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innodbに関するatsuizoのブックマーク (16)

  • MVCCとInnoDBでの実装について - shallowな暮らし

    こんにちは。id:shallow1729です。先日はredo logを中心にストレージエンジンについて解説を行いましたが、今回は同時実行制御、特にMySQLなど多くのデータベースで採用されているMultiversion Concurrency Control(MVCC)という技術にフォーカスしようと思います。 今回の記事ではまず前半でMVCCというものがどういうものかについて解説をして、次にMVCCの実装方法についてInnoDBの実装を参考にしながら見ていこうと思います。前提知識はあまりいらないと思いますが、リレーショナルデータベースの操作経験はあったほうがいいかなと思います。また、前回のストレージエンジンの解説で述べた内容はあまり説明しないので、軽く目を通してもらえると頭に入りやすいかなと思います。 shallow1729.hatenablog.com トランザクションの原子性 まずトラ

    MVCCとInnoDBでの実装について - shallowな暮らし
  • Innodb Deep Talk #2 でお話したスライド

    PostgreSQL 12は ここがスゴイ! ~性能改善やpluggable storage engineなどの新機能を徹底解説~ (NTTデータ テクノ...NTT DATA Technology & Innovation

    Innodb Deep Talk #2 でお話したスライド
  • MySQLのmetricに関する話 | GREE Engineering

    こんにちわ。せじまです。さいきん、ジム用に左右独立型スポーツモデルのBluetoothイヤホン買ったのですが、あまりの快適さに、ジムに通うモチベーションが5割増しになりました。 はじめに innodb_thread_concurrency について書こうかと思ったんですが、まずはその前に MySQL の metric の話から入ったほうが良いかなぁと思ったので、今回は metric の話を書こうと思います。はじめにお断りしておきますが長くなります。 弊社では7年以上前から、 MySQLのサーバ一台あたり(OS側のも含めると)200-300 以上の metric を だいたい15秒間隔で記録しています。最近はSSDなども使ってますが、むかしはHDDにmetricを保存していました。例えばMySQLのサーバ一台分のmetric表示した画面をキャプチャすると、次のような感じになります。 ※画像は

    MySQLのmetricに関する話 | GREE Engineering
  • Rails Developers Meetup 2018 で「MySQL/InnoDB の裏側」を発表しました

    Rails Developers Meetup 2018: Day 1 で「MySQL/InnoDB の裏側」と題して SELECT クエリの実行フローや InnoDB のインデックス周りの発表しました。MySQL with InnoDB のインデックスの基礎知識とありがちな間違い + α の内容です。 Nested Loop Join のスライドは無理やり差し込んだ感が溢れてますがご了承ください>< 追記: 動画も公開されたので貼り付けておきます。1 key_len について発表で全然触れなかったんですが、重要な内容なので次のエントリーにまとめました。 MySQL で複合インデックスを作成する際には必ず key_len を確認すべきという話 補足 サンプルデータ MySQL のサンプルデータとしては world や employee が有名だと思うんですが、前々から world は物足り

    Rails Developers Meetup 2018 で「MySQL/InnoDB の裏側」を発表しました
  • MySQL InnoDBの領域管理 - Qiita

    武蔵野Advent Calendar 2017の20日目の記事です。品川から参加しています。 今日はMySQL InnoDBの領域管理について勉強し、いくつか動作例を見ながらInnoDBに対する理解を深めていきたいと思います。アプリケーション開発者やデータベース管理者の方にとって明日からすぐに使えるノウハウとまではいきませんが、いつか何かの役に立てば幸いです。 まとめ InnoDBにはテーブルスペース、セグメント、エクステント、ページというデータの管理単位があるよ エクステント単位で空き領域が管理されているよ。だけどそれを知ったところであまり役には立たないよ 昇順INSERTが得意でランダムINSERTが苦手なのはよく知られているけれど、実は降順INSERTが得意だよ テーブルスペース、セグメント、エクステント、ページ InnoDBのデータが格納されるファイルのことをテーブルスペースと呼び

    MySQL InnoDBの領域管理 - Qiita
    atsuizo
    atsuizo 2017/12/21
    バイナリエディタでibdファイル覗き込むことはあったけど、これはわかりやすい!しかし「エクステント単位で空き領域が管理されているよ。だけどそれを知ったところであまり役には立たないよ」ウケる。
  • InnoDBの監視 ~ mackerel-plugin-mysqlを読み解く その2 - そーだいなるらくがき帳

    この記事は Mackerel プラグインアドベントカレンダー(全部CRE) の20日目です。 qiita.com soudai.hatenablog.com それでは20日目は mackerel-plugin-mysql 第二弾、InnoDBの監視です。 mackerel-plugin-mysqlRDBMSとして広く使われているMySQL専用のプラグインです。 第一弾はこちら。 soudai.hatenablog.com インストール方法や使い方、MySQLのデータ取得で使っているSQLは前回説明したので割愛します。 前回はMySQL全般に言える監視の内容でした。 今回はその中でもInnoDBに特化した内容でお送りします。 見れるメトリック それでは各グラフ定義ごとに説明します。 また表に出てくるdiffとはプラグイン上で差分値計算をするかどうかです。 ◯ となっている項目はプラグインで

    InnoDBの監視 ~ mackerel-plugin-mysqlを読み解く その2 - そーだいなるらくがき帳
    atsuizo
    atsuizo 2017/12/20
    どこから値を持ってきているか、だいたいGlobal Statusだと思うんだけど、そうじゃなさそうなヤツの出処がわからないやつがあって悔しい。勉強しなきゃ。
  • 5.6 以前の InnoDB Flushing

    Bind Peek をもっと使おうぜ!(柴田 歩) - JPOUG Advent Calendar 2014(Day 5) -歩 柴田

    5.6 以前の InnoDB Flushing
  • InnoDB Deep Talk #2 (仮) に引っ張りだされました。

    先日、「InnoDB Deep Talk #2 (仮)」というイベントでお話ししてきました。 「事前情報は講演者の名前のみ(内容未定)」という、振り返ってみると異常な状況にも関わらずお集まりいただきありがとうございました。 今回は、前回とは違って少しだけ公開を意識して作ったあったので公開してみます。 これで手持ちのネタは出し尽くしたので、また暫くブログの更新は無いかもしれませんがご容赦を。。。

  • MySQL InnoDBでのロック競合解析 - Qiita

    前提 MySQL5.1の場合はInnoDB pluginを有効にする必要があります。 解析方法 information_schemaデータベースにある以下の3テーブルを利用して解析を行います。 INNODB_TRX 現在実行中のトランザクションを表示するテーブル INNODB_LOCKS ロック競合を起こしているトランザクションの情報を表示するテーブル INNODB_LOCK_WAITS どのトランザクションがどのトランザクションを待たせているのかを出力するテーブル ロック競合を表示するSQL select t_b.trx_mysql_thread_id blocking_id, t_w.trx_mysql_thread_id requesting_id, p_b.HOST blocking_host, p_w.HOST requesting_host, l.lock_table lock

    MySQL InnoDBでのロック競合解析 - Qiita
  • VOYAGE GROUP エンジニアブログ : MySQL InnoDBのinsertとlockの話

    2015年03月08日17:06 カテゴリ MySQL InnoDBのinsertとlockの話 こんにちは。ECナビでアプリケーションエンジニアをやっている駒崎です。 今回はMySQLのInnoDBエンジンにおけるINSERTとロックの挙動について書きたいと思います。 はじめに アプリケーションでレコードの重複チェックをしてからINSERTをする。テーブルにはUNIQUE制約をかけてデータ不整合が起きないようにしている。という仕様はよくあるケースだと思います。 こういったケースでINSERTしたときにどのような仕組みが働いて重複データを防いでいるのだろう?アプリケーションで重複チェックをしてはいるけどMySQLではどんな挙動をしているんだろう?というのが気になったので調べました。 調べること INSERTした場合のロックの挙動 FOR UPDATE文で排他ロックをかけた場合のロックの挙動

  • MySQLでINSERTのデッドロックに嵌る人を1人でも減らすために - ichirin2501's diary

    この記事ははてなデベロッパーアドベントカレンダー2015の12月24日の記事です。 昨日は id:stefafafan さんのエンジニア英語でした。 こんにちは、こんばんは。 クリスマス・イヴですね、皆さんはどのような一日を過ごされる(た)のでしょうか。 僕は一人です。 改めまして、先日初めての合コンを経験/失敗して二度と行かないと誓った はてなの id:ichirin2501 です。今回は小ネタとしてMySQL(InnoDB)のBULK INSERTにおけるデッドロックの話をしようと思います。ただ、外部キー制約が絡むと複雑になるので今回は触れません。それについてはこちらを参照ください。 あ、タイトルはオマージュです*1。 Topic 検証環境 INSERTのデッドロック 避けられないケース もしくはロックする リトライ処理に注意 初期データ Duplicateの場合 Deadlockの

    MySQLでINSERTのデッドロックに嵌る人を1人でも減らすために - ichirin2501's diary
  • MySQL InnoDBにおけるロック競合の解析手順 - SH2の日記

    データベースの運用で避けられないのが、ロック競合によって起こるシステムトラブルへの対応です。「2時までに終わるはずのバッチ処理が朝になっても終わっていない」とか「負荷が高いわけでもないのにシステムが無応答になっている」といったトラブルが発生したとき、DBエンジニアはそれがロック競合によるものなのかどうかを切り分けて、適切に対処しなければなりません。 これまでInnoDBはロック競合に対してほとんど打つ手がなかったのですが、最近ようやく対処方法がでてきました。今日はその手順を確認していきたいと思います。 前提 今回ご紹介する手順は、MySQLの以下のバージョンを対象にしています。 MySQL 5.1+InnoDB Plugin 1.0 MySQL 5.4 いきなりハードルを上げてしまって申し訳ありませんが、バージョン5.0以下や素の5.1では使えませんのでご注意ください。以降の実行例はすべて

    MySQL InnoDBにおけるロック競合の解析手順 - SH2の日記
  • B+Tree index structures in InnoDB

    B+Tree index structures in InnoDB
  • The physical structure of InnoDB index pages

    The physical structure of InnoDB index pages
  • MySQL InnoDB Pluginのデータ圧縮機能 - SH2の日記

    InnoDB Pluginの面白い機能の一つに、データ圧縮機能があります。今回はその仕組みと効果について見ていきたいと思います。まずはグラフをご覧ください。 これはWikipedia語版のデータベースをダウンロードし、記事文の格納されているtextテーブルをMySQL 5.1+InnoDB Plugin 1.0の環境にロードしたものです。 元テキスト:今回利用したデータは2009/06/21版のものです(jawiki-20090621-pages-articles.xml.bz2)。元テキストはここからXml2sqlを用いてタブ区切りテキストを取り出したものを用いています。このファイルには1,167,411件の記事が格納されており、容量は3,436MBとなっています。 元テキスト gzip:元テキストをgzipコマンドで圧縮したものです。 MyISAM:記事をMyISAMのテーブルに

    MySQL InnoDB Pluginのデータ圧縮機能 - SH2の日記
  • The Art of Work:MySQL InnoDB Pluginのデータ圧縮機能 性能編 - SH2の日記

    MySQL InnoDB Pluginのデータ圧縮機能の続きです。前回はInnoDB Pluginの独自機能であるデータ圧縮の仕組みを解説し、Wikipedia語版のデータが約半分にまで圧縮されることを確認しました。今回はデータ圧縮によって性能がどのように変化するかを、実際にベンチマーク試験を行って見ていきます。 試験の方針 データ圧縮による性能への影響は、以下の二点が考えられます。 メリット:データサイズが小さくなるため、ディスクI/Oが減る デメリット:圧縮・展開の処理が行われるため、CPU負荷が高くなる そこで、これらの特徴がよく分かるように試験パターンを工夫します。Wikipedia語版のデータはInnoDB上でおよそ5GBありますが、まず狭い範囲に絞って読み取り処理を行うことでディスクI/Oがあまり発生しないようにします。これでCPU負荷の傾向を確認することができます。次

    The Art of Work:MySQL InnoDB Pluginのデータ圧縮機能 性能編 - SH2の日記
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