KLab Advent Calendar 2011 「DSAS for Social を支える技術」の2日目は、昨日に引き続き、MySQLを骨までしゃぶるためのテクニックです。 ソーシャルゲームは一般サイトよりもDBへの更新クエリの割合が多くなりがちです。更新クエリが多いMySQLでは、通常は有益なクエリキャッシュが無益どころか有害になります。 そもそもキャッシュヒット率が低い。20%以下なんてこともザラにある しかもクエリキャッシュの更新はグローバルなロックを取得する からです。特に後者は問題です。ただの参照クエリもクエリキャッシュを更新する上に、更新クエリはクエリキャッシュの全エントリをチェックして、更新したテーブルに影響がありそうな全キャッシュをdiscardしていくためです。たとえばユーザーの行動力のようなパラメータを格納した参照も更新も多いテーブルでクエリキャッシュが有効になって

べっ・・・別にソースコードなんて自分でコンパイルしないんだからねッ！！などと言わずにまず聞いていただきたい。30秒でMySQLのコンパイルが出来るというこの事実を。最近、細々とビルド時間の短縮に取り組んでいたのだが、正直ここまで爆速になるとは思わなかった。今日はビルド時間短縮のためのテクニックを紹介するので、是非皆さんも参考にして、快適ビルド生活を送って頂きたい！！ 自己ベストは26.262秒マシンの状態や負荷の状況によって多少ビルドにかかる時間は前後してしまうのだが、これまでの自己ベストはなんと26.262秒。平均すると30秒ぐらい。以前は1分を切ることがなかったのだが、今ではなんとその半分でビルドが出来てしまう。これは純粋にmakeをするのにかかった時間であり、cmake（MySQL 5.5以降）やconfigure（MySQL 5.1以前）にかかる時間は除いてある。だがそれでも速い。

InnoDBを使うとき、MyISAMと比較して度々やり玉に挙げられるポイントとして「COUNT()が遅い」というものがある。確かにInnoDBにおいて行数を弾き出すのにはテーブルスキャンが必要なのだが、そもそもMyISAMのCOUNT()が速い（テーブルの行数を保持してる）のが特殊なのであって、InnoDBが遅いわけではないのである。とはいえ、高速なCOUNT()については需要が多く、この問題には多くの人取り組んでおられるようだ。しかしながら、COUNT()のチューニングについては未だ語られていない点があるように見受けられるので、今日はCOUNT()のチューニングについて解説しようと思う。 COUNT(*)、COUNT(col)、COUNT(1)の違い基本的なことではあるが、COUNT(*)とCOUNT(col)では意味が異なるため、異なる結果が返される場合がある。COUNT(*)はフェッ

InnoDB関連でよくある質問のひとつに「テーブルのメンテナンスは何をすればいいんですか？」というものがある。InnoDBはMySQL 5.5でデフォルトストレージエンジンとなるため、InnoDBのテーブルメンテナンス計画を立ようと思う機会も増えることだろう。そこで、今日はInnoDBのテーブルメンテナンスの各種方法となぜそうしなければいけないかという理由を解説しようと思う。 ANALYZE TABLEテーブルメンテナンスの代名詞といえば、インデックス統計情報の更新ではなかろうか。運用を続けるうちに、知らず知らずインデックス統計情報が狂ってしまい、思うような性能が出ない。RDBMSにはそのような問題がつきものであるが、InnoDBの場合、ANALYZE TABLEは不要である。なぜなら、InnoDBが自発的に統計情報を更新するからだ。InnoDBは以下の条件に適合すると、ANALYZE T

いつも「MySQLを使うときはこうするべき」という観点から記事を書いているが、今日は逆に犯してはいけない過ちをリストアップしようと思う。 1. 全てのカラムにインデックスをつけるデータベース初心者がもっともやってしまいがちな間違いはコレではないだろうか。インデックスはいい。検索がとても速くなるから。しかし、それと引き替えにインデックスは更新するときにコストがかかるし、その分多くのディスクスペースを消費する。特に更新にかかるコストは時に甚大で、該当するインデックスのページがキャッシュ上にない場合はディスクからいったんそのページを読み込まなければいけない。ディスクアクセスは動作にとても時間がかかるので、インデックスが多数、例えば全てのカラムに付いていたりすると「あれ？固まったか？」というような状態になってしまうことがあるだろう。インデックスは必要なカラムにだけつけるようにテーブルを設計しよう。

以前、MySQLを高速化する10の方法という投稿で「EXPLAINの見方についてはいずれ解説しようと思う」と書いてしまったので、今日はその公約？を果たそうと思う。 MySQLのチューニングで最も大切なのは、クエリとスキーマの最適化である。スキーマの設計は一度決めてしまうとそのテーブルを利用する全てのクエリに影響してしまうためなかなか変更することは出来ないが、クエリはそのクエリだけを書き直せば良いので変更の敷居は低い。そして遅いクエリをなくすことは、性能を大幅に向上させるための最も有効な手段である。従って、アプリケーションの性能を向上させたいなら、まず最初にクエリのチューニングを検討するべきなのである。 最適化するべきクエリはスロークエリログやクエリアナライザで見付けられるが、ではそのようなクエリが見つかった場合にはどのように最適化すればいいのか？そのためにはまず現在どのようにクエリが実行さ

GT Nitro: Car Game Drag Raceは、典型的なカーゲームではありません。これはスピード、パワー、スキル全開のカーレースゲームです。ブレーキは忘れて、これはドラッグレース、ベイビー！古典的なクラシックから未来的なビーストまで、最もクールで速い車とカーレースできます。スティックシフトをマスターし、ニトロを賢く使って競争を打ち破る必要があります。このカーレースゲームはそのリアルな物理学と素晴らしいグラフィックスであなたの心を爆発させます。これまでプレイしたことのないようなものです。 GT Nitroは、リフレックスとタイミングを試すカーレースゲームです。正しい瞬間にギアをシフトし、ガスを思い切り踏む必要があります。また、大物たちと競いつつ、車のチューニングとアップグレードも行わなければなりません。世界中で最高のドライバーと車とカーレースに挑むことになり、ドラッグレースの王冠

先週、ダイアリーがリニューアルされました。今回のリニューアルはダイアリーの応答時間の改善が目玉の一つとなっており、そのために１週間リリースを延ばし、改善の時間を確保していました。今回は、この改善について記しておきます。 はてなでは「推測するな、計測せよ」の原則にしたがって、ダイアリーのユーザーページの全アクセスの応答時間を解析し、ヒストグラムを作っています。また、特定の閾値(1秒、2秒とか)以内に何%のリクエストを返却できている割合をグラフ化しています。 このグラフを見ると、応答時間時間は時間とともに劣化することが一目瞭然です。実際に今年初めの値と比較すると10%〜20%程度の悪化が確認されました。あとは、これをひたすら改善していくのみです。今回実施した主な対策は、以下の通りです。 ネットワーク パケットロスが発生しているようなトラフィック経路上のボトルネックの解消(L2スイッチの置換、物

ごあいさつエントリだけというのもなんなので、引き続きfujimotoです。実質上1つめのような気がするこのエントリでは、PHPが3倍くらい(少なくとも2倍くらいは...)速くなるGree Fast Processorというのを先月作ってみたのでご紹介です。 すぐわかるまとめ Gree Fast Processorというのを使ってみると、シンプルなsymfonyのプロジェクト(xav.ccで試しました)でも2倍弱、結構複雑なアプリケーションだと7倍くらい速くなったりします。いくつかの制約がありますが、パフォーマンスに飢えているかたはお試しください。 こちらはなんかすごい速くなっている感じのグラフ(一番上が速くなった版のRequests per Second、赤が通常版のRequests per Second): これはさすがにbest caseすぎる気がしますが、普通にやっても2倍弱くらいは

まずは次の表をご覧あれ。これはプログラミング言語のベンチマークとして有名な Computer Language Benchmarks Game のベンチマーク結果。上にいくほど高速で、下に行くほど遅い言語になる。 これを見れば、最速な言語は C/C++ であり、Java や Haskell や OCaml といった静的な言語は軒並み上位に登場する。これに対し、Ruby や Python や PHP といったスクリプトは全部下のほう (つまり遅い)。その速度差は非常に大きく、このベンチマークで見ると Python3 や Ruby1.9 は C/C++ の約50倍から60倍遅く、Perl は約90倍、PHP にいたっては約130倍遅いことになる。 (ちなみに JIT つきの Lua が驚異的に高速なのが目をひく。この結果が本当だとしたら、言語の速度に大きく関係するのは動的か静的かではなく、どれ

従来より、プロファイリングのためのソフトウェアと言えば高価なものが中心であった。もっと安く、お金を掛けずに、簡単に、早くプログラムのボトルネックを探し出す方法はないのか？！ということで編み出されたプロファイリングテクノロジーがある。その名も、「poor man's profiler」だ。 poor man's profilerの全容は、次のページで知ることが出来る。 Poor Man's Profiler http://poormansprofiler.org/ poor man's profilerは、現Facebook（元MySQL ABのサポートエンジニア）のDomas Mituzasによって開発されたプロファイリングテクノロジーである。以下が、その全ソースコードである。 #!/bin/bash nsamples=1 sleeptime=0 pid=$(pidof mysqld) f

Twitterを利用していると、ときどきクジラの絵の画面が表示されることがあります。これはTwitterの処理能力がパンクして一時的に利用不可になったときに表示されるお馴染みの画面。 2月9日にTwitter Engineeringブログにポストされたエントリ「The Anatomy of a Whale」（クジラの解剖学）では、Twitterのエンジニアたちがこのクジラの内部に分け入ってどのようにTwitterサーバの処理能力を向上させたのか、という話が詳しく語られています。 彼らが行ったのは、まず詳細なデータを取得して原因がどの辺にあるのかを推測すること。そこから多数の無駄な処理を発見し、ソースコードの修正による性能の向上に成功します。 元記事は非常に長いエントリになっていますが、問題の調査から解決に至るアプローチについて多くのエンジニアの方の参考になりそうな内容が含まれていますし、T

はじめに JavaScriptのswitch文は、CやJavaと異なりcaseのところに任意の式が書けるため、実行時にcaseの式も評価されるので基本的にはif-else文の並びと類似のものになります。つまり、caseの数に応じてパフォーマンスも低下すると予想されます。本当にそうなのか確認してみました。 測定した各ブラウザのバージョンは以下の通りです。 Firefox Chrome Safari Opera IE 3.5.6 4.0.249.30 4.0.4 (531.21.10) 10.10 8.0.6001 caseが数値リテラルの場合 パフォーマンスを測定するテストコードは下記のような簡単なものです。caseが1000個あるswitch文を10万回繰り返して実行したときの時間を測定しました。perf_test()関数の引数ｖに与える値に応じてcaseの条件で一致する場所が変わります。

はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました 以下のエントリの通り、今年末を目処にはてなグループを終了予定である旨をお知らせしておりました。 2019年末を目処に、はてなグループの提供を終了する予定です - はてなグループ日記 このたび、正式に終了日を決定いたしましたので、以下の通りご確認ください。 終了日: 2020年1月31日(金) エクスポート希望申請期限:2020年1月31日(金) 終了日以降は、はてなグループの閲覧および投稿は行えません。日記のエクスポートが必要な方は以下の記事にしたがって手続きをしてください。 はてなグループに投稿された日記データのエクスポートについて - はてなグループ日記 ご利用のみなさまにはご迷惑をおかけいたしますが、どうぞよろしくお願いいたします。 2020-06-25 追記 はてなグループ日記のエクスポートデータは2020年2月28