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
MySQLのmasterとslave 1:1にして参照をslave向けるのってやりたがる人多いみたいだけど、性能たいして上がらない割に可用性落ちるだけだからやめようキャンペーン 2011-06-19 00:16:30 via YoruFukurou MySQL はレプリケーションが簡単に構成できるのですが、時折 master 1台 に対して slave 1台、更新処理は master に、参照は slave に、という構成を目にします。 個人的にはこの構成はお勧めでないと思っているので、その理由を考察してみます。 1. 可用性が落ちる 当然ですが、master, slave のどちらが落ちても影響を受けるために可用性が低下します。 2. 全体の性能がほとんど上がらない master 1台ですべてのクエリを処理する場合と比べて、可用性が落ちる引き換えとして見合った性能向上が得られるか、という
4月11日から米サンタクララで行われた「MySQL Conference & Expo 2011」。このイベントでDeNAの松信嘉範(まつのぶよしのり)氏が、同社の大規模なMySQLの運用を支えている技術とツールについてのセッション「Automated, Non-Stop MySQL Operations and Failover」を行いました。 プレゼンテーションの中で、社内で利用しているフェイルオーバーの自動化ツールをオープンソース化することにも触れています(英語のドキュメントも作成中とのこと)。 MySQLの大規模運用における自動フェイルオーバーは、特にクラウドでのMySQLの利用が増えるにつれてニーズが高まる分野と思われます。セッションのスライドが公開されていますので、そのポイントを紹介していきます。 自動化されたノンストップなMySQLの運用 ソーシャルゲームでは高可用性が強く求
現在、米国で行われているMySQL Conference & Expoにあわせて、新しい開発版であるMySQL 5.6が発表された。MySQL 5.5における新機能もかなりのものだったが、MySQL 5.6の進化は質・量ともに勝とも劣らない内容となっている。そこで、今日は簡単に、MySQL 5.6で追加された新機能の概要について見てみよう。開発版なので利用にあたっては十分な注意が必要(予期なく予定が変更される可能性あり)だが、次期正式版のリリースに向けて是非試してみて欲しい。 InnoDB関連MySQL 5.5で大幅な進化を遂げたInnoDBだが、その勢いはまったく衰えることを知らない。性能の強化だけでなく、痒いところに手が届く便利な機能が追加されている。 ダーティページのフラッシュをするスレッドが独立した。以前はマスタースレッド内でフラッシュが行われていたが、スレッドが独立したことによっ
こんにちはこんにちは。11インチMacBook Airが欲しくてたまらないiwanagaです。 前回の記事 が幸いにもご好評を頂けた様で非常にうれしいです。嬉しくなって、ついがんばって第2弾を書いてしまいました。引き続き、ソーシャルゲームでよく使われるテーブルタイプ毎にちょっとしたテクニックを紹介していきます。 今回はちょっとライトな感じ&読み物になってしまっていますが「ユーザID単位で1つだけ持つデータ」と「パラメータなどのマスターデータ」についてご説明したいと思います。ちなみに次回はInnoDBのデータ構造の簡単な説明と複合プライマリーキーのデータについて、その次で紹介し損ねたちょっとマニアックなテクニックや性能管理のための手法を紹介することを予定しています。 その前に。。。 先日行われた JAPAN INNOVATION LEADERS SUMMIT で弊社松信が「ソーシャルゲームの
前回書いたMySQLパフォーマンスチューニングのためのインデックスの基礎知識に引き続き、MySQLのパフォーマンスチューニングについて学んだことをまとめ。 MySQLを使っていると、クエリが遅い理由をつきとめる必要が出てくる。 どうやって遅いクエリをつきとめ、改善すればよいかについて学んだのでまとめた。 下記のような基礎知識があればパフォーマンスチューニングをうまくやれる、と思う。 クエリ処理の基礎 MySQLがクエリを処理する手順 まずはMySQLがクエリを処理する手順を知っておく必要がある。 処理は以下のような流れで進む。 クエリキャッシュの中からクエリの結果を探す。見つかればそれを返す。 クエリを解析して構成要素に分解する。 クエリの構文が正しいことを確認 クエリについて基本情報を収集する。 クエリを基本的な要素に分解した後、何を実行すべきかを判断する。 クエリオプティマイザが動き始
去年ソートに関する記事を書いたが、今日はその続きである。 MySQLでEXPLAIN SELECT...を実行するとExtraフィールドでよく見かける「Using filesort」という文字列。Filesortって一体なんだろう?と思ったことはないだろうか。単刀直入に言ってFilesortの正体はクイックソートである。 クエリにORDER BYが含まれる場合、MySQLはある程度の大きさまでは全てメモリ内でクイックソートを処理する。ある程度の大きさとはsort_buffer_sizeであり、これはセッションごとに変更可能である。ソートに必要なメモリがsort_buffer_sizeより大きくなると、テンポラリファイル(テンポラリテーブルではない)が作成され、メモリとファイルを併用してクイックソートが実行される。 Filesortは全てのソート処理において実行されるわけではない。前回の記事
こんにちは! onk です。 SAPさんが各社とも「ソーシャルアプリは負荷対策が大事」って言っていますね。弊社でも mixi アプリ(PC),mixi アプリモバイルをリリースしたときはお祭り状態だったので,ふりかえりも兼ねて MySQL のボトルネックを調べる方法を書いてみました。(幸い,モバゲーオープンゲームのリリース時はこれらの経験が役に立ったので何ともなかったです) といっても 9 割方 そもそもサーバの設定がおかしい 更新が多いテーブルなのに MyISAM エンジン for 文の中でクエリを発行 INDEX 張ってない データ量がえらいことになってる 辺りなんですけどねー。 基本は下から まず,ボトルネックを調べるときは下の層から上がっていくのが基本です。たぶん。 なので ssh でサーバに入って (LoadAverage 300 ぐらいまでならなんとか入れますね) 以下のコマン
弊社の一部のサービスでも絶賛活躍中のFusion-io社のioDrive。 Fusion-io ioDriveとFusion-io ioDrive Duoではどちらも、最小容量のモデルはSLC型、そのほかはMLC型を使っているが、Fusion ioDriveの読み込み速度は735〜770MB/s、書き込み速度は510〜750MB/sだ。Fusion ioDrive Duoに至っては、読み込み速度は1.0〜1.5GB/s、書き込み速度は一律1.5GB/sという数値をたたき出す。 @IT Special PR:Fusion-ioのクールな技術を使いこなせ! 今日はデルさん主催の下記セミナーにて、このFusion-ioに関するDELL社の検証結果紹介や、DeNA松信さんによるMySQL環境でのFusion-io検証結果およびDeNAでの利用に関するお話が聞けるとのことだったので、途中からの参加で
こんにちわ、ミツバチワークス stoneです。 DECOLOGでは、データベースにMySQLを使用しています。 ストレージエンジンのメインはInnoDBなのですが、他にもMyISAM、BlackHole、Archiveエンジンを使っています。 今回は、その中でBlackHoleエンジンについて、DECOLOG内での利用方法をご紹介したいと思います。 BlackHoleエンジンについて BlackHoleエンジンは、何もしません。 insert、update、deleteを行っても、データは全く変更されませんし、selectをしても、データは何も返ってきません。 実際のデータファイルを見てみても、テーブル定義ファイルの.frm以外のファイルは作成されません。 /dev/nullと似ているイメージです。 が、BlackHoleのテーブルに対して発行されたinsert、update、delete
MySQL 5.1.50 on MacBook の環境です。 CREATE TABLE `log` ( `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `data` varchar(255) NOT NULL, `created_at` datetime NOT NULL, `updated_at` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP, PRIMARY KEY ( `id`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=0 DEFAULT CHARSET=utf8; 毎日何百万件というレコードが記録される。こんなlogテーブルがあるとします。 普通にDELETE文を発行して削除すると mysql> DELETE
こんにちはこんにちは。最近お腹痛いばっかり言ってることで有名なiwanagaです。 DeNAは外部的にはプラットフォーム的な部分の方がフィーチャーされることが多いですが、実はソーシャルゲームの提供も行っています。怪盗ロワイヤルとか、どこかで聞いたことがあるのではないでしょうか。 僕はDeNAでソーシャルゲームが誕生した辺りからずっとサーバサイドを見てきましたが、そんな運用の中で自分が貯めてきた知見とかTIPSをご紹介したいと思います。 かれこれ10タイトル近くはレビューしたり運用したりしてるため結構言いたいことはいっぱいあるので、小出しにしつつ評判よければ次も書きます。 ソーシャルゲームのためのMySQL入門一覧 ソーシャルゲームのためのMySQL入門 - Technology of DeNA ソーシャルゲームのためのMySQL入門2 - Technology of DeNA 「MySQL
以下のようなピタゴラスの定理を使った指定した経度緯度に最も近いデータを取得するSQLは結構ありがちですが、CPU負荷が高く効率も悪いのでMySQLに標準搭載となった空間情報(geometry)を使ってみることにします。 SELECT * FROM loc ORDER BY power(abs(latitude - 緯度 ), 2) + power(abs(longitude - 緯度 ), 2) LIMIT 1 MySQLの空間情報(geometry)機能はPostGIS(Postgresカスタマイズ)に比べると貧弱なので、その為の工夫を行います。例えばここのとおりのままだと逆にSQLが遅くなります。 まずは、テーブル定義から 通常のテーブル CREATE TABLE IF NOT EXISTS `loc` ( `loc_id` int(11) NOT NULL auto_incremen
1. handlersocket plugin for mysql 2010/06/29 Tech セミナー @ 代々木 株式会社 DeNA システム統括本部 IT 基盤部 樋口 証 <higuchi dot akira at dena dot jp> 2. Who am I? DeNA IT 基盤部 システムのパフォーマンス最適化 障害の分析 ミドルウェア開発 IPA 未踏 スーパークリエータ (2005 年 ) 1993 年ころから GNU/Linux 利用 Fedora: yum install KoboDeluxe Debian: apt-get install kobodeluxe サーバソフトウェアを多数開発
モバゲーで知られるDeNAは、バックエンドデータベースにNoSQLを使っていません。なぜか? それはMySQL/InnoDB 5.1の環境で秒間75万クエリという、多くのNoSQLでも実現できないような高性能を実現しているから。DeNAの松信嘉範(まつのぶよしのり)氏は、自身のブログにこんな内容のエントリ「Using MySQL as a NoSQL - A story for exceeding 750,000 qps on a commodity server」(英語)をボストしています。 Yoshinori Matsunobu's blog: Using MySQL as a NoSQL - A story for exceeding 750,000 qps on a commodity server 松信氏が指摘するように、大規模なネットサービスを提供している企業の多くは分散環境で
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
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