2017/10/08 phpcon 2017 https://joind.in/event/japan-php-conference-2017/session05-mysqlRead less
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
こんにちは、サービス開発部の荒引 (@a_bicky) です。 突然ですが、RDBMS の既存のテーブルを見てみたら「何でこんなにインデックスだらけなの?」みたいな経験はありませんか?不要なインデックスは容量を圧迫したり、挿入が遅くなったりと良いことがありません。 そんなわけで、今回はレコードを検索するために必要なインデックスの基礎知識と、よく見かける不適切なインデックスについて解説します。クックパッドでは Rails のデータベースとして主に MySQL 5.6、MySQL のストレージエンジンとして主に InnoDB を使っているので、MySQL 5.6 の InnoDB について解説します。 InnoDB のインデックスに関する基礎知識 インデックスの構造 (B+ 木) InnoDB では B+ 木が使われています。B+ 木は次のような特徴を持った木構造です。 次数を b とすると、
"Портирование Web SDK с JS на TS" Петров Григорий, Voximplantit-people
先月、詳解MySQL 5.7を発刊したばかりであるが、MySQL 5.7自体は去年の10月にリリースされたバージョンである。それから約1年弱、MySQLは開発の手を緩めること無く日々改良を重ねている。 そう、MySQL 8.0の登場である。 現在はDevelopment Milestone Release(通称DMR)という状態なので、まだ正式版における機能が固まっている段階ではないという点には注意して欲しい。MySQLの開発プロセスでは、DMRをリリースするごとにその段階で成熟した機能をマージする。DMRを何度かリリースした後に、キリの良いところでリリース候補版となって正式版で追加される機能が一応確定し、その後バグ修正を経て正式版(GA版)がリリースされる予定となっている。詳しくはMySQLのマニュアルを参照して欲しい。 バージョン8.0!!5.7の次は誰もが5.8だと思っていただろう・
"Nested Loop Joinしか取り上げて無いのにタイトルが大きすぎないか" と指摘を頂いたので、タイトルを修正しました。Merge JoinとHash Joinのことはまた今度書こうと思います。 「JOINは遅い」とよく言われます。特にRDBを使い始めて間がない内にそういう言説に触れた結果「JOIN=悪」という認識で固定化されてしまっている人も多いように感じています。 たしかに、JOINを含むようなSELECT文は、含まないものに比べて重たくなる傾向があることは事実です。また、本質的に問い合わせたい内容が複雑で、対処することが難しいものも存在します。しかし、RDBの中で一体どういうことが起きているのかを知り、それに基いて対処すれば高速化できることも少なくないと考えています。 本稿では、JOINの内部動作を解説した上で、Webサービスを作っているとよく出てくるJOIN SQLを例題に
今年の5月1日に、仙台市内のホテルで多重予約のトラブルが発生したと報道されています。 部屋数203室の仙台市のビジネスホテルで、9月18~23日の宿泊予約を数千件受け付けるトラブルがあった。アイドルグループ「嵐」のライブが宮城県内で開催される期間だった。インターネットでの申し込みが殺到し、システム障害が起きたとみられるという。 トラブルがあったのは、仙台市泉区の「ホテルルートイン仙台泉インター」。ホテルなどによると、9月19、20、22、23日に宮城スタジアム(宮城県利府町)で嵐がライブを開くことが明らかになった後の5月1日午前5時ごろ、ネットを使った予約申し込みが殺到していることに気づいたという。 203室のホテルなのに「予約」数千件 嵐公演で殺到か:朝日新聞デジタル より引用 5月1日の朝に何があったのか調べてみると、この日の早朝にテレビや新聞でコンサートの情報が流れたようですね。 お
ここのところ、javaccとawsに魅了されている米林です。 よく使うDB(Oracle/MySQL/PostgreSQL/SQLServer)における設計時のサイズ見積もりで使うサイトの備忘録。 あとは、OracleからのPython情報。 Oracle Oracle 物理設計 http://www.oracle.com/technology/global/jp/columns/skillup/oracle9i/index.html 領域サイズ見積もり http://otn.oracle.co.jp/document/estimate/index.html OTNにログインする必要ありますがオンラインで見積もりが出来ます。 アカウント持っていない人は、この見積もりツールを使う目的でアカウントを作ってみてはいかがでしょうか。 OLTP系とDWH系においてブロックサイズを考慮し、DWH系はブ
以前、MySQLを高速化する10の方法という投稿で「EXPLAINの見方についてはいずれ解説しようと思う」と書いてしまったので、今日はその公約?を果たそうと思う。 MySQLのチューニングで最も大切なのは、クエリとスキーマの最適化である。スキーマの設計は一度決めてしまうとそのテーブルを利用する全てのクエリに影響してしまうためなかなか変更することは出来ないが、クエリはそのクエリだけを書き直せば良いので変更の敷居は低い。そして遅いクエリをなくすことは、性能を大幅に向上させるための最も有効な手段である。従って、アプリケーションの性能を向上させたいなら、まず最初にクエリのチューニングを検討するべきなのである。 最適化するべきクエリはスロークエリログやクエリアナライザで見付けられるが、ではそのようなクエリが見つかった場合にはどのように最適化すればいいのか?そのためにはまず現在どのようにクエリが実行さ
MySQLで geometry 型のカラムに位置情報を格納する際にハマってしまったのでメモ。 MySQLに緯度経度を格納するやり方としては「Google MapsとMySQLの連携 : アシアルブログ」の説明が詳しいのですが、geometry型を使うと例えば以下のようなSQLでカラムを更新することになります。 UPDATE landmarks SET latlng=GeomFromText('POINT(139.751892 35.705637)') WHERE id=100 で、このときハマってしまったのが POINTの引数にはコンマが不要 だということ。 x座標、y座標を引数にとっているので何も考えずカンマを入れてしまっていたのですが、SQLを実行しても何もエラーが出ない上に値が更新されない。よく見ると正しくはスペース区切りだったというオチ。 「MySQL :: MySQL 4.1 リ
MySQL 5.6登場!!新機能速攻レビュー - 漢(オトコ)のコンピュータ道 を見ていたら、MySQL5.6の新機能の1つとして、こんな紹介が。 OpenGIS ジオメトリデータの比較において、これまではMBR(minimum bounding rectangle ≒ 近似的な長方形)に基づいた比較しか出来なかったのだが、ジオメトリの正確な形に基づいた比較ができるバージョンの関数が追加された。例えばMBRバージョンのContains()に対して、ST_Contains()というように、ST_というプレフィックスのついたものが正確な比較をするバージョンとなる。 つまり、(私が使ったことがない)postGISをわざわざ使わなくても、使い慣れたMySQLだけで「この部分の記録を探したい!」という要求に簡単に答えられそうです。さっそく機能を作ってみました。 実際は4/22から検討開始して、今日や
2012年7月1日のうるう秒のあとに、MySQLやJavaなどのCPU使用率が高騰する事象が報告されています。 CPU %user %nice %system %iowait %steal %idle 08時30分01秒 all 0.02 0.00 0.02 0.04 0.00 99.91 08時40分01秒 all 0.02 0.00 0.02 0.08 0.00 99.88 08時50分01秒 all 0.02 0.00 0.02 0.03 0.00 99.92 09時00分01秒 all 0.11 0.00 0.13 0.04 0.00 99.72 09時10分01秒 all 23.02 0.00 29.09 0.11 0.00 47.78 09時20分01秒 all 23.11 0.00 29.08 0.06 0.00 47.75 09時30分01秒 all 22.85 0.00
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