後回しにできる処理を分け、WEBとDBで最適化を図ります。, DBのデータの増え方、スロークエリレポートなど、デイリーで状態を監視する仕組みを導入していきたいです。, you can read useful information later efficiently. Twitter Facebook はてブ Pocket LINE コピー. innodb_log_files_in_groupの数値も考えて、今回は4分の1より少し少なめの設定にします。 (2017/10/04 追記) ダウンロードやアップロードスピード、ping、Jitterも測定できるGATE 02のインターネット回線測定ツールです。法人用回線10Gbpsまで対応、ご利用されている様々な通信環境での速度測定が可能です。 マスターが安定したので、スレーブを作ってレプリケーションを実施しました。, mysqlをdisる会 thread_cache_size (start at 4) 記事; … 全テーブルを一括で管理する領域。1つのテーブルの1レコードの変更でも、領域全体に更新がかかる。, テーブル個別領域 SQL実行の完了までの処理時間を計測したいのですが、そのようなコマンドはありますか? 問題が発生する前に防げた内容もたくさんありました。 0, mysqli関数でプリペアドステートメントを利用してselect文を実行した際の結果の取得について, 回答 ここで設定した値までは、メモリにキャッシュすることができるよ、その分は高速に動くよ、という解釈で間違いではないと思います。 ※スロークエリのログファイルはあらかじめ空で作っておき、パーミッションを正しく設定しておいたほうがいい場合もあります。, スレッドキャッシュが無効になっていることで診断されたものです。 ちょっとキャッチ−なタイトルをつけてしまったが、今日は独断と偏見でMySQLを高速化する方法を10個紹介しよう。MySQLサーバをチューニングするときや初期導入する場合などに参考にしてもらいたい。, いくら他の部分を最適化したところで、毎回全件スキャンが発生していたのでは話にならない。, 本ブログにおいて示されている見解は、私自身の見解であって、オラクルの見解を必ずしも反映したものではありません。ご了承ください。, innodb_buffer_pool_size・・・InnoDBだけを利用する場合は空きメモリの7〜8割程度を割り当てる最も重要なバッファである。余談だが、実際にはここで割り当てた値の5〜10%ぐらいを多めにメモリを使うので注意が必要だ。, key_buffer_size・・・MyISAMだけを利用する場合は、空きメモリの3割程度を割り当てるといい。残りはファイルシステムのキャッシュ用に残しておこう。, sort_buffer_size・・・ソート処理に利用するバッファである。OLTPでは256K〜1Mぐらいを割り当てると良い。これがあまり大きすぎると、メモリの割り当てのオーバーヘッドが大きくなるので注意しよう。DWH系の処理などで大きなソートが必要な場合、セッションごとに動的に調整すると良い。, read_buffer_size・・・全件スキャンをするときに利用するバッファ。OLTPでは128K〜512Kぐらいを割り当てると良い。, read_rnd_buffer_size・・・ソート処理でインデックスを利用する場合に利用するバッファ。OLTPでは256K〜1MぐらいをDWH系の処理などで大きなソートが必要な場合、セッションごとに動的に調整すると良い。.

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