MySQLでプライマリキーをUUIDにする前に知っておいて欲しいこと | Raccoon Tech Blog [株式会社ラクーンホールディングス 技術戦略部ブログ]
株式会社ラクーンホールディングスのエンジニア/デザイナーから技術情報をはじめ、世の中のためになることや社内のことなどを発信してます。 bashパフォーマンスMySQLInnoDBDB設計インデックス こんにちは、羽山です。 今回は MySQL のプライマリキーに UUID を採用する場合に起きるパフォーマンスの問題を仕組みから解説します。 MySQL(InnoDB) & UUID のパフォーマンスについては各所でさんざん議論・検証されていますが、論理的に解説した記事が少なかったり一部には誤解を招くようなものもあるため、しっかりと理由から理解するための情報として役立つことができればと思っています。 UUID と比較される古き良き昇順/降順のプライマリキーはというと、 MySQL の InnoDB において良いパフォーマンスを出すために縁の下の力持ちのような働きをしてくれているケースが実は少な
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MySQLでdatetime型(日時)を日付で抽出するSQLの速度比較 - [MySQL MariaDB/SQL] ぺんたん info
『2014-07-26 08:47:13』のようにdatetime型でカラムに格納されている値を日付で抽出(SELECT)した時の速度を比較してみました。 サンプルテーブルは100,000レコード 抽出するdatetime型のカラムにはインデックスを張っています。 実行時間は10回平均です。 結果はほほ想像通りですが、参考として 同じ結果でもSQL文にはいくつもの書き方があり、書き方によって速度が20倍も違います。 [参考記事] 日付型のフォーマットにスラッシュを使ってはいけません(文字コードによって値が変わる) datetime型を『2014-07-26』のように単純に比較すると『00:00:00』が補完されます。 `sample_time` = '2014-07-26' ↓と同じ扱い `sample_time` = '2014-07-26 00:00:00' 以下、早い順です。 日時を
MySQL勉強会 クエリチューニング編
社内で実施したMySQLの勉強会資料です。 クエリチューニングメインの内容になっています。 B-TREEインデックスやソートの仕組み、相関サブクエリなんかを取り扱っています。
LIKEがインデックスを使うようにSQLをチューニングする
SQLのLIKE演算子は、予期せぬパフォーマンス上の 問題の原因になることが非常に多くあります。これは、検索語によっては、インデックスの効率的な使用を妨げてしまうからです。つまり、 インデックスをうまく作成できる検索語と、そうでない語があるということです。ワイルドカード文字の場所が、その違いです。 以下の例では、%ワイルドカードを検索語の真ん中で使っています。 SELECT first_name, last_name, date_of_birth FROM employees WHERE UPPER(last_name) LIKE 'WIN%D' DB2Explain Plan ---------------------------------------------------- ID | Operation | Rows | Cost 1 | RETURN | | 13 2 | FET
SQL実行計画の疑問解決には「とりあえずEXPLAIN」しよう
EXPLAINステートメントとは EXPLAINは、SQLの実行計画に関する情報を取得するためのステートメントです。実行計画とは「どのインデックスを使って（あるいはインデックスを使わずにテーブルスキャンで）クエリーを処理するか」をMySQLが判断した結果のことです。「インデックスはちゃんと使われているだろうか」「インデックスでどこまでクエリーを効率的に処理できているだろうか」という疑問が湧いた時には、「とりあえずEXPLAINで」となりますよね。 EXPLAINのマニュアルはこちらに、EXPLAIN の出力結果のカラムの意味についてはこちらに記載があります。 EXPLAINの何を見るか たとえば、次のような重いクエリーがあったとしましょう。 mysql> SELECT COUNT(some_column) FROM some_table WHERE some_column = xxx; +
MySQLでのサブクエリ、inner joinのパフォーマンス比較 - Qiita
MySQLでサブクエリを作ると非常に遅くなることがあります。これは、外部クエリが評価された後、内部クエリが評価されるためです。 Inner Joinの場合、最適化されて遅くはなりません。 実際比較を行ってみた結果です。 256件のデータで INNER JOIN: 0.002秒 サブクエリ: 0.348秒 と大きな違いがありました。 実行可能コード: https://paiza.io/projects/WmL_8SwUE-0G3Yx0KcJR4A Register as a new user and use Qiita more conveniently You get articles that match your needsYou can efficiently read back useful informationYou can use dark themeWhat you can
テーブル結合についての備忘録 その2 - Qiita
こんにちは。 2度目の投稿になります。 今回も前回の記事の続きとして、 SQLによるテーブル結合についてまとめさせていただきます。 前回の記事 テーブル結合についての備忘録 前回のまとめは SQLのテーブル結合時の順番は、 ONで結合 → WHEREで抽出 LEFT OUTER JOINはONで抽出はできない といった内容でした。 今回はこれらの続きとしてのTOPICをまとめさせていただきます。 環境:SQL Server 2012 ただし、今回の記事については一概にそうとはいえない内容も含まれています。 環境次第では異なる結果が得られる可能性もあります。 INNER JOINについて 前回の記事で内容に触れたのはLEFT OUTER JOINでした。 RIGHT OUTER JOINはLEFT OUTER JOINを左右反転させただけのもので、 使う機会としてはあまり無いと思いますので説
RDB - 実例で学ぶ、JOIN (NLJ) が遅くなる理屈と対処法 - Qiita
"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
【MySQL】めちゃくちゃ遅いselect文を速くする方法【暗黙の型変換】 - Qiita
一見、何の問題もないように見えるselect文ですが、where句に落とし穴があります sex_cdはvarchar型で定義しているので、数値の1をvarcharの"1"へ変換しなくてはならないのです もちろん、このままでも正しく取得できるのですが、内部でこっそりと型変換処理を行っているため、めちゃくちゃ処理が重くなります。 速いselect文 先ほどのselect文で、where句の「１」をシングルクォートで囲み、varchar型であることを明示しました。 これで、内部でこっそり行われていた型変換がなくなります 業務で試してみた結果 冒頭で書いた通り、100行ちょっとのレコードの取得が30分以上→10秒へと劇的な改善を遂げました 実は、left joinやinner joinを多用し、case whenなども使用していた、入れ子がハンパないことになっていたselect文だったんです。 j
MySQLでインデックスを貼る時に読みたいページまとめ(初心者向け） - Qiita
書いてあること インデックス…?INDEXって何それ(ﾟДﾟ)？レベルの人が 最低限、MySQLのクエリチューニングなどできるようになるための取っ掛かり／リンク集です。 初心者が取っ掛かりにする程度（あるいはそれ以下）にしか書いてないので、 深掘りしたい場合は、各リンクを読むことを推奨します。 INDEXって？ 超ざっくりいうと 作るとデータ参照が速くなるやつ 大量のレコードが入っているテーブルから1行のレコードを検索するのに 頭から順番に検索したら時間がかかります。 INDEXを作成すると、データテーブルとは別に検索用に最適化された状態でデータが保存されます。 このINDEXを使うことで、目的のレコードを迅速に見つけて取り出すことが可能になります。 ※デメリットもあるので注意！ ---- 2018.03.16 追記(コメントにて指摘いただいた内容を転写) ---- MySQL 5.6 で
MySQL データベースに大量のテーブルを置いたらパフォーマンスが落ちた話 | バシャログ。
仮面ライダーエグゼイドのあの仮面ライダー離れしたまなざしにはあと何週間で慣れるだろうか、とぼんやり考えている kagata です。 さて、今回は最近遭遇したデータベースの障害についてのお話です。 事例 こんな構成のデータベースサーバがありました。 ストレージタイプ「汎用（SSD）」の Amazon RDS MySQL 5.6系 ストレージエンジンは InnoDB File-Per-Table モードが有効 あるとき、このサーバのパフォーマンスが急に落ちるということがありました。システムに大きな変更は入れていないはずなのに、スロークエリが急に増えてしまいました。 サーバの状態を確認したところ、下のような警告を出力しているのが見つかりました。 DB Instance * has a large number of tables and has the parameter innodbfilep
MySQL パーティショニングで高速クエリーを実現！！ - Database JUNKY
MySQL(MariaDB)には、レンジパーティションってものがありまして、うーなんでしょ？ある規則にしがったデータをおのおののデータファイルに振り分けてくれるストレージエンジン的なものです。 データ領域が分割されるため、大量のデータを処理することによる性能上のボトルネックの発生を抑えられる MyISAMなど、テーブルサイズに上限がある場合でもそれ以上のデータを格納することが可能になる といった点です。 MySQLでもMariaDBでも、古いバージョンからある機能ではありますが、数百万規模のデータですとSQLの条件によって、読み込む分母のレコード数が少なくなるため、パフォーマンスは向上するわけですね。 サンプルテーブル こんなテーブルを作ってみました。非パーティショニングテーブルですね。つまり普通のテーブルです。これをベースにパーティショニング化を検証してみます。 | sample_tab
解析まで10分！最強のMySQLチューニングツール「Jet Profiler」 | ランサーズ（Lancers）エンジニアブログ
ランサーズでは、現在、Webエンジニアを募集しています。 詳しくは、募集要項をご覧下さい。 こんにちは、keiです。 今回は、MySQLのチューニングに大活躍な「Jet Profiler」というツールをご紹介します。 【2012/12/13 追記】 JetProfilerバージョン3がリリースされ、日本語対応しました。 この日本語化は、ランサーズ上で依頼されました。 http://www.lancers.jp/work/detail/69629 【追記ここまで】 Jet Profilerとは Jet Profilerは、MySQL向けのクエリアナライザです。 クエリチューニングは、DBパフォーマンスチューニングの中でも重要な作業の1つですが、 Jet Profilerを使えば、その作業をGUIで直感的に行うことができます。 フリーウェアの形態で提供されており、機能限定版であれば無料で利用す
MySQLのIndexをはるコツ - Qiita
Indexを作成すべき列の特長 1. テーブル内のデータ量が多く、少量のレコードを検索する場合 2. WHERE句の条件、結合の条件、ORDER BY句の条件として頻繁に利用する ただし全表走査が目的のテーブルであれば索引は不要 3. NULL値が多いデータから、NULL値以外の検索をする IndexはNULLを含まないのでNULL値以外の検索には効果がある 逆に、Indexを作成すべきでない列の特徴 表の規模が小さいか、表から大部分のレコードを検索する場合 WHERE句等の条件としてあまり仕様されないもの 列の値が頻繁に挿入、更新、削除される Indexは表に新規行が挿入されればIndexにも自動的に値が格納される。そのためデータの検索速度は向上するが挿入、更新、削除の処理では索引のメンテナンス作業が発生し、速度低下につながる WHERE句の条件として使用されるが、列が式の一部として参照
MySQLのperformance_schemaでどれくらいの情報が見られるのか
MySQL :: MySQL 5.6 Reference Manual :: 22 MySQL Performance Schema 5.6以降「よくなったよ！」「確かにね！ でもメモリー」「」みたいな感じで扱われて結局まだONにしているインスタンスの少ないPerformance Schemaなのでちょっと練習中。 tpcc-mysqlとかでやると割と綺麗なクエリーをしているので面白い情報が出ない(ibdata1のfsyncに時間がかかってることなんて知ってるよ！ って感じになる)ので、isucon2のアプリで試してみることにしますた。モリスさん++ livedoor Techブログ : 自家製 #isucon2 のつくりかた MySQLは5.6がいいのでMySQL :: Download MySQL Yum Repositoryで入れる。 $ sudo yum localinstall
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MySQLで全文検索 - FULLTEXTインデックスの基礎知識｜blog｜たたみラボ
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