なぜReactは標準でComponentをmemo化しないのか？
はじめに 普段はスタートアップでBtoB SaaSの開発をしているtaroと申します。 今回は、Reactのmemo化について考えている中で抱いた 「なんでReactは標準でComponentをmemo化していないんだろう？」 という疑問を解消するために、色々と調べたり考えたりした内容をまとめました！ 途中でrenderのタイミングや、memo化で再renderが抑えられる理由などの前提知識の復習も含めていて、memo化について詳しくない方もmemo化の勉強にもなると思うので、ぜひぜひ読んでみてくださいー！ なぜこんな疑問を抱いたのか？ まずはそもそも僕がタイトルにあるような疑問を抱いた背景です。 疑問を抱くまでの思考プロセスはこんな感じです。 「再renderが余分に走ってて画面が重いから最適化したいなー」 →「React.memo()を使ってComponentをmemo化しよう！」 →
ぐるぐるSQLは止めてくださいという話 - Qiita
1. はじめに 仕事の都合で DB/SQL の性能問題を調査する機会が少なくありませんが（決してメインの仕事ではないですが）、その中でよく出くわす問題の１つに「ぐるぐるSQL」（もしくは「ぐるぐる系」）といわれる、ループで大量の SQL 文を呼び出しているものがあります。 感覚ですが、私の周りでは OLTP 系システムの DB/SQL の性能問題の原因の割合は以下のように感じています。 30%：ぐるぐる SQL 20%：SQL 文の書き方が不適切 15%：索引がない or 不適切 15%：パーズが遅い 10%：データモデルがおかしい 10%：その他 （大昔は２番目 / ３番目がほとんどだったのですが、最近はなぜがぐるぐる SQL が多い…） ぐるぐる SQL の実装では、ネットワーク通信や、アプリ側のクエリ生成 / 結果データ構築、DB 側のクエリ受信 / 結果送信といった、処理の本質的で
1000万件オーバーのレコードのデータをカジュアルに扱うための心構え - joker1007’s diary
自分が所属している会社のメンバーの教育用資料として、それなりの規模のデータを扱う時に前提として意識しておかなければいけないことをざっくりまとめたので、弊社特有の話は除外して公開用に整理してみました。 大規模データ処理、分散処理に慣れている人にとっては今更改めて言うことじゃないだろ、みたいな話ばかりだと思いますが、急激にデータスケールが増大してしまったりすると環境に開発者の意識が追い付かないこともあるかと思います。 そういったケースで参考にできるかもしれません。 弊社は基本的にAWSによって運用されているので、AWSを前提にした様なキーワードやサービス名が出てきます。後、句読点があったり無かったりしますが、ご容赦ください。 追記: 社内用の資料の編集なのでかなりハイコンテキストな内容だから誤解するかもしれませんが、これらはそもそもRDBの話ではありません。(関係無くは無いけど) 1000万オ
SQLのインデックスとそのチューニングについてのオンラインブック
開発者向けのSQLインデックス解説サイト、管理についての間違いない知識を提供します。 インデックスは開発時には忘れられがちである一方で、非常に効果的なSQLのチューニング方法です。Use The Index, Lukeでは、HibernateなどのORMツールの解説にとどまらず、SQLのインデックスについて基礎から説明します。 Use The Index, LukeはSQLパフォーマンス詳解のWeb上の無料版です。サイトを気に入って頂けたら、ぜひ書籍も購入してみて下さい。また、このサイトの運営をサポートする様々なグッズも販売しています。 MySQL、Oracle、SQL ServerなどにおけるSQLのインデックスUse The Index, Lukeでは、ベンダにとらわれないインデックスの説明を心がけています。製品特有の事柄については、以下のような表示をしています。 DB2Use The
Making dev.to insanely fast
It makes me smile when someone raves about how fast this website loads, because that's no accident. We put a lot of effort into making it so. It is the sort of thing that usually goes unnoticed, but when your readers are developers, there's a better chance they notice and appreciate it. I have written about this in the past, but it's worth re-examining because these ideas are always evolving. From
「爆速すぎて笑う」 表示速度が“異常な”Webサイト「dev.to」 その仕組みは
「爆速すぎて笑う」「速すぎて逆に不安になるレベル」――「dev.to」という米国のWebサイトの表示速度が異常に速いと、ネット上で話題だ。なぜ速いのか、サイト創設者のベン・ハルパーンさんがサイト内の記事で説明している。 2016年にオープンしたdev.toは、プログラマーが情報を交換したり、議論したりできるコミュニティーサイト。トップページにはユーザーが投稿したブログ記事のタイトルやコメントが、SNSのタイムラインのように並んでいる。このトップページの表示にかかる時間、各記事をクリックしたときのページ遷移が“一瞬”なのだ。 なぜ速いのか。ハルパーンさんが17年2月に投稿したブログ記事によれば、米Fastlyが提供するCDN（Content Delivery Network）を活用している。CDNは世界中にキャッシュサーバを分散配置し、ユーザーごとに最も（ネットワーク的に）近いサーバにキャッ
MySQL with InnoDB のインデックスの基礎知識とありがちな間違い - クックパッド開発者ブログ
こんにちは、サービス開発部の荒引 (@a_bicky) です。 突然ですが、RDBMS の既存のテーブルを見てみたら「何でこんなにインデックスだらけなの？」みたいな経験はありませんか？不要なインデックスは容量を圧迫したり、挿入が遅くなったりと良いことがありません。 そんなわけで、今回はレコードを検索するために必要なインデックスの基礎知識と、よく見かける不適切なインデックスについて解説します。クックパッドでは Rails のデータベースとして主に MySQL 5.6、MySQL のストレージエンジンとして主に InnoDB を使っているので、MySQL 5.6 の InnoDB について解説します。 InnoDB のインデックスに関する基礎知識 インデックスの構造 (B+ 木) InnoDB では B+ 木が使われています。B+ 木は次のような特徴を持った木構造です。 次数を b とすると、
目指すのはぶっちぎりの速さ! なぜ HTML5 版CacooはSVGを採用するのか | 株式会社ヌーラボ(Nulab inc.)
こんにちは！ Cacoo チームの中原です。現在CacooチームはFlashで作られている図の編集画面(以下エディタと表現します)を* HTML5 で置き換える開発を進めています。このブログでは、 HTML5 版 Cacoo で図形の描画に使用される、SVGを選択した理由と経緯について説明したいと思います。 （*置き換える理由については「Good-Bye Flash ~ CacooはHTML5で生まれ変わります」をご覧ください） どの技術を使って図形を描く?重視したのは「パフォーマンス」 図形の描画にどんな技術を使うか。いくつか候補を上げました。 2D Canvas 3D Canvas (WebGL) SVG (これ以外に、Unityという意見もありましたが今回はWeb標準技術を使うことを前提にしました。) さて、どれを使おう。私たちがどの技術を選択するのか、基準を決める必要があります。そ
アメブロ 2016: 実録、アメブロリニューアル275日 ~ Webパフォーマンス編 ~
Inside Frontend #1での発表内容です。 - [アメブロ2016 ~ React/ReduxでつくるIsomorphic web app ~](https://developers.cyberagent.co.jp/blog/archives/636/) - [アメブロ2016 ~ Isomorphic JavaScriptの詳しい話](https://developers.cyberagent.co.jp/blog/archives/3513/) - [アメブロの大規模システム刷新と それを支えるSpring](https://www.slideshare.net/nin2hanzo/spring-69237035) - [アメブロ2016：インフラ編 〜大規模リニューアルの裏側〜](https://developers.cyberagent.co.jp/blog/arch
Composerを速くするために必要だったもの // Speaker Deck
PHPカンファレンス関西2016の基調講演です。
ハイパフォーマンスPHPアプリケーション(への道)
ハイパフォーマンスを目指すにあたって誰もが知っておきたい基本的なところをまとめました。
VPS > VPSベンチマーク比較完全版[GMO/カゴヤ/お名前/さくら/Serversman(DTI)/conoha+専用サーバ]
全て 1.このサイトについて 2.作品DB開発/運用 3.ホームページ制作技術 4.Perl 5.C言語 / C++ 6.検索エンジン&SEO 7.サッカー 8.自分のこと 9.Linux 10.旅行 11.思ったこと 12.パソコン 13.Berkeley DB 14.その他技術系 15.企画 16.スマートフォン 17.鑑賞 18.皆声.jpニュース 19.インターネット業界 20.運用マニュアル(自分用) 21.技術系以外実用書 22.料理 23.ALEXA 24.アニメ 25.会計 26.漫画 27.設計書 28.色々サイト作成 29.サーバー 30.自分専用 31.生活 32.OP/ED/PV 33.ゲーム 34.DB整備 35.新規開始作品紹介 36.英語圏の話題 37.大道芸 38.映画 39.PHP 40.ダイエット 41.Mac 42.JavaScript 43.MySQ
Railsアプリ開発環境の高速化
開発環境のパフォーマンスチューニング - クックパッド開発者ブログ http://techlife.cookpad.com/entry/2015/10/13/101031 cookpad/chanko - GitHub https://github.com/cookpad/chanko 開発環境のデータをできるだけ本番に近づける - クックパッド開発者ブログ http://techlife.cookpad.com/entry/2014/10/03/110806 分散テスト実行システムRRRSpecをリリースしました - クックパッド開発者ブログ http://techlife.cookpad.com/entry/2014/03/24/rrrspec/ Scalable Deployments - How we deploy Rails app to 150+ hosts in a minu
LIKE句のSQLインジェクション | Yakst
GitHubのエンジニアがデータベースのスローログから見つけた、LIKE句を使ったクエリーのパフォーマンス問題につながる可能性のある文字列。問題の仕組みと、それを回避するためのスニペット。 先日、例外情報のトラッカーを見回していたら、目を引くスロークエリーログを発見しました。SELECT ... WHERE ... LIKEといったクエリーのLIKE句にたくさんのパーセントが付いているのです。この部分はユーザが入力した部分なのは明らかで、最初私はSQLインジェクションを疑いました。 [3.92 sec] SELECT ... WHERE (profiles.email LIKE '%64%68%6f%6d%65%73@%67%6d%61%69%6c.%63%6f%6d%') LIMIT 10 コードを見てみると、ここで解釈されるメタ文字(%や_や\)のチェックをまったくせずにユーザが指定し
Kazuho's Weblog: ウェブページの描画 (first-paint) までの時間を測定するツールを作った件、もしくはHTTP2時代のパフォーマンスチューニングの話
ウェブページの描画 (first-paint) までの時間を測定するツールを作った件、もしくはHTTP2時代のパフォーマンスチューニングの話 ウェブページの表示までにかかる時間をいかに短くするかってのは、儲かるウェブサイトを構築する上で避けて通れない、とても重要な要素です。 少し古いデータとしては、たとえば、ウェブページの表示が500ミリ秒遅くなると広告売上が1.2%低下するというBingの例なんかも知られているわけです。 「ウェブページの表示までにかかる時間」と言った場合、実際には以下のようないくつかのメトリックがあります。 イベント 意味
Big Sky :: golang でスライスの先頭に追加する append がなぜ遅いのか
Go - ISUCON5予選でスコア34000を出す方法 - Qiita Goで下記のようなsliceの先頭にひたすらオブジェクトを追加する処理を書く際は、不必要に長いsliceにならないよう注意しましょう。負荷が非常に高い処理になります。 hoge := []int{} for _, comment := range comments { hoge = append([]int{comment.ID}, hoge...) } http://qiita.com/y_matsuwitter/items/771020ebb68c07053548 append は第一引数のスライスに第二引数以降の可変個アイテムを追加する関数です。なるべく呼ばれない実装が良いです。どうしても多いアイテムを扱う場合は出来れば以下の様に書くのが良いです。 参考: https://blog.golang.org/sli
大きなテキストファイルをawkで処理するときにcatで投げ込むと速い理由 - ablog
以下、長々と書いてますが、結論は ”私の環境で”大きなテキストファイルをawkで処理するときにcatで投げ込むと速い理由 - ablogに書いてます はじめに awk file より cat file|awk のほうが速いという以下のブログエントリが興味深いので調べてみました。 ちなみに cat file|awk が速くなる環境は稀で、巷では awk file のほうが速い環境のほうが多いようで、どちらが速いかは環境依存です。 [root@localhost sample]# cat command1 awk '$5 ~ /((26|27|28|29|30)\/Jun|(01|02|03)\/Jul)/{ print }' sample.txt > result1.txt （中略） [root@localhost sample]# time sh command1 real 0m53.92
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データベースでユニークキーにUUIDを使うメリットは何ですか？連番やタイムスタンプまたは複合などではいけないのでしょうか？どうも視認性が悪く使いにくく感じますし連番でも衝突しない気もします。
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ヤフー社内でやってるMySQLチューニングセミナー大公開
