開発者向けのSQLインデックス解説サイト、管理についての間違いない知識を提供します。 インデックスは開発時には忘れられがちである一方で、非常に効果的なSQLのチューニング方法です。Use The Index, Lukeでは、HibernateなどのORMツールの解説にとどまらず、SQLのインデックスについて基礎から説明します。 Use The Index, LukeはSQLパフォーマンス詳解のWeb上の無料版です。サイトを気に入って頂けたら、ぜひ書籍も購入してみて下さい。また、このサイトの運営をサポートする様々なグッズも販売しています。 MySQL、Oracle、SQL ServerなどにおけるSQLのインデックスUse The Index, Lukeでは、ベンダにとらわれないインデックスの説明を心がけています。製品特有の事柄については、以下のような表示をしています。 Db2 (LUW)U

中国地方DB勉強会 in 岡山の登壇資料です。 そのうちここで登壇動画が公開されることでしょう。 肝心なチートシートは以下のとおり。 PostgreSQL gist.github.com MySQL gist.github.com チートシートだけじゃわからない！困ってる！ Have Fun Techがバージョンアップのサポートしますのでお気軽にご相談ください。 have-fun.tech まとめ やっぱ中国地方DB勉強会は最高だぜ！

あけましておめでとうございます！ 今年は異世界放浪メシのアニメが放送されるらしいので楽しみなバックエンドの原田 (tomtwinkle)です。 内部で運用しているSQLレビューチェックリストの一部を抽出し思いつきで追記して行った結果、結構な分量になってしまいました。 暇な時でも流し読みして頂けるとありがたいです。 Motivation SQLレビュー観点 大きくSQLが変更される修正の際にはEXPLAINをレビュー内容に加える 検索のキーにINDEXを使用しているか SQL発行回数がN+1(1+N)の構造になっていないか サブクエリを利用したSQLはパフォーマンス要チェック Viewの利用は基本的に禁止 CROSS JOINは禁止 WHERE句で十分に絞った検索をしているか 必要なcolumnだけSELECTしているか レコード数だけ必要な場合にCOUNT用のSQLを発行しているか 集計関

アマゾン ウェブ サービス (AWS) の MySQL 用 Java (JDBC) ドライバーの一般提供が開始され、Amazon RDS または Amazon Aurora MySQL 互換エディションのデータベースクラスターで使用できるようになりました。このデータベースドライバーが、データベースクラスターのステータスをモニタリングし、クラスターのトポロジーをキャッシュすることで、フェイルオーバー時間を最小限に抑えます。 ノードに障害が発生した場合の DNS 名解決の速度を向上させるためにキャッシュが使用したことで、フェイルオーバー時間が数分から数秒に短縮しました。 MySQL JDBC ドライバーは、MySQL Connector/J に基づいており、MySQL デプロイをサポートします。このドライバーは コミュニティ版の MySQL ドライバーとドロップインの互換性があり、Maven、

株式会社ラクーンホールディングスのエンジニア/デザイナーから技術情報をはじめ、世の中のためになることや社内のことなどを発信してます。 bashパフォーマンスMySQLInnoDBDB設計インデックス こんにちは、羽山です。 今回は MySQL のプライマリキーに UUID を採用する場合に起きるパフォーマンスの問題を仕組みから解説します。 MySQL(InnoDB) & UUID のパフォーマンスについては各所でさんざん議論・検証されていますが、論理的に解説した記事が少なかったり一部には誤解を招くようなものもあるため、しっかりと理由から理解するための情報として役立つことができればと思っています。 UUID と比較される古き良き昇順/降順のプライマリキーはというと、 MySQL の InnoDB において良いパフォーマンスを出すために縁の下の力持ちのような働きをしてくれているケースが実は少な

5,500超のMySQLインスタンスを少人数で運用するには - LINEのDB運用効率化・自動化の取り組み 大きなサービスであれば、それを支えるデータベースの規模もまた大きくなるでしょう。LINE社のデータベースの規模は、2021年11月時点でMySQLのインスタンス数5,500超。巨大なデータベースの運用を効率化、自動化するための工夫やノウハウをLINE社のDBAに聞きました。 日本国内だけで、8900万人以上という膨大なMAUを抱えるコミュニケーションアプリ「LINE」をはじめ、多くの大規模サービスを運営するLINE株式会社（以下、LINE）が取り扱うデータ量は膨大です。使用するデータベースの規模は、なんと、2021年11月時点でMySQLのインスタンス数5,500超。これほど多くのインスタンスを管理しているにも関わらず、同社でMySQLの運用に携わるDBA（Database Admi

Speaker: Karan Thanvi TiDB at PayPay : Why we chose & How we operate ? A brief introdcution of PayPay application & features with the diversed team…

小西秀和です。 2020年度に続き2021年、2022年、2023年もJapan AWS All Certifications Engineer(旧称：APN ALL AWS Certifications Engineer)、Japan AWS Top Engineer(Services) (旧称：APN AWS Top Engineer)に選出していただきました。これも多くの方に読んでいただいたAWS認定記事に依るところが大きいと思いますが、今後はAWS認定以外の記事も書いていこうと思います。まずはデータベースに関するテーマからです。 AWSのデータベースサービスには現在、Amazon Aurora、Amazon DocumentDB、Amazon DynamoDB、Amazon ElastiCache、Amazon Keyspaces (for Apache Cassandra)、Am

AWS News Blog New – Amazon RDS on Graviton2 Processors I recently wrote a post to announce the availability of M6g, R6g and C6g families of instances on Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2). These instances offer better cost-performance ratio than their x86 counterparts. They are based on AWS-designed AWS Graviton2 processors, utilizing 64-bit Arm Neoverse N1 cores. Starting today, you can al

こんにちは。プロダクト開発部の荒川 id:ad-sho-loko です。突然ですが、皆さんはこんな疑問を持ったことはありませんか？ データベースの内部実装はどうなっているのか？ トランザクションとはどのようなアルゴリズムで実現されているのか？ NoSQLが遅いのはなぜか？ 古典的なデータベースとは内部的にどのように違うの？ データベースを何かしらの形で利用しているのにも関わらず、意外と内部の仕組みを理解していない場合が多いかと思います。僕もそうです。*1 しかし、エンジニアたるもの、その仕組みを知ることは非常に重要です。僕もデータベースについて勉強しようといくつかの本やサイトを調べていたのですが、なかでもCMU（カーネギーメロン大学）のDatabase System Groupがアップロードしている講義が最も勉強になりました。 www.youtube.com そして本ブログでは、上記の講義

JAWS-UG 初心者支部#13　「AWS Night school」での発表資料です。 https://jawsug-bgnr.connpass.com/event/94301/

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一休のSQL Server AWS移行事例（前編）からの続きです。 実施当日 kudoy: 準備段階で色々踏んだので、だいぶリハーサルもしましたし、当日は作業スケジュール組んで、その通りにやった感じです。バッチを事前に流したり… ninjinkun: バッチというのは何ですか？ kudoy 宿泊とかレストランシステムなどで夜間に定時実行されているバッチ処理ですね。 ninjinkun: ああ集計系の。 kudoy そうですね。それを事前に流せるものは流して。 今回移行対象のDBが十数個あったんですが、各DBの環境上の都合で２通りの方法で移行する必要がありました。 １つ目の方法は、事前にオンプレ側で取得したフルバックアップを移行先となるAWS側にリストアしておく。切替までの間の差分データはトランザクションログを定期的バックアップして、それを使って移行先のAWS側も更新していく。大半のDBはこ

一休.comではオンプレミスで動かしていたサーバー群をAWSに移行する作業を2016年末から2年がかりで進めてきました（以下、クラウド移行と呼びます）。2017年7月にまず全サービスのアプリケーションサーバー移行が完了、2018年2月にデータベースであるSQL Serverの移行が終わり、クラウド移行が完了しました。 一休のシステムは予約や決済などのミッションクリティカルな基幹業務を担ってるため、大規模なシステム移行は難易度が高い仕事でした。また、一休のサービスは予約を取り扱うECの一種であるため、トランザクション機能をはじめとする、DBに対する品質要求水準や機能要件も比較的厳しい環境です。 本記事ではこのクラウド移行の中でも特に難易度が高いDBの移行を牽引したkudoyに、移行計画の設計や勘所についてインタビューします。 インタビュイー kudoy デジタルマーケティング部エンジニア（写

こんにちは、 id:alpicola です。今年4月に新卒入社してアプリケーションエンジニアとして働いています。 ウェブアプリケーションはその性質上、データベースに対して同時に大量の問い合わせを行います。そうした中でデータベースが個々の問い合わせを処理していくときに起こっていることは何か、どういう順序で処理が行われるのか、というのは興味深い話題かと思います。例えばデータベースに対して行った更新処理の結果が、更新を行ったクライアント以外のクライアントからも「見える」ようになるのはいつでしょうか。入社間もない頃、先輩エンジニア達にそうした疑問をぶつけてみたところ、「トランザクション分離レベル」というキーワードと、この分野の古典的な論文 A Critique of ANSI SQL Isolation Levels を教えてもらい、輪読会を社内で開催しました。この記事ではこの輪読会の模様をレポー

Monitoring Casual Talks in Kyoto #5 http://www.zusaar.com/event/1377006