アシストの視点「アクセス・パスから見るRDBMSの違い」 | アシスト
商用RDBMSのデファクト・スタンダードである「Oracle Database」、オープンソースRDBMSの両雄である「PostgreSQL」、「MySQL」には、それぞれのRDBMSの個性を活かせる適用領域があります。本稿では、RDBMSの「性能要件」に深く関係する「アクセス・パス」を題材に、「Oracle Database」、「PostgreSQL」、「MySQL」の特長を整理し、適材適所で活用するヒントを探ります。 アシストでは1987年に取り扱いを開始した「Oracle Database」に加え、2009年10月より「PostgreSQL（ポストグレスキューエル）」、2011年10月にはPostgreSQLをベースとしOracle Databaseとの互換性機能を有する「Postgres Plus（ポストグレスプラス）」、Webサービスのシステムにて採用されているRDBMSとしては
Where狙いのキー、order by狙いのキー
Perl Hobby Programming - Games::BeLike::EightBIT ターミナルで8ビット風ゲームをつくろうkeroyonn
MySQL 5.6で追加されたICPを追ってみました。 - Qiita
この記事はMySQL Casual Advent Calendar 2013 on Zusaarの19日目です。 yokuさんの記事「日々の覚書: あなたのMySQL 5.6トレンド力をチェックする15の質問」を見て、新しく加わったオプティマイザのことをちゃんと調べていなかったと思いまして、改めて調べてみました。 まず、どういう種類があるでしょうか。例として、ひとまず5つあるようです。 Index Condition Pushdown(ICP)の追加 BKA-Joinの追加 Multi-Range Read(MRR)の追加 FROM句サブクエリーの最適化 Optimizer Traceの追加 これら、Block Nested-Loop(BNLJ)やBKA、ICP etcに関して、nippondanjiさんの記事がわかりやすく説明してくださっています。 ここでは、第一弾(?)としてICPを改
MySQLの大きなテーブルでのパフォーマンスを改善する10の方法 | Yakst
MySQLコミュニティマネージャのMorgan Tocker氏による、テーブルサイズが大きくなるにつれてINSERTのパフォーマンスが落ちてきてしまうことを防ぐ様々な方法についてのまとめ。 今日は、パフォーマンス問題を引き起こす原因になる、サイズの大きいテーブルのパフォーマンスを改善することについて書いてみようと思う。このアドバイスのうちのいくつかは、たくさんのテーブルをまとめて大きくなっているデータベースにも適用できるが、大抵の場合、独立した大きなテーブルというのは特に問題になりやすいものだ。 一般的に知られていると思われるのは、テーブルを変更する時のスピードは、そのサイズが大きくなるにつれて遅くなることだ。以下の図は、一般的なB+ツリーインデックスのパフォーマンスを時系列で見たものだ。 このグラフは、MySQL@Facebookの記事から拝借したものだ。これは、insert buffe
知って得するInnoDBセカンダリインデックス活用術！
InnoDBはクラスタインデックスという構造になっている。今日はクラスタインデックスがどういうことかということを、皆さんに理解して頂きたい。もっとも理解して頂きたいポイントは「セカンダリインデックスのリーフノードには主キーの値が含まれている」ということだ。 主キーの構造InnoDBの主キーは次の図のように「データが主キーのリーフノードに含まれる」という構造になっている。このような構造をクラスタインデックスという。 このような構造になっていることには利点と欠点があるが、大きな利点は主キーの値で検索をすると非常に高速だということだ。主キーのリーフノードにたどり着いたときには、既にデータのフェッチも完了している。データとインデックスが別々に格納されているタイプのストレージエンジンでは、インデックスからデータの位置を読み取って、その後データファイルからデータをフェッチする。このように二段階の操作が
MySQL 5.6における大量データロード時の考慮点 - SH2の日記
ご縁があってAWS User Group - Japanにお誘いいただき、10月4日に第18回 AWS User Group - Japan 東京勉強会で発表をしてきました。運営のみなさま、当日お越しいただいたみなさま、どうもありがとうございます。 今回は「秋のDB祭り」ということで、MySQLに限らずさまざまなデータベースに関する話題が取り扱われていました。その中でもRedshiftのセッションが複数あり、注目度の高さが伺えました。クラスメソッドさん、EnterpriseZineさんが勉強会の様子を詳しくレポートされています。 第18回 AWS User Group - Japan 東京勉強会 に参加してきた #jawsug ｜ Developers.IO JAWS-UG東京勉強会で濃ゆーい「秋のDB祭り」：企業のIT・経営・ビジネスをつなぐ情報サイト EnterpriseZine (E
チューニンガソン5の復習 MySQL 5.6 新機能編 - SH2の日記
というわけで、MyNA(日本MySQLユーザ会)会 2013年3月に参加して発表をしてきました。とてもリラックスして話をすることができました。司会進行の坂井さんをはじめ日本MySQLユーザ会のみなさま、日本オラクルのみなさま、当日お越しいただいたみなさま、どうもありがとうございました。 私のセッションでは前回のエントリの続きということで、MySQL 5.6の新機能Optimizer Traceを活用しながら正攻法でのチューニングを行っていきました。とはいえ途中から正攻法ではなくなっていた気もします。MySQL 5.6でRDBMSとしての土台はしっかりしてきたと思いますので、今後は高度な統計情報を使用したSQL実行計画の最適化といったところにも機能強化が施されていくのではないかと期待しています。 プレゼンテーション資料 (PDF) EXPLAINとOptimizer Traceの出力結果 プ
INDEX FULL SCANを狙う - MySQL Casual Advent Calendar 2011 - SH2の日記
2011年8月のkazeburoさんのエントリに対する解説記事です。結論から言うとkazeburoさんの案に賛成なのですが、本日はどうしてそうなったのかというところを確認していきたいと思います。本記事はMySQL Casual Advent Calendar 2011の17日目のエントリです。16日目はakira1908jpさんでした。 当時の内容を覚えていない方は、先にkazeburoさんのエントリをご一読ください。また、テストケースがGitHubに公開されていますのでカジュアルに再現試験をすることも可能です。 Covering Index と self-join と MySQL - blog.nomadscafe.jp kazeburo's gist: 1150842 - Gist 問題のSQLをチューニングするには、MySQLがインデックスに対してどのようにアクセスするかという点につ
Using Redis as a Secondary Index for MySQL | code.flickr.com
Hey, did you notice, on the brand-spanking-new Yahoo homepage, right there on the side of the page, it’s photos from your Flickr contacts (or maybe your groups)! No? Go check it out, I’ll wait. Ok, great, you’re back! What you should have seen, assuming you have Flickr contacts (or are a member of some groups), is photos from your most recently active contact (or group!). Something like… this: (th
開発スピードアクセル全開ぶっちぎり！日本よ、これがMySQL 5.6だッ！！
米国で行われているMySQL Connectというイベントで、ついにMySQL 5.6 RC（リリース候補版）が発表された。リリース候補版ということは、これが次の正式版になるということだ。MySQL 5.5は5.1から凄まじい進化を遂げたバージョンであった。だが、MySQL 5.6はさらにそれを上回る進化を遂げている！正直ここまでの進化を誰が予想しただろうか、いや誰も出来なかったであろう。これまで、α版が出たときから何度か新機能について紹介してきたが、今回改めてMySQL 5.6の新機能を振り返ってみようと思う。すべてまとめるともの凄い内容だ。興奮して夜も眠れなくなること請け合いだ。MySQLの進化が止まるのでは？などという心配は吹き飛び、もはやもうちょっと小出しにしなくて良かったのか？と心配してしまうレベルである。 それではMySQL 5.6の新機能について紹介していこう。 InnoDB
3 ways MySQL uses indexes
I often see people confuse different ways MySQL can use indexing, getting wrong ideas on what query performance they should expect. There are 3 main ways how MySQL can use the indexes for query execution, which are not mutually exclusive, in fact some queries will use indexes for all 3 purposes listed here. Using index to find rows The main purpose of the index is to find rows quickly – without sc
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GitHub - greenlion/FastBit_UDF: MySQL UDF for creating, manipulating and querying FastBit indexes
Level up your MySQL query tuning
http://japan.internet.com/webtech/20130118/1.html
MySQLチューニング虎の巻／ソートに関連するトピックとクエリの書き換え
MySQLチューニング虎の巻／ソートに関連するトピックとクエリの書き換え
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How TokuDB Fractal Tree Indexes Work
Efficiently traversing InnoDB B+Trees with the page directory
MySQLにおけるJOINのチューニングの定石