型キャストの場所のせいで、秒で終わっていたクエリに1時間超かかるようになってしまった話 - SmartHR Tech Blog
SmartHRで届出書類という機能を担当しているプロダクトエンジニアのsato-sと申します。 今日は、以前私が調査にとても苦労したパフォーマンス上の問題の話を紹介したいと思います。 TL;DR PostgreSQLのアップグレードを実施した アップグレード後、今までは問題のなかった特定のクエリの実行に1時間超かかり、DBのCPU使用率がピッタリ100%に張り付くようになった 色々調査した結果、PostgreSQL上の型キャストの場所のせいで、良くないクエリプランが選択されることが原因だった 型キャストの場所には気をつけよう PostgreSQLのアップグレードと挫折 SmartHRでは基本的にWebアプリケーションのデータベースとしてGoogle CloudのCloudSQLによって提供されるPostgreSQLを利用しています。 私の担当している届出書類機能では、利用中のPostgre
GitHub、1200台以上のMySQL 5.7を8.0へアップグレード。サービス無停止のまま成功させる
GitHub、1200台以上のMySQL 5.7を8.0へアップグレード。サービス無停止のまま成功させる GitHubが提供するGitHub.comは、世界最大のソースコード管理システムを始めとするソフトウェア開発者向け支援サービスを提供しています。 そのGitHub.comはRuby on Railsで構築されており、同社はつねにRubyとRuby on Railsをアップデートし続けていることを今年（2023年）4月に明らかにしています。 参考：GitHubは200万行規模のRailsアプリケーションであり、毎週RailsとRubyを最新版にアップデートし続けている そして同社はこのGitHub.comを支える1200台以上のMySQL 5.7を、GitHub.comのサービスレベルを維持したまま1年以上かけてMySQL 8.0にアップグレードしたことをブログで明らかにしました。 Up
PostgreSQLのアーキテクチャー概要｜PostgreSQLインサイド
PostgreSQLには、用途や環境に応じて様々な構成を組み、最適なパフォーマンスで動作させられるよう、設定ファイルpostgresql.confに多くのパラメーターが存在します。そのパラメーターを正しく設定し調整を行うためには、PostgreSQLのアーキテクチャーを理解する必要があります。ここでは、押さえておきたい、PostgreSQLの基本的なアーキテクチャーについて説明します。なお、この記事で対象にしているPostgreSQLのバージョンは9.5以降です。 1. PostgreSQLの基本構成 PostgreSQLの基本的な構成について説明します。はじめに、主なプロセス、メモリー、および、ファイルについての構成図を示します。 図1 PostgreSQLの基本構成 PostgreSQLを構成する主なプロセス、メモリー、ファイルについて、その用語と概要を説明します。 リスナープロセス
アニメNEXT 100 日本のアニメーション研究 １：日本のアニメ大全 国産商業アニメーション映画第一号に関する調査レポート 2017/01/01 中間報告
Qzil.la、世界的NFTプロジェクトAzukiのアニメアンソロジーシリーズ『Enter The Garden』を制作 エピソード1『The Waiting Man – 待つ男 -』のPVを本日公開 2024-04-12 リリース提供：Qzil.la株式会社 『神統記(テオゴニア)』TVアニメ化決定！！ノベル1～3巻・コミックス1～10巻好評発売中＆最新11巻は4/5(金)発売 2024-04-10 リリース提供：株式会社主婦と生活社 色彩検定はイケボで勉強!? 受検生を全面サポート。声優・緒方恵美、オラオラ系でミステリアスな講師役に！イケボ講師による色のユニバーサルデザイン解説動画。斉藤壮馬、木村良平、杉田智和演じる先生との掛け合いも 2024-04-10 リリース提供：公益社団法人 色彩検定協会
ISUCON12 予選の解説 (Node.jsでSQLiteのまま10万点行く方法) : ISUCON公式Blog
ISUCONとはLINEヤフー株式会社が運営窓口となって開催している、お題となるWebサービスを決められたレギュレーションの中で限界まで高速化を図るチューニングバトルです ISUCON12 予選の解説 (Node.jsでSQLiteのまま10万点行く方法) こんにちは、面白法人カヤックのacidlemonです。例年ISUCONに参加するたびにとても長い「やったこと」ブログを書いているので、もしかしたらそちらを読んだことがある人もいるかもしれません。 ISUCONの公式サイトに記事を書くのは ISUCON3の予選の解説 以来でしょうか。今回もacidlemonが解説、fujiwaraが講評を書く予定ですので、お楽しみに。あ、そういえば先日掲載していただいた 面白法人カヤックからの応援メッセージ の脳内インタビューも私が書いていますのでよく考えたらそれ以来ということになるのかもしれません。予選
排他制御のためだけに Redis 渋々使ってませんか？データベース単独でアドバイザリーロックできるよ！
トランザクション分離レベルについての教養があったほうがこの記事の内容を理解しやすいため，必要に応じてまず以下を参照されたい。 背景 以前， Qiita で以下の記事を投稿した。今回の議題に直接的な関係はないが，関連している部分があるため引用する。 MySQL/Postgres とも， MVCC アーキテクチャの恩恵で， SELECT と UPDATE は基本的には競合しない。 単一レコードのシンプルな UPDATE でも排他ロックされ，排他ロック中のレコードへの UPDATE での変更操作は トランザクション分離レベルによらず ブロックされる。UPDATE 文に含まれる WHERE 句での検索もブロックされ，これはブロックされない SELECT による検索とは別扱いになる。 但し UPDATE 文の WHERE 句上で，更新対象をサブクエリの SELECT から自己参照している場合は例外。
LevelDB入門 (基本編) - from scratch
さて、今回は比較的新しいデータストアであるLevelDBについてまとめてみました。 LevelDBは1年ほど前からNode.js界隈ではブームが来ていて、理由がよくわかっていなかったんですが、まとめている内に分かるかなと思ってまとめました。今回はNode.js無関係でLevelDBの基礎的なことだけ調査した結果をまとめてみました。 Node.jsで使ってみる話は後に回します。 LevelDBとは? key-value型のデータストアの一つです。 Googleの研究者である、Jeff DeanとSanjey Ghemawatが開発し、2011年に公表されました。C++で書かれており、多くのプログラミング言語でbindingsが書かれています。もちろん、JavaScript/Node.jsでも書かれています。 LevelDB は Google のBigTableをベースにしたアーキテクチャを持
オレ的EXPLAIN技を語っちゃうゾ - Qiita
メリークリスマス 本記事はPostgreSQL Advent Calendar 2021の25日目です。今年も面白い記事がたくさん揃いましたね！！！ さて、みなさん今年のPostgreSQLライフはどんな感じでしたでしょうか？ 私はというと、なんだかチューニングばっかりやってました。1案件でいろいろお手伝いすることはまあまああったのですが、複数から次々チューニングの相談をもらって、歴代継承者の個性を発現したデクくんのごとく駆け回ったのが今年のハイライトです。 （この綱渡り感、、、伝われ！！！） 俺たちは雰囲気でチューニングしている 今回上手くいったけど、あの時たまたまひらめいた1案をぶつけてみたら効果でたのであって、次善の策なんてなかったけど？？って毎回思ってるから、雰囲気でやっていると思う、マジで。コミュニティのノリだと笑いが起きていいんですけど、少しでも勝率を上げるために、若手の前でド
自作DBを始めたい人におすすめの本 - salachike:blog
この記事は、慶應理工アドベントカレンダー2021の20日目の記事です。 カレンダー全日埋まってすごい 🎉🎉 adventar.org 「Database Design and Implementation」という簡素なDBをスクラッチで作っていく本に取り組んだので、その読了エントリです。 Database Design and Implementation: Second Edition (Data-Centric Systems and Applications) (English Edition) 作者:Sciore, EdwardSpringerAmazon こんな人におすすめ MySQLやPostgreSQLを使った経験はあるが、DBの理論やその実装はあまり詳しくない人に特におすすめです。特に自作〇〇*1に興味がある人は間違いなく楽しめると思います。単純に本に紹介されている理論
慣れた人間は空のテーブルを相手にEXPLAINの結果を予測できるのか
「は〜、今日も仕事つかれたなー」と思いながらTwitterを眺めていたらこんなツイートが流れてきました。 空のテーブルを相手にEXPLAINの結果を予測できるか 答えからいうと、「できる」になります。 それも、まーまー大きく外さない精度で予測できるかな、というのが自分の感覚です。 ですが、この感覚が理解できないという人もいるかと思うので、どのような思考順で予測をしているのかを解説してみたいと思います。 サンプルのデータ構造とSQL ひとまずめちゃくちゃ単純なデータ構造で考えてみます。 このようなテーブルに対し、以下のSQLを投げるとします。 SELECT e.id, e.name, e.department_id, d.name FROM employee e INNER JOIN department d ON e.department_id = d.id WHERE d.id = 10
Do You Really Need Redis? How to Get Away with Just PostgreSQL
Do You Really Need Redis? How to Get Away with Just PostgreSQL There’s a tried-and-true architecture that I’ve seen many times for supporting your web services and applications: PostgreSQL for data storage Redis for coordinating background job queues (and some limited atomic operations) Redis is fantastic, but what if I told you that its most common use cases for this stack could actually be achie
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
同時実行制御とSQLite3 - Qiita
Intro 同時実行制御とは, 共有リソースにアクセスする複数のトランザクションを, いかに並列処理しつつ競合によるデータ破壊を回避するかを扱う分野である. 昨今のアプリケーションではクライアントが複数いることは珍しくない. 同時アクセスを許容せず, クライアントからの要求を直列的に処理できれば同時実行制御の課題は解決されるが, アプリケーションのレスポンスは極端に低下し使い物にならない. パフォーマンスの低下を抑えるためにトランザクションを並列化し, かつリソースの整合性を保証しなければならないため, 同時実行制御を考える必要が出てくる. Conflict 並列処理されるトランザクションの競合を制御しなかった場合の問題は主に4種類ある. 基本的にデータの一貫性は保証されない. Dirty Read (w-r) コミットされていないデータを別のトランザクションから参照できてしまう問題. ト
SQLAlchemyを使ってPythonでORM ― SQLAlchemy Coreを知る | To Be Decided
SQLAlchemyを使ってPythonでORMしたかったけど、そこまでたどり着かなかった記事。 この記事でSQLAlchemy Coreについて要点をおさえておいて、次回の記事でSQLAlchemy ORMに手を出す。 ORMとは ORMはObject-relational mappingの略で、和訳するとオブジェクト関係マッピング。 関係というのは関係データベース(RDB)のこと。 ORMは、RDBのレコードをプログラミング言語におけるオブジェクトとして扱う技術。 大抵は、オブジェクト指向なプログラミング言語で、1つのクラスでRDBの1テーブルを表現して、そのクラスのインスタンスでそのテーブルのレコードを表現する。 クラスの各メンバフィールドをテーブルの各カラムに対応させることで、1インスタンスで1レコードのデータを保持できる。 ORMライブラリ ORMは原始的には、プログラミング言語
[Python] SQLAlchemyを頑張って高速化 - Qiita
はじめに pythonからMySQLを叩く際，何を使っていますか？SQLAlchemy,Django,peeweeあたりを使っている方が多いのではないでしょうか．私は色々使ってみて結局SQLAlchemyに落ち着いていますが，何千万，何億オーダのデータになると処理が遅く非常にやっかいです． なので今回は（大きなデータにsql使うなとか高速処理にpython使うなという話は一旦置いておいて），SQLAlchemyを使ったデータ処理をいかに高速にするか，何項目かに分けて備忘録を残しておきます． SQLAlchemyを~と書いてありますが，SQLAlchemyを使ってDBにデータをINSERT,SELECTする際のpython高速化TIPSごった煮です．本当は記事を分けたほうが良いのですが，自分で見返す際にまとまっているほうが嬉しいのでこうしました． なお，今回使用するコードは全てgithubに
![[Python] SQLAlchemyを頑張って高速化 - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/bdfd1050cbad7d245398ca992d3d5d47b7a3cdea/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-9f5428127621718a910c8b63951390ad.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTkxNiZoPTMzNiZ0eHQ9JTVCUHl0aG9uJTVEJTIwU1FMQWxjaGVteSVFMyU4MiU5MiVFOSVBMCU5MSVFNSVCQyVCNSVFMyU4MSVBMyVFMyU4MSVBNiVFOSVBQiU5OCVFOSU4MCU5RiVFNSU4QyU5NiZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTU2JnR4dC1jbGlwPWVsbGlwc2lzJnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9OTM5ZWRlMGI3NWY2M2ZkZDc4Y2IwNTQzYTdiMjAyMDM%26mark-x%3D142%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTYxNiZ0eHQ9JTQweXVraUImdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPWQwNWQ0M2YxMTY4NDlkYmZlMTdlYjhjMjgxYWE0MDQz%26blend-x%3D142%26blend-y%3D491%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D9ab88c8b210cffcc9daa136cc7a88be9)
インデックスの意味とメリット・デメリット
このインデックスは id カラムと name カラムの値だけを保持し、name カラムの値を昇順に並び替えてデータを保存しています。name カラムの値を検索する時に、元のテーブルを検索するよりもデータ量が少なくまた並び替えも行われているので高速に検索することができます。 ではどうやって高速に検索できるようにしているのかについてですが、Wikipediaのインデックスのページを見ても B-Tree 方式や関数方式など色々方法があるようです。そして SQLite ではどのような方式を採用しているのかは分かりませんでした。 インデックスを作成することでテーブルとは別に検索用に最適化された状態で必要なデータだけがテーブルとは別に保存されるということを覚えておいて下さい。 インデックスのメリットデメリット インデックスを作成しておくと便利ではありますがメリットだけではありません。テーブルとは別にデ
MySQLでSELECT FOR UPDATEと行ロックの挙動を検証してみた - Continue(s)
どうも、今日も今日とて野毛で飲みながらブログを書いている@0kawaraです。 今日は、普段あまり意識してこなかったMySQLのInnoDBでのロックの振る舞いについて色々実験してみました。（もちろん、きっかは自分がドツボにはまったから） ちゃんと理解するためには「共有・排他的ロックとは」って話や、「行ロックってつまりインデックスレコードロックだよね」などの話とか理解する必要があるんですが、それは github.com をちゃんと一読してもらえれば十分かと思います。 （というか、これが問題なく読めて理解できる人はこの記事読む必要ない….） 以下は上のドキュメント含め関連する記事などを読んで自分でInnoDBの行ロック周りについて、というかSELECT FOR UPDATEについて理解を深めるために手元で実験したことのまとめです。 技術的にちゃんとした理解を深めたい人は最後にまとめた参考サイ
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数十億のレコードを持つ 5年目サービスの 設計と障害解決
DBやめてみた / DNS water torture attack and countermeasures
GitHub - google/leveldb: LevelDB is a fast key-value storage library written at Google that provides an ordered mapping from string keys to string values.
