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DBチューニングではディスクI/O性能を注視する
DBチューニングにおいて、気を配るべきところは数多くありますが、中でも真っ先に見るべきところはディスクI/Oでしょう。なぜかというと、メモリアクセスに比べてHDDの方が圧倒的に遅く、最もパフォーマンス阻害要因になりやすいためです。ディスクI/Oネックの解決方法を探っていくと、「テーブル/インデックス設計やSQL文の見直し」に行き着くこともまた多いです。これらが不適切だと、結果として大量のレコードをアクセスすることになり、ディスクI/Oが多く発生してしまうためです。根本的な原因はディスクI/Oにあります(CPUネックになることもありますが、その例は別の機会に取り上げます)。 ディスクI/Oには大きく分けてシーケンシャルアクセスとランダムアクセスの2種類のアクセスパターンがありますが、RDBMSではインデックスアクセスが主体となるため、ルート→ブランチ→リーフ→実レコードという経路でのランダム
MySQLパフォーマンスチューニングのためのクエリの基礎知識 - プログラマーkkの勉強/成長ブログ@ライブレボリューション(モバイル広告代理店)
前回書いたMySQLパフォーマンスチューニングのためのインデックスの基礎知識に引き続き、MySQLのパフォーマンスチューニングについて学んだことをまとめ。 MySQLを使っていると、クエリが遅い理由をつきとめる必要が出てくる。 どうやって遅いクエリをつきとめ、改善すればよいかについて学んだのでまとめた。 下記のような基礎知識があればパフォーマンスチューニングをうまくやれる、と思う。 クエリ処理の基礎 MySQLがクエリを処理する手順 まずはMySQLがクエリを処理する手順を知っておく必要がある。 処理は以下のような流れで進む。 クエリキャッシュの中からクエリの結果を探す。見つかればそれを返す。 クエリを解析して構成要素に分解する。 クエリの構文が正しいことを確認 クエリについて基本情報を収集する。 クエリを基本的な要素に分解した後、何を実行すべきかを判断する。 クエリオプティマイザが動き始
DSAS開発者の部屋:5分でできる、MySQLのメモリ関係のチューニング！
MySQLのチューニングにおいて非常に重要となるメモリ(バッファ)関連のパラメータについて、 チューニングのポイント DSASのとあるDBサーバ(実メモリ4GB)の実際の設定値 をまとめてみます。 また、必要メモリの総量の計算や限界値を越えてないかチェックしてくれるスクリプトも紹介します。 是非、参考にしてみてください！ まず最初に注意点を。 バッファには2つのタイプがあります。 グローバルバッファ スレッドバッファ グローバルバッファはmysqld全体でそのバッファが1つだけ確保されるもので、 これに対し、 スレッドバッファはスレッド(コネクション)ごとに確保されるものです。 チューニングの際にはグローバル/スレッドの違いを意識するようにしましょう。 なぜなら、スレッドバッファに多くのメモリを割り当てると、コネクションが増えたとたんにアッという間にメモリ不足になってしまうからです。 in
MySQLの設定ファイル my.cnf をgithubにて公開しました & チューニングポイントの紹介 - blog.nomadscafe.jp
YAPC::Asiaのスライドで予告していた通り、実際に弊社のいくつかのサービスで使っている my.cnf を公開しました。 github: https://github.com/kazeburo/mysetup/tree/master/mysql 今回、公開した理由はMySQl Beginners Talksの発表の中でも触れている通りです。MySQLのソースコード中に含まれるサンプルのmy.cnfが最近のサーバハードウェアや運用に合わなくなって来ているという状況で、自分の設定にイマイチ自信が持てていない人は少なくないはず。そこで各社秘伝のタレ的な my.cnf をOpen & Shareすることで、モダンなmy.cnfを作り上げる事ができるんじゃないかという考えの下、今回 github にて公開しました。 ファイルは4つあり、それぞれ MySQL 4.0、5.1、5.5、そしてテスト中
MySQL InnoDBストレージエンジンのチューニング（前編）
本連載では、３回にわたってチューニングの要であるオプティマイザについて説明してきた。オプティマイザは論理的な表現であるクエリを物理的にどう処理するかということを決めるRDBMSの心臓部であると言える。しかしながら、人体が心臓だけで機能しないのと同じように、RDBMSもオプティマイザだけで成り立つわけではない。実際に手足となりデータを操作するのはストレージエンジンだ。今回は、MySQLの代表的な（実質的にはデファクトスタンダードの）ストレージエンジンであるInnoDBの基本的なチューニングについて解説しようと思う。クエリのチューニングとは全くストラテジーが異なるので、これまで連載を読んで頂いている方は、ここで頭を切り替えて欲しい。 InnoDBを使おう！ もし本稿を読まれている方で、特に明確な意味もなくまだMyISAMストレージエンジンを使ってらっしゃるという方には、全力でInnoDBをオス
実録MySQLのチューニング 春の陣 - （ひ）メモ
long_query_time = 0.5 とか閾値を小さめにしてもスロークエリが出なくなったけど、CPU(user)使用率高いとか、なんか足引っ張ってるクエリがあるっぽいなぁという場合のお話です。 「実録」の通り、現在絶賛進行中ですので、逐次動きがあったら書き足していくつもりです。 「あれを見た方がいい」とか「これをあーした方がいい」とかあれば、コメントかTwitterで @hirose31 までお知らせいただけるとうれしいです！ 使用しているのは、MySQL 5.1.41 です。 前提: サーバーリソースのグラフ GangliaでもCactiでもMuninでもなんでもいいんですが、サーバリソースのグラフ化は必須です。チューニングした際の効果測定や、そろそろリソース食い潰してやばいとかの予測にも使えます。 自分はDBサーバの場合このあたりをグラフ化してます。 CPU使用率 (user,
MySQL :: MySQL 5.6 リファレンスマニュアル :: 8.2.2.1 INSERT ステートメントの速度
挿入の速度を最適化するには、多くの小さな操作を 1 つの大きな操作に組み合わせます。理想的には、単一の接続を作成し、多くの新しい行のデータを一度に送信し、すべてのインデックスの更新と一貫性チェックを最後まで延期します。 行の挿入に必要な時間は、次の要因によって決まります。ここでの数はおよその割合を示しています。 接続: (3) サーバーへのクエリーの送信: (2) クエリーの解析: (2) 行の挿入: (1 ×行サイズ) インデックスの挿入: (1 ×インデックス数) クローズ: (1) これには、テーブルを開く初期オーバーヘッドを考慮に入れていません。これは同時実行クエリーごとに 1 回実行されます。 テーブルのサイズによって、log N だけインデックスの挿入が遅くなります (B ツリーインデックスであるとして)。 次の方法を使用して、挿入を高速化できます。 同じクライアントから同時に
Innodb Performance Optimization Basics
Note: There is an updated post on this topic here. Interviewing people for our Job Openings I like to ask them a basic question – if you have a server with 16GB of RAM which will be dedicated for MySQL with large Innodb database using typical Web workload what settings you would adjust and interestingly enough most people fail to come up with anything reasonable. So I decided to publish the answer
Top 20+ MySQL Best Practices | Envato Tuts+
Database operations often tend to be the main bottleneck for most web applications today. It's not only the DBA's (database administrators) that have to worry about these performance issues. We as programmers need to do our part by structuring tables properly, writing optimized queries and better code. In this article, I'll list some MySQL optimization techniques for programmers. Before we start,
Improve MySQL Insert Performance | kvz.io
Sometimes MySQL needs to work hard. I've been working on an import script that fires a lot of INSERTs. Normally our database server handles 1,000 inserts / sec. That wasn't enough. So I went looking for methods to improve the speed of MySQL inserts and was finally able to increase this number to 28,000 inserts per second. Checkout my late night benchmarking adventures. I'm going to show you the re
Top 84 MySQL Performance Tips | Debian Admin
MySQL is a widely used and fast SQL database server. It is a client/server implementation that consists of a server daemon (mysqld) and many different client programs/libraries. You can check the same tips from here.Here is very useful tips for all mysql DBA’s,Developers these tips are noted from MySQL Camp 2006 suggested by mysql community experts. Kaj (Most Excellent Obvious Facilitator) Index s
なぜMySQLのサブクエリは遅いのか。
よくMySQLはサブクエリが弱いと言われるが、これは本当だろうか？半分は本当で半分は嘘である。MySQLのサブクエリだってなんでもかんでも遅いわけではない。落とし穴をしっかり避け、使いどころを間違えなければサブクエリも高速に実行できるのである。今日はMySQLがどんな風にサブクエリを実行し、どのような場合に遅いのかということについて説明しよう。 EXPLAINで実行計画を調べた際に、select_typeにはクエリの種類が表示されるのだが、代表的なサブクエリには次の3つのパターンがある。 SUBQUERY DEPENDENT SUBQUERY DERIVED 結論から言おう。遅いのは2番目、DEPENDENT SUBQUERYである。DEPENDENT SUBQUERYとはいわゆる相関サブクエリに相当するもので、サブクエリにおいて外部クエリのカラムを参照しているサブクエリのことである。そし
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Loading Data Efficiently | MySQL Query Optimization | InformIT