先週金曜日、BPStudy#25で、「パフォーマンスとスケーラビリティのためのデータベースアーキテクチャ」という題目で話をさせていただきました。その際に使用した発表資料は以下のとおりです。 1. Happy Optimization 最初に、最適化の考え方として、上限値を予測し、それを元にリソース配分を考える、という手法を説明しました。
Kazuho@Cybozu Labs: パフォーマンスとスケーラビリティのためのデータベースアーキテクチャ (BPStudy#25発表資料)
先週金曜日、BPStudy#25で、「パフォーマンスとスケーラビリティのためのデータベースアーキテクチャ」という題目で話をさせていただきました。その際に使用した発表資料は以下のとおりです。 1. Happy Optimization 最初に、最適化の考え方として、上限値を予測し、それを元にリソース配分を考える、という手法を説明しました。
あなたのウェブサイトを高速化する方法 - builder by ZDNet Japan
そして同氏は、世界で最も高速なウェブサイトの1つであるGoogleのパフォーマンスにかかわる仕事をしているのである。 ウェブのパフォーマンスには2つの重要な側面、すなわち効率性と応答時間がある。効率性は、世界ランキング100位に入るようなウェブサイトを構築する際に出てくるスケーラビリティという難問に取り組むための武器である。あなたのウェブサイトが何百万人単位のユーザーと、何十億単位のページビューを擁するような規模のものである場合、バックエンドアーキテクチャ全体に対する理解を深めておくことが重要となるだろう。 ページの速度というものは、HTMLドキュメント内に記述する一連の指示によって決定されると言っても過言ではない。 iGoogleを例に挙げると、バックエンド処理に費やされる時間、すなわちデータがキャッシュされていないために毎回リクエストされることで費やされる時間は、ページ全体の処理時間の
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
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