The ultimate text normalizer By MySQL UDF using Golang - Speaker Deckdb tech showcase tokyo 2018 D17 Session "日本発ï¼MySQL UDFã¨Go言語ã§ä½œã‚‹ãƒ“ッグデータå‰å‡¦ç†åŸºç›¤" 事æ¥ç´¹ä»‹ & 技術解説 ã®å®Œå…¨ç‰ˆè³‡æ–™ã§ã™ã€‚
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1. LINEã®MySQLé‹ç”¨ã«ã¤ã„ã¦Kentaro Kitagawa, IT service center - database department - db1 team DB Tech Showcase 2018 2018/09/20 2. l åŒ—å· å¥å¤ªéƒŽ / Kentaro Kitagawa l LINEæ ªå¼ä¼šç¤¾ l IT Service Center - Database dept.- DB1 Team l データベースエンジニア l MySQL / Oracle Database / Redis l MySQLé“普請: http://gihyo.jp/dev/serial/01/mysql-road-construction-news Introduction @keny_lala
Towards Bigger Small Data
In MySQL ecosystems, it has been a very common practice to shard MySQL databases by application keys, and to manage multiple small sized MySQL instances. Main reason of the sharding was that a single server could not handle so much data. 10 years ago, typical commodity servers had only 16GB RAM, and typical storage configuration was RAID10 with 6~12 SATA HDDs. There was no affordable flash storage
MHAã®ä»£æ›¿ã¨ãªã‚‹ã‹ï¼ŸOrchestratorã§MySQLã®è‡ªå‹•ãƒ•ã‚§ãƒ¼ãƒ«ã‚ªãƒ¼ãƒãƒ¼ã‚’試㙠- Qiita
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Why Uber Engineering Switched from Postgres to MySQL
We’ve represented the old version in red and the new row version in green. Under the hood, Postgres uses another field holding the row version to determine which tuple is most recent. This added field lets the database determine which row tuple to serve to a transaction that may not be allowed to see the latest row version. With Postgres, the primary index and secondary indexes all point directly
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Microsoft PowerPoint - mysql_costcalc.ppt
1 MySQL SQLオプティマイザã®ã‚³ã‚¹ãƒˆè¨ˆç®—アルゴリズムInnoDB Deep Talk #1 2012/03/10 平塚 貞夫 2 自己紹介 • DBエンジニアやã£ã¦ã¾ã™ã€‚å°‚é–€ã¯Oracleã¨MySQL。 – システムインテグレータã§ä¸»ã«RDBMSã®ãƒˆãƒ©ãƒ–ル対応をã—ã¦ã„ã¾ã™ã€‚ – 仕事ã®å‰²åˆã¯Oracle：MySQLï¼8：2ãらã„ã§ã™ã€‚ • Twitter：@sh2nd • ã¯ã¦ãªï¼šid:sh2 • 写真ã¯å®Ÿå®¶ã§é£¼ã£ã¦ã„るミニãƒãƒ¥ã‚¢ãƒ€ãƒƒã‚¯ã‚¹ã®ã‚ªã‚¹ã€ã‚¢ãƒˆãƒ ã§ã™ã€‚ 3 本日ã®ãŠé¡Œ • MySQLã®ã‚¹ãƒ†ãƒ¼ã‚¿ã‚¹å¤‰æ•°ã«Last_query_costã¨ã„ã†ã‚‚ã®ãŒã‚ã‚Šã¾ã—ã¦ã€ã“れをå‚ç…§ ã™ã‚‹ã¨ç›´å‰ã«å®Ÿè¡Œã—ãŸSQLã®ã‚³ã‚¹ãƒˆã‚’確èªã™ã‚‹ã“ã¨ãŒã§ãるよã†ã«ãªã£ã¦ã„ã¾ã™ã€‚ã“ ã®å€¤ã¯å®Ÿç¸¾å€¤ã§ã¯ãªãã€SQLオプティマイザãŒSQL実行計画をé¸æŠžã™ã‚‹ãŸã‚ã«ç®— 出ã—ãŸæŽ¨å®šå€¤ã‚’表ã—ã¦ã„ã¾ã™ã€‚ • 本日ã¯ã€ã¿ãªã•ã‚“ã«ã“
5.6 以å‰ã® InnoDB Flushing
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Loading half a billion rows into MySQL
We have a legacy system in our production environment that keeps track of when a user takes an action on Causes.com (joins a Cause, recruits a friend, etc). I say legacy, but I really mean a prematurely-optimized system that I'd like to make less smart. This 500m record database is split across monthly sharded tables. Seems like a great solution to scaling (and it is) -- except that we don't need
MySQL :: MySQL 8.0 リファレンスマニュアル :: 24.3.3 パーティションã¨ã‚µãƒ–パーティションをテーブルã¨äº¤æ›ã™ã‚‹
MySQL 8.0 ã§ã¯ã€ALTER TABLE pt EXCHANGE PARTITION p WITH TABLE nt を使用ã—ã¦ã€ãƒ†ãƒ¼ãƒ–ルパーティションã¾ãŸã¯ã‚µãƒ–パーティションをテーブルã¨äº¤æ›ã§ãã¾ã™ã€‚ã“ã“ã§ã€pt ã¯ãƒ‘ーティション化ã•ã‚ŒãŸãƒ†ãƒ¼ãƒ–ルã€p ã¯ãƒ‘ーティション化ã•ã‚Œã¦ã„ãªã„テーブル nt ã¨äº¤æ›ã™ã‚‹ pt ã®ãƒ‘ーティションã¾ãŸã¯ã‚µãƒ–パーティションã§ã™ (次ã®è¨˜è¿°ãŒ true ã§ã‚ã‚‹å ´åˆ)。 テーブル nt 自体ã¯ãƒ‘ーティション化ã•ã‚Œã¦ã„ãªã„。 テーブル nt ã¯ä¸€æ™‚テーブルã§ã¯ãªã„。 テーブル pt ãŠã‚ˆã³ nt ã®æ§‹é€ ã¯ãれ以外ã®ç‚¹ã§åŒã˜ã§ã‚る。 テーブル nt ã¯å¤–部ã‚ーå‚照をå«ã¾ãšã€ã»ã‹ã®ã©ã®ãƒ†ãƒ¼ãƒ–ルも nt ã‚’å‚ç…§ã™ã‚‹å¤–部ã‚ーをæŒãŸãªã„。 nt 内㫠p ã®ãƒ‘ーティション定義ã®å¢ƒç•Œã®å¤–ã«å˜åœ¨ã™ã‚‹è¡ŒãŒãªã„。 ã“ã®æ¡ä»¶ã¯ã€WITHOUT VALIDATION ãŒä½¿ç”¨ã•
MySQLã¨MariaDBã®ä»®æƒ³åˆ—(Percona Data Performance Blogより) | Yakst
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MySQL　InnoDBストレージエンジンã®ãƒãƒ¥ãƒ¼ãƒ‹ãƒ³ã‚°ï¼ˆå¾Œç·¨ï¼‰
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