SELECT table_a.id, table_a.name FROM table_a INNER JOIN table_b ON table_a.id = table_b.id; メリットとしては、 どちらかのテーブルのid列のインデックスを使用可能 サブクエリがないことで中間テーブルが作成されない しかし、インデックスがない場合はEXISTSの方が良い場合があります ソートの回避 SQLでは暗黙的にソートが発生する演算が存在するので、 パフォーマンスにも影響するため、ソートが必要ない場合は考慮する必要があります ソートが発生する演算 GROUP BY句 ORDER BY 句 集約関数（SUM, COUNT, AVG） DISTINCT 集合演算子（UNION, INTERSECT, EXCEPT） ウィンドウ関数（RANK, ROW_NUMBER 等） メモリ上でのソートだけではなく

今回の記事は、パフォーマンスチューニングの観点と仕組みを理解することに主眼を置いています。具体的な対処方法についてはシステムによって異なるため、マニュアルの確認や、各種チューニングサービスのご利用をご検討ください。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。 本記事の構成 本記事「パフォーマンスチューニング9つの技」は以下4つの記事から構成されています。他の記事も併せてご覧ください。 パフォーマンスチューニング9つの技 ～はじめに～ パフォーマンスチューニング9つの技 ～「書き」について～（本記事） パフォーマンスチューニング9つの技 ～「探し」について～ パフォーマンスチューニング9つの技 ～「基盤」について～ 1. パフォーマンスチューニングの「書き」とは 一般的にデータベースは、大量データを扱い、大量の問い合わせや更新を高速に処理し、さらに障害発生

SQLのチューニング方法 昔Qiitaで書いたものをzennにうつして、若干の修正、追加をしてみました。 ORACLEでの経験を元に書いていますがコストベースのリレーショナルデータべースなら大体共通の考え方だと思うので他にも使えると思います。 SQLのチューニングといえば比較的容易に済むインデックスをとりあえず作成する。といった対応を取られがちですが、数万レコード程度でのデータ量ではあまり効き目がなく（自分の経験則）、どちらかといえば、結合順が大幅に狂ってたりすることが原因のことが多かったりします。よって本当にインデックスがないことが原因なのか？を熟考する必要があります。（例えばID以外のフラグとかコードに単項目indexを貼ってるのもみたことがあります。怖いけど実話） また、インデックスを作りすぎるとオプティマイザが狂いやすくなって他のSQLにも悪影響を及ぼしたりするので結構熟慮して追加

エンジニアリングマネージャー視点での、自律的なスケーリングを実現するFASTという選択肢 / RSGT2025

ヌーラボでScalaを書くRubyistの谷本です。ヌーラボでは、Backlogの開発を担当しており、最近ではBacklogをJavaからScala / Play Frameworkに移行するプロジェクトのメンバーでした。 BacklogのPlay化プロジェクトでは、OutOfMemorryError(以下、OOM)の発生やCPU使用率とロードアベレージが上がったままという、Java Virtual Machine（以下、JVM）上で動くBacklogのパフォーマンスに関する問題に対処すべく、何度かHeap/Thread dumpを見る機会がありました。 私がPlay化プロジェクトで取り組んだパフォーマンス改善の知見や経験をもとに、本記事では「JVMで起こったパフォーマンスの問題の切り分け方」についてお届けします。 はじめに 本番環境でしばらく動かしていると、コード自体は正しく実行できるけ

2019年7月10日に開催された「WEBエンジニア MeetUp＠札幌 #6 MySQL Special」での発表資料です。 発表時の資料に少し説明を加筆・修正してから公開しています。 ※追加で以下の更新をしました。(2019年7月19日) - MTSを効率化するための設定に関して、WRITE…

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? VueConf USでのさまざまな発表 今年の3月に VueConf US が開催されました。最近になってビデオが公開されて初めて知ったこともあるので本記事ではその紹介をします。 いろいろ面白いトピックがあるのですが、特にVueコアチームのGuillaume Chauさんによるパフォーマンス改善テクニックはまじかーという感じだったのでここにまとめたいと思います。 "9 Performance Secrets Revealed with Guillaume Chau" プレゼン動画: http://www.youtube.com/watc

最近PostgreSQLでSQLチューニングや、DBが詰まった時の状況調査をいろいろやった。その時に便利だったクエリ達をまとめていく。PostgreSQLのバージョンは9.6系です。 SQLチューニングなどに便利だったクエリ達 それ以降に実行するSQLの実行時間を表示する。参考 https://morumoru00.wordpress.com/2011/05/08/postgresql-sql%E5%87%A6%E7%90%86%E6%99%82%E9%96%93%E3%82%92%E8%AA%BF%E3%81%B9%E3%82%8B%EF%BC%88timing/ \timing 実際にクエリを実行して実行計画や実行時間を表示する。クエリが実行されるので破壊的な操作も実行されてしまうことに注意。トランザクション張って最後にROLLBACKしましょう。参考 https://www.post

業務内容が書いてあったのを省いたのでわかりにくくなっているとは思いますがアップロードしておきました。Read less

こんばんは、 @matsumotoryです。 hb.matsumoto-r.jp 上記エントリにおいて、プロセスの大量メモリ確保に伴うページテーブルサイズとベージテーブルエントリ数の肥大化によるcloneやexecveの性能劣化とCPU使用時間の専有問題、および、それらの解決方法についてシステムコールレベルで確認しました。 そこで今回は、システムコールやそのカーネル内部の処理の性能、というよりは、より実践的な環境であるApache httpdとmod_cgiを用いて、phpinfo()を実行するだけのCGIに対してベンチマークをかけた時にどれぐらいCPUのidleが空くか、システムCPUの使用量が変わるかを、前回示した解決方法の1つであるHugePagesを使うかどうかの観点で比較してみましょう。 特定条件下のWebサーバ環境のシステムCPUに起因する高負荷問題から、システムコールやカーネ

業務で携わっている案件なのですが、アクセス数の急増が見込まれるイベントがありまして。準備期間も少なく、バックエンド側でできることがほぼないという状況でサイトを落とさないようにがんばる！というお仕事でした。レガシーソースてんこ盛り。CSSプリプロセッサとか何それ状態。 そこで実施した対策のまとめです。サーバー・アプリケーション・サイトの構成によって、効果の大小はありますが、比較的効果があったと思われるものをつらつらと。 リクエストの削減とファイルサイズの最適化 まず一番最初に考えなければいけないのがリクエスト数です。すごいおおざっぱに言うと、WEBサーバー（ApacheとかNginxとか）への負荷は、PV数×リクエスト数です。PVがそんなに無くてもそのページのリクエストがめちゃくちゃ多いとそれだけでかなりの負荷になります。リクエストを半分にできれば2倍の人数がさばけるってことに、すげーおおざ

1. Copyright © 2014 K.K.Ashisuto All Rights Reserved. 1 まずやっとく PostgreSQLのチューニング 日本PostgeSQLユーザ会　喜田 紘介 2014/07/13第4回 中国地方DB勉強会 2. Copyright © 2014 K.K.Ashisuto All Rights Reserved. 2 自己紹介 ● 名前 ● 喜田 紘介(きだ こうすけ) ● 所属 ● 日本PostgreSQLユーザ会　広報・企画担当 ● 株式会社アシスト　データベース技術本部 ● 近況 ● 2014年度より、JPUGの理事になりました。 ● 仕事では、新規構築するシステムのDBをどうすべきか？というRDBMS選択支援や、 商用DBからOSSへの移行の前段階として、オブジェクトやSQL差異のレクチャーや、 データベースの診断・評価を行う 移行アセ

こんにちは、ミドルウェア開発チームの青木(@a_o_k_i_n_g)です。将来の夢は川口浩探検隊に入ることです。 先日、弊社のアプリケーションサーバーで大量にメモリを消費するという現象に遭遇しました。アクセス頻度の低いサーバーがメモリを大量消費するという謎深いものでした。 発生当初の状況はこんな感じです。 アプリケーションサーバーでは Jetty が稼働 現象が発生した JVM は 5GB 程度のメモリを消費しており、明らかに通常ではない量のメモリを消費している 複数台のサーバーで発生していたが、全てで発生したわけではない。 また、発生したサーバーはいずれもアクセス頻度が少ないサーバーだった。 ヒープ、パーマネント、スタック ひとまず、JVM でトラブルが発生した時は何はともあれヒープダンプとスレッドダンプを見るに限ります。各種情報の取得をインフラ部隊へ依頼し、得られたヒープを解析すると、

ウェブ・フォントも完全に行き渡り、今はどう効率的に配信するかについて多くの時間を割くようになった。Google Fontsの低め安定路線を見限り、TypeKitやFonts.comへ鞍替えする人々も増えた。それと同時に自前でホスティングする人々も徐々にその数を増やしており、どれが最適解なのか一応の結論が出るにはもう少しかかるだろう。まず、ウェブ・フォントの読み込みにおいてどのようなアプローチがあり、どのようなメリット、そしてデメリットがあるのだろうか。 TypeKit等に頼るにしろ、自前でホスティングするにしろ、もちろん最終的にはウェブ・フォントをブラウザーに送りつける必要がある。読み込みとはまさにその部分の話だ。話がややこしくなるので、多様な実装を意識した安全な書き方などについては触れない。 普通に@font-face定義を利用 @font-face定義をただ普通に書く場合のメリットは、

TalkNote Vol.8「TalkNote × Frontrend」 -（2013年6月8日開催）で使用したスライドです。 Webページを遅くしているボトルネックの1つは、レンダリングです。 昨今、フロントエンドにおけるパフォーマンスの最適化はレンダリングの話題にシフトしつつあります。 特に非力なデバイスでは、ページロードやスクリプトの速度改善よりもレンダリングまわりの最適化に注力したほうが良い効果を得られるケースもあるでしょう。 問題になり得る事例を元に、いくつかのTipsをご紹介させていただきます。Read less

Help us understand the problem. What is going on with this article? 「RaptorはどのようにしてUnicornの4倍、Puma, Torqueboxの2倍の速度を達成したのか」を読んでまとめてみました。 原文はこちらです。紹介については許可を貰っています。 How we've made Raptor up to 4x faster than Unicorn, up to 2x faster than Puma, Torquebox とても読みやすい英語ですので是非原文も読んでみてください。 How Ruby app servers work Rackアプリケーションの構成についての紹介と、コネクションをどのように扱うのかについて。 prefork/threadingやBlocking I/OおよびEvent I/Oの組み

2014/11/10に開催されたRails複数DB Casual Talksでの発表資料になります。

SQLのパフォーマンス問題は、SQLそのものと同じぐらいの歴史がある―― ある人は、SQLはそもそも遅いものだとすら言うかもしれません。これは、SQLの歴史が始まった頃は正しかったかもしれませんが、今となっては全く 当てはまらないでしょう。にもかかわらず、SQLのパフォーマンス問題は今も一般的でよくあることです。どうしてそうなってしまうのでしょうか？ SQL言語は、恐らく最も成功した第4世代言語(4GL)でしょう。その最大の利点は、「何を」と「どのように」 を分離できることです。SQL文は、どのようにそれを実行するかを記述せずに、単純に 何を必要としているかのみの記述になっています。以下のような例を考えてみましょう。 SELECT date_of_birth FROM employees WHERE last_name = 'WINAND'SQLのクエリは、データを要求する英語の文として読