概要 この記事では、MySQLでのSQLクエリのパフォーマンスを最大限に引き出すための効率的な書き方を解説します。アプリケーションの応答速度を向上させることは、ユーザーエクスペリエンスの大幅な改善に直結します。この記事を通じて、初心者から中級者のデータベース管理者や開発者は、SQLクエリの基本から高度な最適化テクニックまで、幅広い知識を習得できることを目指しています。 MySQL 8.0での検証を基にしていますが、その他のバージョンでの動作は保証されません。この記事は継続的に更新されます。 主な内容 このセクションでは、検証データの作成手順を含め、インデックスの利用、JOIN操作の最適化、サブクエリとビューの利用、クエリキャッシュの活用など、効率的なクエリの書き方について解説します。 検証データの作成 MySQLサーバーへの接続方法から始め、テスト用データベースとテーブルの作成、ダミーデー

10/22(金) 追記 この記事で解説している内容について解説する勉強会を開催することとなりました。以下のconnpassよりお申し込みください。 pixiv.connpass.com 10/22(金) 追記 pixivのブックマークについて ブックマークDBの問題について 具体的な対策内容 論理削除廃止・index追加・ブックマークタグのテーブル分割 適応ハッシュインデックスの無効化 アプリケーションコードのリファクタリング・全発行クエリの列挙と見直し 大きな更新処理の非同期化 結果 あわせてよみたい pixivではサービスの成長に伴い、気に入った作品に対して付けることができるブックマークの総数が急速に増加しており、ユーザーの皆様に滞りなくサービスを提供し続けるためブックマークに関するデータベース(以後DB)の負荷対策が必要になりました。 2021年2月より対策を行うプロジェクトを発足し

役に立つ場面もある一方、スケーラビリティー上問題があるとされてきたMySQLのクエリーキャッシュが、MySQL 8.0で廃止されることになる。その背景と理由。 免責事項 この記事はMorgan Tocker氏によるMySQL Server Blogの投稿「MySQL 8.0: Retiring Support for the Query Cache」(2017/5/30)をユーザが翻訳したものであり、Oracle公式の文書ではありません。 Reneが昨日、ProxySQLのブログにこう書きました。 MySQLのクエリーキャッシュはパフォーマンスを改善するためにあるが、それは重大なスケーラビリティー上の問題を抱えていて、深刻なボトルネックに簡単になってしまいかねない。 これは、MySQLチーム内でも確かに長い間言われてきたことです。今日の記事の本題に入る前に、少しイントロダクションを書かせて

こんにちは、アプリケーション基盤チームの青木(@a_o_k_i_n_g)です。先日親知らずを抜歯した時、つらすぎたので MySQL の JOIN のことを考えて心の平静を保っていました。 サイボウズの製品のひとつである kintone はニーズに応じて自由に業務アプリのようなものを手軽に作ることができ、データの検索条件やソート条件も細かくカスタマイズ可能で、様々なレベルでのアクセス権も設定可能という非常に便利なツールです。 しかしその機能を支える裏側では複雑なクエリが発行され、MySQL に多大な負荷をかけています。サイボウズのクラウドには数十テラバイトに登る MySQL データがあり、数千万件オーダーのテーブルを複数 JOIN するクエリが毎秒のように実行されるという、エンジニア魂が滾る環境です。 現在サイボウズでは性能改善に力を入れており、僕もその業務に従事しています。例えば2018年

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 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

MySQLコミュニティマネージャのMorgan Tocker氏による、テーブルサイズが大きくなるにつれてINSERTのパフォーマンスが落ちてきてしまうことを防ぐ様々な方法についてのまとめ。 今日は、パフォーマンス問題を引き起こす原因になる、サイズの大きいテーブルのパフォーマンスを改善することについて書いてみようと思う。このアドバイスのうちのいくつかは、たくさんのテーブルをまとめて大きくなっているデータベースにも適用できるが、大抵の場合、独立した大きなテーブルというのは特に問題になりやすいものだ。 一般的に知られていると思われるのは、テーブルを変更する時のスピードは、そのサイズが大きくなるにつれて遅くなることだ。以下の図は、一般的なB+ツリーインデックスのパフォーマンスを時系列で見たものだ。 このグラフは、MySQL@Facebookの記事から拝借したものだ。これは、insert buffe

仕事でMySQLのパフォーマンスチューニングをしていて、インデックスについて分かっていないことが多かったので調べたことをメモ。基本的なところから学習しなおした。 MySQLのインデックスは、カラムが特定の値をもつレコードの迅速な検索に使用される。インデックスを使用すれば、数百とか数億ものレコードが入っているテーブルから、一組のレコードを迅速に見つけて取り出すことが可能になる。 しかし、インデックスは速度を改善することもあるが、挿入の邪魔になって遅くなることもある。 インデックスを適切に使うために、まずはインデックスの基本概念をおさえる必要がある。 インデックスの概念 インデックスとは インデックスの仕組みを理解するには、まずMySQLがどのようにクエリに応答するかを知る必要がある。 例えば、 SELECT * FROM phone_book WHERE last_name = 'Hoge'

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

今日一日調べたこととかまとめてみる。 問題点 次回リリースの新機能はDB select負荷がかなり掛かるはずである。 現状でもデータLOADによる負荷が10に達し、selectにスロークエリ、接続エラーが出ている。DBの負荷分散が急務である。 参考: Load Average 参考: Slow Query あと、STATUSテーブルが2GBに達しようとしているので、デフォルトのサイズ制限4GBが見えてきた。再定義できるけど。 垂直分割対応案 日本語版DBと英語版DBのデータベースとクローラを別ホストに格納する 現状、favotterとfavotter_enはほぼ同規模のDBとなっている。 ただし、参照は圧倒的にfavotterが多い。 favotter_enのクローラを止めたら、スロークエリが激減した事がある。 参考: 小野マトペ on Twitter: "まる一日英語版のクローラ止めてた

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

年末年始休業のお知らせ お客様各位 毎度格別のご愛顧をうけ賜りありがとうございます。 誠に勝手ながら下記日程で休業とさせていただ... NEWS アンタスのエンジニア　異業種からの転職4 エンジニア紹介 塾講師として理系の受験生のために尽力してきた鶴谷君。前職でWEBシステムに携わったことがき... BLOG

MySQLのレプリケーションは非常に簡単に使える割には応用の幅が広いので非常に人気のある機能の一つである。レプリケーションの応用分野は例えば、 バックアップ 参照系の負荷分散 HA（高可用性） ディザスタリカバリ（サイト間レプリケーション） BI（レポーティングetc） という風にとても多くのバリエーションがある。このブログを読んで頂いている皆さんの中にもレプリケーションを使っている方は多いのではないだろうか。ご覧の通りMySQLのレプリケーション機能はミッションクリティカル分野でも利用されているが、レプリケーションの使い方が適切でないとシステムの安定稼働に支障を来してしまってDBAやシステム管理者の肉体的、精神的負担が増大してしまう。逆にレプリケーションを堅牢に運用することが出来ればマクラを高くして眠れるというものだ。レプリケーションはMySQLの代表的な機能であるので、レプリケーション

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_

MySQLの高度な管理とチューニングテクニック：快速MySQLでデータベースアプリ！（11）（1/2 ページ） 本連載もついに最終回。今回はMySQLサーバの運用・管理に必要な状態監視、チューニング、バックアップ、セキュリティについて解説する。以下のテクニックを駆使すれば、MySQLをさらに安定稼働させられるだろう。 前回までは、さまざまな言語やアプリケーション、とりわけWebアプリケーションからMySQLを利用することを主眼に説明してきました。皆さんの中には、それらを応用した実用的なプログラムを考えている方もいるかと思います。そこで、今回は運用上必要となるテクニックをいくつかのトピックに分けてご紹介します。「まだまだ実用は先だ」と思われている方も、いつかくる日のためにこんなこともできるということだけでも知っておいてください。 ロギング機能と動作ステータスの取得 障害発生を防ぐための一番の

SlowLogの設定 環境設定ファイル(Windowsではmy.ini，Linuxではmy.cnf)に次のような設定を加えるとSlowLogが有効になる。 log-slow-queries SlowLogの有効化(ログファイル名を指定可能) long-query-time=2 SlowLogに記録する処理時間の上限 log-long-format インデックスを使用しないSQL文の記録 long-query-timeパラメータは，SlowLogに記録するしきい値を秒単位で設定する。この場合には，2秒超える処理時間を費やしたSQL文を記録する。また，log-long-formatを指定すると，インデックスを使用しないSQL文もSlowLogに記録する。 SlowLogの確認 SlowLogが動作しているかどうかは，次のコマンドで確認できる。log_slow_queriesがONであれば有効と