TiDBを触ってみて個人的に面白いと思ったものを雑にまとめます。 TiDBのことはある程度知っている人向けの話です。 HTAP（TiFlash） リソース制御機能 Stale Read Follower Read プッシュダウン レコードTTL コメント構文 sync-diff-inspector ローカルPCでTiDBを起動する まとめ HTAP（TiFlash） TiDBといえば、HTAPが有名だと思う。 https://docs.pingcap.com/ja/tidb/stable/explore-htap https://docs.pingcap.com/ja/tidbcloud/tiflash-overview TiDBが苦手とするOLAPを高速に処理するために、 TiFlashという列指向NoSQLを外付けし、 OLAP系のクエリをそこに対して実行するという、 なんとも力技感が

MySQL is certainly a powerful open source database management system, but even the most robust engine struggles when queries take an eternity to execute. For DBAs and developers, improving MySQL query performance is an ongoing goal. Efficient query performance is crucial for ensuring the smooth operation and optimal user experience of applications powered by MySQL databases. When businesses rely h

Mysql接続からデータを引っ張ってくるまで 今回は、ローカルにあらかじめ用意しておいた、IDと名前があるだけの簡単なuserデータベースにアクセスしてみます。 データベース名：gosample テーブル名：users package main import ( "database/sql" //ここでパッケージをimport "fmt" "log" _ "github.com/go-sql-driver/mysql" //コード内で直接参照するわけではないが、依存関係のあるパッケージには最初にアンダースコア_をつける ) //引っ張ってきたデータを割り当てるための構造体を用意 type Person struct { ID int Name string } func main() { //mysqlへ接続。ドライバ名（mysql）と、ユーザー名・データソース(ここではgosample)

１．はじめに RDBでの階層構造の関係を持つデータを扱う上で、 効率的なデータの持ち方や抽出方法について検証を行っています。 結論から先に 階層構造を扱う方法として下記の種類があります。 隣接リスト 経路列挙 入れ子集合 閉包テーブル 再帰クエリ（WITH RECURSIVE）を使うと階層データを扱う上でのパフォーマンスが得られます。 検索性、更新量、データ量など加味すると隣接リストで再帰クエリを用いるのがよさそう。 ２．階層構造を持つデータの概要 階層構造を持つデータとは 複数の要素（データ）が親子関係で結びついている構造を持つデータ 1つの要素が複数の要素の親になることができ、 また、1つの要素が複数の子要素を持つこともあります。 ある要素を親として、細分化された子要素であったり、 類似する要素を抽象化したものを親要素とするようなデータ。 階層構造を持つデータの例 組織における事業部、

この記事は DeNA 20 新卒 Advent Calendar 2020 19日目の記事です。 はじめに MySQLやPostgreSQLに代表されるRDBMSではトランザクションと呼ばれる仕組みが提供されています。多くのWebアプリケーションエンジニアはこのトランザクションを駆使してDBとやりとりをするロジックを組み立てることになります。 しかし不整合を起こしたくない処理があるからといって闇雲にトランザクションを張ったり、トランザクションが張られているからと安心してアプリケーション側で闇雲にロジックを組み立ててしまうと思わぬバグを生むことになってしまいます。 このエントリでは、「トランザクションを張っておけば大丈夫」という考え方は危険な場合もあるということを、ありがちな実装例を交えて紹介していきます。 並列に処理されるトランザクション そもそも、トランザクションは全て直列に処理されるわ

2. Copyright © GREE, Inc. All Rights Reserved. 自己紹介 ● わりと MySQL のひと ● 3.23.58 から使ってる ● 前職の頃、10年以上前は、 MMORPG の DB の設計などもやってました ● むかしは Resource Monitoring も力入れてやってた ● ganglia & rrdcached の（たぶん）ヘビーユーザ ● というわけで、自分は Monitoring を大事にする ● 一時期は Flare という OSS の bugfix などもやってた ● さいきんは、ハードウェアの評価をしている時間が長かった ● たまに Linux の TCP プロトコルスタックについて調べたりもする 2

native_password authentication_string カラムの内容は、 native_password が salt なしの純粋な SHA1(SHA1(password)) の先頭に、 MySQL 4.1 以前の形式と区別するための目印として "*" をつけたものです。 mysql> create user t3 identified with 'mysql_native_password' by 'password'; Query OK, 0 rows affected (0.20 sec) mysql> select Host,User,plugin,authentication_string from mysql.user WHERE User='t3'; +------+------+-----------------------+--------------

Access + MySQLの環境で開発するとき、テーブルはリンクテーブルにして使う事が多いです。 リンクテーブルを使うと、Accessの中でテーブルが簡単に参照できるし更新もできるから 便利といえば便利なのですが、お客様の環境にセットアップする際に少し設定が手間だったりします。 とはいえ、Access開発なので小規模前提だとは思うのです。 だからそんなに手間かな～？とも思うけれど、お客様...

ども、藤本です。 2年前に RDS for MySQL のスロークエリログを Elasticsearch に取り込んで、Kibana で可視化するブログをエントリしました。 RDS for MySQLのスロークエリーログをAWS LambdaでElasticsearchに取り込む ちょいちょい使ってはいたのですが、RDS のログの取り扱いの難しさで完全な取り込みができていない状況でした。先日、RDS for MySQL/MariaDB にてログを CloudWatch Logs へ出力できるようになりました。 RDSのMySQL/MariaDBでログをCloudWatch Logsへ出力可能になりました これを使うことで以前の実装よりも簡単で、かつデータの完全性を高められそうだったのでやってみました。 概要 RDS for MySQL/MariaDB のスロークエリログは簡単に出力、閲覧で

Build2017で�いよいよパブリックプレビューとなった Azure Database for MySQL ですが、既存のClearDBからの移行を試していると、（プレビューということもあり）案の定いくつかの問題に遭遇してしまいました。 ここでは、App ServiceにデプロイしているWordPressからのMySQLへのSSL接続について、発生する問題を回避しつつ�設定する方法を紹介します。 Azure Database for MySQLのセキュリティ構成Azure Database for MySQL（以下Azure MySQL）には、**[接続のセキュリティ]**という設定項目があり、デフォルトではSSL接続の強制が有効になっています。ファイアウォールについても設定が必須になっています。 したがって、WordPress側に何も設定しないままだと、（当然ですが）SSL接続が必須の

去年書いたSoftwareDesignを題材にお話してください！って言われたので話してきました。 下の特集記事は１年経った今も現役で読める内容なので興味がある人はぜひ読んでみてください。 またRDBアンチパターンという連載をしていますのでこちらもあわせてご確認くださいっ！ gihyo.jp そして当日の資料はこちらです。 SoftwareDesignにしっかりとMySQLとPostgreSQLの違いについては触れているのでそこでは触れていない、ハマりどころや初めて両方のDBを知ったと言う人向けのカジュアルは部分を攻めました。 またDBだけの勉強会ですので普段説明するようなところは省略し、できるだけ経験談やコアの話に注力したつもりです。 このへんは資料に含まれて居ないので当日居た人たちだけの特典ですね！！ ということで実は今月は登壇3週連続だったのですが一段落しました。 来週はAWS Sum

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こんにちは、サービス開発部の荒引 (@a_bicky) です。 突然ですが、RDBMS の既存のテーブルを見てみたら「何でこんなにインデックスだらけなの？」みたいな経験はありませんか？不要なインデックスは容量を圧迫したり、挿入が遅くなったりと良いことがありません。 そんなわけで、今回はレコードを検索するために必要なインデックスの基礎知識と、よく見かける不適切なインデックスについて解説します。クックパッドでは Rails のデータベースとして主に MySQL 5.6、MySQL のストレージエンジンとして主に InnoDB を使っているので、MySQL 5.6 の InnoDB について解説します。 InnoDB のインデックスに関する基礎知識 インデックスの構造 (B+ 木) InnoDB では B+ 木が使われています。B+ 木は次のような特徴を持った木構造です。 次数を b とすると、

はじめに やあ （´・ω・｀) ようこそ、バーボンハウスへ。 このmysqlはサービスだから、まずsystemctl start mysqld して落ち着いて欲しい。 うん、「また」なんだ。済まない。 仏の顔もって言うしね、謝って許してもらおうとも思っていない。 でも、このタイトルを見たとき、君は、きっと言葉では言い表せない 「ときめき」みたいなものを感じてくれたと思う。 殺伐とした世の中で、そういう気持ちを忘れないで欲しい そう思って、この記事をかいたんだ じゃあ、注文を聞こうか。 というわけでmysqlをdisります。disるだけなので内容はありません。いいね？ mysql には罠がいっぱい そうなんですよ罠がいっぱいなんですよ奥さん。 いやこれはおそらくmysqlに限った話ではないんですけど例えばこういうの！ MySQLのチューニングなんてしたらパフォーマンス落ちるだけだし、デフォル

9. Reference, SQLアンチパターン 個⼈的には実務経験積んでから、「やっぱアンチパターンな のかよ︕」って⽅が捗ると思う 若いうちは「あっこれ 進研ゼミ SQLアンチパターンで⾒た やつだ︕」ってなっても理解が得られずに⼼が死ぬことが多 い 今頃たぶんTwitterで「ウチはそんなことしないぞ」って技術的ホワ イト企業の戦⼠たちが #mysqlcasual つけて呟いてる からみんな参 考にしよう - 8/42

10. 文字集合文字集合 US-ASCII 数字、英字、32個の記号 JIS X 0201 US-ASCII(「」→「¥」/「~」→「‾」)+カタカ ナ JIS X 0208 数字、ひらがな、カタカナ、漢字、ラテン文字、 ギリシャ文字、記号等々 JIS X 0213 JIS X 0208 + 第三水準/第四水準、ローマ数字、 鼻濁音文字等々 11. 文字集合文字集合 Windows-31J JIS X 0201 + JIS X 0208 + NEC特殊文字 + IBM 拡張文字(「⑧」「Ⅷ」「㈱」「髙」「﨑」「彅」 等) Unicode 世界中の文字。絵文字(「�����������������」「�������������������」等)も含む。

今回はConoHaのロードバランサーを使って、1000req/secをさばけるWordPressのクラスタ構成を作ってみます。WordPressの負荷軽減策やスケールアウトはよく語られるテーマではありますが、今回はロードバランサー、イメージ保存、1Gbpsのローカルネットワークなど、ConoHaならではの機能を使って構築してみます。またその際のチューニングポイントなども解説します。こちらはConoHa以外の環境でもきっと有用だと思います。 このページではあまり限界性能を引き出すチューニングを目指すのではく、実際に皆様がConoHa上でクラスタ構成を構築する際に、どういう構成を作れば良いのか、どんなオプションを使えば良いのか、スケールするにはどういうチューニングを行うのか、などの参考にしていただくのが目的です。WordPressは利用者も多く、PHPで書かれていてMySQLへの接続も必要な、

Google、MySQL互換の第二世代「Cloud SQL」正式リリース。ベンチマークを公開し、Amazon Auroraより高速だとアピール Googleは、Google Cloud Platformで提供しているマネージドサービスのMySQL互換データベースである「Cloud SQL」を正式版としてリリースしました。 Cloud SQLは2011年に発表され、2015年12月には性能を強化した第二世代が登場、最大10テラバイトのデータ容量とインスタンスあたり最大104GBメモリを提供し、最大2万IOPSの性能に達すると説明されていました。 正式版リリースにあたり、同社はブログ「Google Cloud Platform Blog: Cloud SQL Second Generation performance and feature deep dive」で競合となるAmazonクラウド

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