というわけで、再び負荷を下げる方法を模索した、戦いの記録。 1.MySQLの設定を変更して高速化 2.Zend Optimizer 3の導入 3.ionCube PHP Acceleratorの導入 4.テンプレートの見直しでクエリーを減らす 5.robots.txtでクロールする間隔を制御する 6.MySQLの設定を負荷を低くする設定に変更 7.キャッシュを有効化する 前回解説した「GIGAZINEのLoadAverageを「27」から「2」へ下げた方法」から約3週間後、6月20日（火）の夜、気がつくと負荷の15分平均は「25」をコンスタントに吐き出すようになり、さらに訪問者は急増、ついに6月28日（水）12時45分、負荷対策の効果がほとんど出ないまま、LoadAverage15分平均は「86」に…。 何か対策が根本的に間違っているのだろうか？それとも、もうGIGAZINEサーバのハード

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

IO::Fileと普通にファイルハンドル使うのとどっちが速いのかなぁと思い、ベンチマークスクリプトを書いて試してみました。 Perlのバージョンは5.8.8です。 #!/usr/bin/perl use strict; use warnings; use IO::File; use Benchmark; my $file = "hoge.txt"; timethese ( 100000, { 'IO::File', '&with_IO_File;', 'FileHandle', '&without_IO_File;', } ); sub with_IO_File { my $fh = IO::File->new($file); push my @lines, $_ while <$fh>; $fh->close; \@lines; } sub without_IO_File { open

今日は仕事納めだったので、一年の締めくくりとしてMySQLにおけるソートの話でもしようと思う。 インデックスを利用しないクエリで最もよく見かけるもののひとつは、ORDER BYを用いたソート処理だろう。もし、ソート処理においてインデックスを用いることが出来れば、MySQLは結果を抽出してから結果行をソートするのではなく、インデックス順に行を取り出せば良いので高速にソート処理することが可能になる。特に、LIMIT句やWHERE句を用いて行の絞り込みを行う場合は効果が絶大である。しかし、ひとたびインデックスを利用できない状況に直面すると、たちまちテーブルスキャンが発生して性能が劣化してしまう。 例えば、100万行のレコードを格納したt1というテーブルがあるとする。そのテーブルに対して以下のようなクエリを実行した場合を考えよう。 mysql> SELECT col1, col2 ... colx

MySQLを高速化する10の方法という記事がとても好評だったようである。記事を読んで頂いた皆さん、ありがとう。 この記事に対する便乗（？）でWeb屋のネタ帳: PostgreSQLを高速化する16のポイントという記事を書いて頂いたようだが、そちらの方もかなり人気だったようである。他人が作ったソフトウェアに改良を加えるというフリーソフトウェアやオープンソースソフトウェアの精神も基本は便乗であるので、便乗については大いに賛成したいというかむしろ取り上げてくれてありがとう！！と思うわけであるが、ここでさらに俺はこう考える。 と。 Web屋のネタ帳さんの記事では16のポイントが紹介されているが、漢（オトコ）のコンピュータ道の記事は10の方法だったのであと6つ足りない。オトコは数で勝負！！というわけで今日はネタを振り絞ってさらに7つのMySQL高速化テクニックを紹介しよう。 1. インテルコンパイラ

ちょっとキャッチ−なタイトルをつけてしまったが、今日は独断と偏見でMySQLを高速化する方法を10個紹介しよう。MySQLサーバをチューニングするときや初期導入する場合などに参考にしてもらいたい。 1. バッファを増やす、または減らす チューニングの基本中の基本であるが、適切なバッファサイズを設定することはパフォーマンスチューニングの要である。主なバッファは次の通り。 innodb_buffer_pool_size・・・InnoDBだけを利用する場合は空きメモリの7〜8割程度を割り当てる最も重要なバッファである。余談だが、実際にはここで割り当てた値の5〜10%ぐらいを多めにメモリを使うので注意が必要だ。 key_buffer_size・・・MyISAMだけを利用する場合は、空きメモリの3割程度を割り当てるといい。残りはファイルシステムのキャッシュ用に残しておこう。 sort_buffer_

集約演算を行うケースでは、行のサイズを小さく保つことはとても重要。アクセス頻度が低いコラムは別テーブルに追い出すとかしたほうがいいくらい。 一方、集約演算を行わないケース (単一行の insert, update 等を含む) の場合は、(クライアントとの通信のための) システムコールがオーバーヘッドになるので、小さなテーブルにたくさんアクセスをするよりも、長い行を持つテーブルに１回アクセスするほうが良い。 たとえば手元の環境での insert on duplicate key update の速度は、 行のサイズ 必要時間 0KB 1 3KB 4 6KB 7 9KB 13 12KB 13 とかそんな感じ (環境やクエリによる変わるので自分で測定してね。9KB の速度低下はページサイズの1/2を超えたからかな)。つまり、行のサイズが1KB程度だと、通信のオーバーヘッドが大きいからあまり問題に

MySQL のチューニング関連のドキュメントを読んでいると「ORDER BY を避けろ」と書いてあるけど、できない (or したくない) 場合もあるわけで。そういう時はソート用の表と表示用の表を分割し自己結合することで、高速化できることもあります。適当な例ですが、 mysql> SHOW CREATE TABLE testt\G *************************** 1. row *************************** Table: testt Create Table: CREATE TABLE `testt` ( `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `priority` int(10) unsigned NOT NULL, `data` varchar(255) NOT NULL, PRIMAR

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

MySQLのチューニングにおいて非常に重要となるメモリ(バッファ)関連のパラメータについて、 チューニングのポイント DSASのとあるDBサーバ(実メモリ4GB)の実際の設定値 をまとめてみます。 また、必要メモリの総量の計算や限界値を越えてないかチェックしてくれるスクリプトも紹介します。 是非、参考にしてみてください！ まず最初に注意点を。 バッファには2つのタイプがあります。 グローバルバッファ スレッドバッファ グローバルバッファはmysqld全体でそのバッファが1つだけ確保されるもので、 これに対し、 スレッドバッファはスレッド(コネクション)ごとに確保されるものです。 チューニングの際にはグローバル/スレッドの違いを意識するようにしましょう。 なぜなら、スレッドバッファに多くのメモリを割り当てると、コネクションが増えたとたんにアッという間にメモリ不足になってしまうからです。 in

AWS活用支援 スタイルズでは、AWSパートナーとして、CloudShift（クラウドシフト）というブランドにて、既存システムのAWSへの移行、導入から、セキュリティ、監視・運用・保守、クラウドネイティブなサーバーレス開発など、AWS活用をワンストップで支援いたします。 AWS活用支援トップAWS活用支援 関連コラムAWS活用支援 導入事例

MySQLのチューニング MySQLはスケーラブルなアルゴリズムを使用し、通常の実行時のメモリ消費を小さくしていますが、メモリを多く割り当てると、パフォーマンスが向上します。 mysqld サーバで使用されるデフォルトのバッファサイズは次のコマンドで確認できます。 innodb_force_recovery 0 interactive_timeout 28800 join_buffer_size 131072 key_buffer_size 8388572 long_query_time 10 lower_case_table_names TRUE max_allowed_packet 1048576 max_binlog_cache_size 4294967295 max_binlog_size 1073741824 max_connections 100 max_connect_err