「努力せず、自動的に仕事に集中できる環境」をつくるためにやっている８つのこと。
パフォーマンスは努力や意志力ではなく「環境」が決める 年収は、働き手の資質ではなく、住むところで決まるという事実がある。 職務経験、教育レベル、ＩＱ（知能指数）の違いを考慮に入れて比較をおこなっても、年収の格差は同じように存在する。 要するに、働き手の資質自体にはあまり大きな違いがない。違うのは、その人が働いている地域の経済のあり方、とくにその地域の高技能の働き手の数なのだ。 一見、直観に反する事実だが、 「地域の住民が受け取る収入は、その地域の産業の生産性の高さで決まる」 と言われれば、ごく当たり前の話かもしれない。 極めて生産性の高い（≒収益性の高い）産業は、周囲にお金をばらまくので、高技能な人材から、純粋な肉体労働者まで、住民が就くことのできる仕事の種類を増やす。 その結果、労働者全体の手にする収入も向上する。高学歴の働き手だけでなく、学歴の低い人の給料も高くなるのだ。 実際、全米で
jQuery高速化！処理速度を10倍上げるテクニック20選
Aircraft manuevers during an airpower deomonstration. / Official U.S. Navy Imagery Javascriputを簡単に書けるようにしてくれるライブラリのjQueryですが、使い方をちょっと変えるだけで、パフォーマンスに大きく差がでます。ハイスペックPCでは分かりづらいかもしれませんが、スペックの低いPCやモバイルではWebページの表示速度が遅くすぐに閉じられるかもしれません。 Webページがたった1秒高速化するだけでECサイトなんか、売上が10％向上した事例もあります。そこで、jQuery高速化のポイントや方法をここにまとめておきます。 jQueryの最新バージョンを使う 図1 jQueryのバージョンによる速度 https://jsperf.com/speed-comparison-of-jquery-vers
2008-06-29
mysqlを利用していて、indexをちゃんと張っているのにパフォーマンスが出ない。 explain でも type = ref / key = INDEX 等が表示されているのにすごくクエリーが遅かったりする。 思い切って index を消したら逆にパフォーマンスが改善した! why? データ件数が数万件を越えたあたりからパフォーマンスが劇的に下がった。 と、悩んでいたりしませんか? そんな悩みのひとつの解決策になってくれるかもしれません。 テストは vmplayer 上の debian etch で行います。 ホスト環境 intel Q6600 メモリ2Gの WindowsXPです。 クエリーをキャッシュされないように、クエリキャッシュを 0 にします。 /etc/mysql/my.cnf query_cache_size = 0 #no cahce debug swapで遅くなると困
MySQLノウハウ
いろいろな本からメモってきたメモのメモ。出典を書いておくのを忘れた。思い出し次第補完するかも。 deleteのコストは高いので、無効化を示すフィールドを作ってupdateすべき slow query logに要注意 多くのエントリでほとんどのフィールドが同じ値を持つ場合はインデックスの効果が小さい →複合インデックスの効果が大きい 複合インデックスは指定の順番が大切。AとBという指定の場合、A単独でもインデックスの効果がある。逆は真でない。 インデックスが使われる場面は フィールド値を定数と比較するとき (where name = 'hogehoge') フィールド値でJOINするとき (where a.name = b.name) フィールド値の範囲を求めるとき (<,>,between) LIKE句が文字列から始まるとき (where name like 'hoge%') min(),
MySQL :: MySQL 8.0 リファレンスマニュアル :: 8.3.1 MySQL のインデックスの使用の仕組み
インデックスは特定のカラム値のある行をすばやく見つけるために使用されます。 インデックスがないと、MySQL は関連する行を見つけるために、先頭行から始めてテーブル全体を読み取る必要があります。 テーブルが大きいほど、このコストが大きくなります。 テーブルに問題のカラムのインデックスが含まれている場合、MySQL はすべてのデータを調べる必要なく、データファイルの途中のシークする位置をすばやく特定できます。 これはすべての行を順次読み取るよりはるかに高速です。 ほとんどの MySQL インデックス (PRIMARY KEY、UNIQUE、INDEX、および FULLTEXT) は B ツリーに格納されます。 例外: 空間データ型のインデックスは R ツリーを使用します。MEMORY テーブルはハッシュインデックスもサポートします。InnoDB は FULLTEXT インデックスの逆のリスト
大きめのテーブルにカラムやインデックスを追加する際の注意 - LukeSilvia’s diary
先日大きめ(といっても500万行くらい)のテーブルにインデックス付きのカラムを追加しようとして痛い目にあったので調査。 大きめのテーブルにカラムやインデックスを追加するとどうなるか 今回は単純に、「ALTER TABLE 〜 」で追加しようとしました。追加するカラムは3つで、 varchar(255) インデックスなし varchar(255) ↓のdate 型カラムとマルチカラムインデックスの形式のユニークインデックスあり date インデックスあり SQL を実行し、状況を「SHOW PROCESSLIST」で監視していたら、1つ目のカラム追加で次のような状態に… 最初にState が「copy to tmp table」状態になり、次の状態に遷移するまで1時間かかる 次にState が「Repair with keycache」状態になり、完了までに1時間かかる 次のカラム追加に対す
最低2秒、目指すは1秒以内。ウェブサイトを高速化するためのTIPS at #SMX Advanced Seattle 2012
[対象: 上級] ページの表示速度が、Googleのランキングを決める指標として日本を含むインターナショナルで導入されていることがSMX Advanced Seattle 2012で判明しました。 そこで今日は、ウェブページの高速化を取り扱ったセッションをレポートします。 スピーカーは、ECサイトのREIでSEOに携わるJonathon Colman（ジョナサン・コールマン）氏です。 ウェブサイトのパフォーマンス最適化 サイトを高速化する理由 コンバージョン率の最適化 カスタマーエクスペリエンスとカスタマー満足度の向上 直帰率を下げる。 競争率が非常に激しいキーワードでオーガニックからのトラフィックを増やす。 全体的な競争力を高める。 運用費を節約する。 数字で見るページスピード Googleではページスピードが検索の1%に影響している。 ユーザーがページ表示に待てるのは2秒まで。 3秒以
マルチコア時代のロードアベレージの見方 - naoyaのはてなダイアリー
ちょっと煽り気味のタイトルですが、CPU がマルチコアになり 2個、4個と増えていく中 Linux の負荷の指針になるロードアベレージをどう読むべきか、という話です。気になったところを少し調べたのでそのまとめを。 http://d.hatena.ne.jp/naoya/20070222/1172116665 でも書いたとおり、Linux のロードアベレージは「ロードアベレージは過去1分、5分、15分の間の実行待ちプロセス数の平均数 = 実行したくても他のプロセスが実行中で実行できないプロセスが平均で何個ぐらい存在してるか」を示す値です。ボトルネックが CPU、メモリ、ディスク等々どこにあるかは関係なく、仕事の実行までにどれぐらい待たされているかを示す値なので、システムのスループットを計測する指標の入り口になる値です。 このロードアベレージですが、実装を見るとランキュー(待ち行列)に溜まった
基礎から理解するデータベースのしくみ（5）：ITpro
SQL文を実行する際のパフォーマンスに大きな影響を及ぼすものとして，もう一つ，インデックスがあります。インデックスについては，どう定義すべきかというデータベース設計上の問題と，インデックスを有効に使うためのSQL文をどう書くべきかというコーディング上の問題があります。 ここではテーブル設計上の問題を主に取り上げます。SQL文のコーディングについては囲み記事「SQL文を最速にする11のポイント」を参照してください。 インデックスは，テーブルの検索速度を向上させるためのものです。それぞれのSQL文に対して最適なインデックスを定義するのが理想的ですが，実際にはある程度限られたインデックスで，必要なパフォーマンス要件を満たすようにインデックスを定義する必要があります。加えて，どんなSQL文が実際に発行されるのかがあらかじめわかっていない場合は，適当な想定に基づいてインデックスを定義しておかなくては
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