RDSが朝のピーク時間帯にI/Oスパイクで応答不能になりました。前日夜にリリースしたdeleted_atへの単独インデックスが原因です。stagingのEXPLAINでは複合インデックスが正しく選択されていたので、レビューでは検出できていません。 根っこにあるのはMySQL 8.0 innodb_stats_methodのデフォルト値nulls_equalと、IS NULLに対するコスト計算の噛み合わせです。8.0系で現在も未修正のバグに類する挙動で、NULL多数カラムへの単独インデックスがトリガーになります。 テーブルとクエリ 問題が起きたのはチケット管理SaaSのticketsテーブルです。ソフトデリートでdeleted_atを持つよくある設計です。 CREATE TABLE tickets ( id BIGINT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT, w

perfプロファイリングの結果、CPU時間の55%がPostgreSQLのユーザースペーススピンロック（s_lock）で消費されていることが判明した。PREEMPT_LAZY環境下で、ロック競合が劇的に悪化している。原因はプリエンプションモデルの制限問題の根源は、Linux 7.0のrc1で導入されたカーネルスケジューラの変更にある。Intelのカーネルエンジニア、ペーター・ジルストラが作成したコミットが、利用可能なプリエンプションモードを制限した。 従来、Linuxカーネルはサーバー向けに「PREEMPT_NONE」（プリエンプションなし）というモードを提供していた。スループット最大化を優先し、カーネルがタスクを途中で中断しない設計だ。データベースサーバーのように、CPUを長時間占有する処理には理想的なモードだった。 Linux 7.0では、x86やARM64などの主要アーキテクチャでP

はじめに Go のコンパイラにはスライスや配列へのアクセス時に、インデックスが範囲内にあるかを実行時にチェックする仕組みがあります。いわゆる境界チェック (Bounds Check) です。この境界チェックは安全性の為に必要な物ですが、ループの中で何万回も実行されると無視できないオーバーヘッドになります。 Go のコンパイラは SSA (Static Single Assignment) の最適化パスの中で、境界チェックが不要と証明できたアクセスについてはチェックを除去します。これを BCE (Bounds Check Elimination) と呼びます。つまり、コンパイラが「このアクセスは絶対に範囲内だ」と証明できる様にコードを書けば、余分な境界チェックが消えて速くなるという訳です。 encoding/hex パッケージに対して、まさにこの BCE を活かした高速化の PR が提出され

皆さまこんにちは、株式会社ベースマキナの代表取締役社長を務めております高橋（@__timakin__）です。 AIエージェントの性能を上げようとすると、まずモデル選定に目が行きます。 Opus 4.6にするか、Geminiにするか。ただ、2026年に入ってからの各社の発表やベンチマーク結果を見ていると、性能差を生んでいるのはモデルそのものではなく、モデルを包む周辺インフラのほうだという話が増えてきました。 この周辺インフラを指す言葉として、ハーネスエンジニアリングという概念が急速に広まっています。 ハーネスエンジニアリングとは何かPhil Schmidが書いた記事のアナロジーがわかりやすいです。モデルはCPUで、ハーネスはOSです。 CPUがどれだけ高性能でも、OSが貧弱ならパフォーマンスは出ません。同じように、LLMがどれだけ賢くても、コンテキスト管理やツール統合、メモリ管理、検証の仕組

今回は、OpenAIが2026年1月に公開した「8億人のユーザーを抱えるChatGPTが、どうやってPostgreSQL（ポスグレ）をスケールさせているか」という記事が非常に示唆に富んでおり、エンジニアにとって「基本の大切さ」を再確認できる内容だったので、その要点を分かりやすく解説します。 「世界トップクラスのAI企業だし、何か聞いたこともない特殊な分散データベースを使っているのでは？」 そう思う方も多いかもしれません。 しかし、彼らのコアシステムは驚くことに 単一のPostgreSQL（シングル構成） で動いています。 なぜそのような構成で、これほどの大規模トラフィックを捌けるのか？そのアーキテクチャと運用戦略を紐解いていきます。 3行でわかる要約 基本に忠実: 複雑な分散DBを使わず、「1台の書き込み用DB + 50台の読み込み用DB」というシンプルな構成を採用。 書き込みの工夫: 書

こんにちは、株式会社 PKSHA Technology ソフトウェアエンジニアの中西です。 1. はじめに Go 言語で MySQL を利用する場合、標準ライブラリの database/sql と、ドライバである go-sql-driver/mysql を組み合わせるのが一般的です。この構成は、事実上のデファクトスタンダードとして定着しています。[1] また、セキュリティ対策も重要です。特に SQL インジェクションを防ぐため、プレースホルダ ? を用いた Prepared Statement の利用はベストプラクティスと言えます。[2] しかし、この標準的で安全な構成でも、パフォーマンスが著しく劣化するケースはあります。本稿では Prepared Statement の 2 方式を整理し、Go のデフォルト設定で性能が落ちる原因をベンチマーク結果と合わせて示します。解決策と採用時のトレー

はじめに Rustは速い。だが、Rustで書けば速くなるわけではない。 ある日、APIのレスポンスが突然5秒を超えた。コードを見直してもバグはない。SQLも正しく書けている。途方に暮れながらログを確認すると、1リクエストで300回以上もクエリが発行されていた。原因は、ループ内で著者情報を1件ずつ取得していたこと。これがN+1クエリ問題だ。 見えないものは、直せない。 本記事では、この見落とされがちなN+1クエリ問題の本質と、RustとPostgreSQLを使った5つの解決策を解説する。正直に言うと、どの解決策がベストかは状況による。だからこそ、複数のアプローチを知っておく価値があると私は考えている。 N+1クエリ問題とは 問題のあるコード 本記事では、RustのSQLクライアントライブラリ「sqlx」を使用します。sqlxは型安全なクエリとasync/awaitをネイティブにサポートするラ

MySQLのパフォーマンスを改善するうえで、「インデックス」は重要な要素の一つです。しかし、MySQLの内部でオプティマイザがどのようにインデックスを選択し、データを処理しているのかを正確に理解しているエンジニアは多くありません。どうすれば、インデックスを適切に使いこなせるのでしょうか。今回は、MySQL運用のスペシャリストとして知られるyoku0825さんに、インデックスの活用方法について解説していただきました。 B-treeインデックスの基本構造― 今回のインタビューでは、MySQLのインデックスの知見を詳細に伺っていきます。 インデックスを適切に活用するためには、その仕組みを理解することが重要です。そこでまずは、MySQLのInnoDBで最も基本となるB-treeインデックスの構造からお話しします。内部的にどのような構造になっているか、イメージを掴んでいきましょう。 今回は、MySQ

【AIとクラウドの文化祭！】DevelopersIO2025 TOKYO GRAND FINALE https://classmethod.connpass.com/event/366750/ 「[自由研究発表] クラスメソッド社員による怒涛のLT大会、11連発」

PlanetScale Postgres is the fastest way to run Postgres in the cloud. Plans start at just $5 per month. Learn more By Ben Dicken | March 13, 2025 Non-volatile storage is a cornerstone of modern computer systems. Every modern photo, email, bank balance, medical record, and other critical pieces of data are kept on digital storage devices, often replicated many times over for added durability. Non-v

TypeScriptのコンパイラをGo言語でネイティブ化、10倍速にした「TypeScript Native Previews」が公開 マイクロソフトは、TypeScriptのコンパイラを始め各種ツール群をGo言語に移植することでコンパイラの処理速度を10倍速にした新バージョンとなるTypeScriptのプレビュー版「TypeScript Native Previews」の公開を発表しました。 Today we're announcing previews of the native port of TypeScript! These nightly previews will be available on npm and the VS Code marketplace! npm install -D @​typescript/native-preview npx tsgo --vers

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? GC の STW 問題 GC（ガベージコレクション）は、プログラムが確保したメモリを自動管理 する仕組みです。この方式は多くの言語で採用され、開発者は細かいメモリ管理を意識せずに済みます。ただ、その分メモリの制御は GC に委ねられます。C# では、一部の場面でメモリを手動管理する選択肢もありますが、基本は自動管理が中心です。 GC の動作時、プログラムは一時停止し、生存しているオブジェクトをスキャン します。不要なオブジェクトの解放や、メモリの断片化を抑えるためのコンパクション（圧縮） を実行することもあります。このようにプログラム全

All of Percona’s open source software products, in one place, to download as much or as little as you need.

Continuous reinvention: A brief history of block storage at AWSAugust 22, 2024 • 4802 words Marc Olson has been part of the team shaping Elastic Block Store (EBS) for over a decade. In that time, he’s helped to drive the dramatic evolution of EBS from a simple block storage service relying on shared drives to a massive network storage system that delivers over 140 trillion daily operations. In thi

RDS Proxy はリリースして４年以上経過（Amazon RDS Proxy が一般提供開始）しましたが、そこまで一般的な情報は多くないのと、自分の整理の意味を込めて適度に吐き出しておきたいと思います。 用途はいくつかある中で、今回は単純な負荷に対するスケーリング対策としての内容となります。今年最後の記事なのに想像込みの部分もあって絞まらないかもですが、お手柔らかにお願いします。 はじめに RDS Proxy は便利な可能性を提供してくれるものですが、ただ導入しただけで幸せになれる類のものではありません。どのような仕組みであり、なぜ効率が良くなり、どのように扱えばよいのか、について正しく理解しようとする姿勢が必要なのは、他のシステムと同じです。 基本的な情報についてはリンクを置いておきますので、そちらに任せるとして、ここではそういう情報を一見しただけではわからなそーな部分についてまとめ