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こんにちは、freee Developers Advent Calendar 2021、19日目のid:shallow1729です。昨日はtdtdsさんで【マジで】サイバー演習シナリオの作り方【怖い】でした！障害訓練後に攻撃方法を解説された時はリアリティの高さに驚きました。 僕はMySQLを使っていて発生した不思議な挙動の調査の話をしようと思います。 今回問題となったクエリ 今回話題にするクエリは以下のようなシンプルなものです。 SELECT * FROM hoge WHERE id IN (...)MySQLのパラメーター次第ですが、デフォルトの設定だとこのIN句の中の値の数が数万になると適切なインデックスが用意されていてもフルスキャンが発生する事がありました。このクエリがテーブルのほとんどのレコードを網羅するような場合や高速でレコードを大量にinsertして統計情報が追いつかないケー
RDBMSのテーブルにINDEX（セカンダリINDEX）を作成する場合、よく「カーディナリティが低いカラムには作るな」と言われます。 どんな場合でも当てはまるのか、少し実験して確かめてみます。 カーディナリティとは 今さら解説するまでもないかもしれませんが、「あるカラムにおける、取りうる値の種類」のことです。 ER図など、DBに絡む場面で別の意味で使われることもありますが、ここではこの意味で使います。 例えば、性別を表すカラムがあり、必須で値を入れなければならない場合は、「男性」「女性」の2種類、です。 「カーディナリティが低いカラムにINDEXを張るな」の意味 先に挙げた「性別」の場合、もし対象となる全レコードで男女の比率がほぼ１：１であれば、INDEXで絞り込める範囲は1/2程度です。絞り込みの効果があまりありません。 このような場合は、わざわざセカンダリINDEXを使うのではなく、テ
order byにインデックスが効かないケースの前に・・・order byにインデックスが使用されるのは、どんな時？ 単独でインデックスが張られているカラムをorder byに指定したとき。 Where節内で使用したカラムとorder byで指定したカラムと合わせて複合インデックスが張られているとき（ただし、Where内では定数が指定されていること） この通りに指定してもインデックスが効かないケースがあります。 それが下記です。 ※ key1はkey_part11で構成されるインデックス、key2はkey_part21とkey_part22で構成されるインデックスとしています。 order by句に複数のインデックスを使用する SELECT * FROM t1 ORDER BY key_part11, key_part21, key_part22; この例では２つ以上のインデックスをord
MySQL(RDBMS)でビッグデータを扱う ビッグデータというのは、概ね通常単一のPCでは扱いきれないデータ量のレコード数のデータのことを言います。 一般的にはDBなどに蓄積されているデータよりも蓄積はされても参照されることのないログファイルを指してビッグデータと呼ばれるようですが、通常参照されることのないデータをわざわざ検索することにそれほど価値や意味を見出すことには疑問が残ります。 また、ログファイルといえどもそうそう１億行にも達するようなデータというものはwebサービスを運営していたとしても早々お目にかかれるものでもありません。 なので、「ワイもビッグデータを扱ってみたい！」とふと思った少年少女そのほかおじさんなどに向けた「手軽に作れるビッグデータ」の方法を記述していこうかと思います。本記事を試行するにあたって必要なシステム本記事ではMySQL5.5を利用していますが、5.1以
こんにちは、ミドルウェア開発チームの青木(@a_o_k_i_n_g)です。 今回は、サイボウズ製品のひとつであるkintone に対して行った性能改善の成果を紹介したいと思います。kintone は面倒なコーディング無しに業務アプリケーションのようなものを作ることができ、様々なデータを格納したり、複雑な条件で検索したりソートしたり、アクセス権もきめ細やかに設定したりできるというサービスです。このkintone はサービスの性質上、多種多様で複雑なクエリを発行します。またデータ量も膨大でMySQL だけで計数十テラバイトのデータが存在しており、クエリの処理時間が長時間かかってしまうこともあります。 サイボウズではkintone の性能改善に力を入れており、今回はその成果を紹介しようと思います。 はじめにkintone はテナントごとに大きく使い方が異なり、性能改善が効くケースもあれ
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
OpenStackは以下を参考にインストール。 http://docs.openstack.org/grizzly/basic-install/apt/content/ インストールバージョンはgrizzly。 OSはUbuntu12.04。 コントローラノード1台、ネットワークノード1台、コンピュータノード2台の構成。 で、インストール後管理画面を開くと異様に遅いOpenStackが。 とりあえずvmstatで状況を確認。 hoge@fuga:~$ vmstat 1 procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- -system-- ----cpu---- r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa 1 1 34888 73116 35168 881976 0
最近、寒暖の差が激しいですがみなさん体調は崩されていないでしょうか？ こんにちわ。モニプラ for Facebookを担当しています高橋です。 サービス開始当初は問題なかったものの稼働が高くなりデータ量が多くなって クエリのパフォーマンスが悪化すること…よくありますよね？ 今回はクエリチューニングの基本的な手順とケース別に解決方法を解説したいと思います。 クエリチューニングの手順 1.スロークエリログで問題のクエリをあぶり出す まずはどのクエリが問題なのか特定する必要があります。 アプリケーション側でクエリの実行時間を測定し自前でログを出力しておくというのも手ですが、 お手軽にMySQLの設定で一定時間以上掛かったクエリをログに出力しておくことができます。 スロー クエリ ログ(MySQL 5.1 リファレンスマニュアル)mysqldを–log-slow-queriesオプションつきで起
テーブルのサイズはphpMyAdminでも見れますが、コマンドから見れたほうが何かと便利なので、調べてみました。 全てのデータベースのサイズを確認する # MB単位 select table_schema, sum(data_length+index_length) /1024 /1024 as MB from information_schema.tables group by table_schema order by sum(data_length+index_length) desc; +--------------------------+---------------+ | table_schema | MB | +--------------------------+---------------+ |database1 | 5579.89978790| | databas
サンプルサーバーのパケットフィルタは最初は以下の内容で設定し、セキュリティを確保しています。 tcp 22 はプライベートLANからの受信のみ許可 tcp 3306 は 153.127.195.113 のappサーバーだけに公開 tcp 80 は公開 tcp, udp の 32768-61000 はアウトバウンド通信の戻りパケット用に許可 ストリーミングのフラグメントパケットは公開 ip は基本拒否 また IP アドレスを打たずにホスト名でアクセス出来るように /etc/hosts に以下のエントリを追加しました。 153.127.195.113 app 153.127.203.176dbMySQLクライアントで接続して TCP の状態を観察 ここから実際にサーバーを動かして、その挙動を観察していきます。db サーバーにdb1 データベースを作成し、アクセスユーザー user1 を追
新しい情報を盛り込み、信頼性や正確さといった目標を重視するという前版からの方針に加えて、第3版では、MySQLの動作の仕組みに関する事実だけでなく、MySQLがそのように動作する原理を伝えたいと考えて執筆されている。そうした原理の実質的な効果を示す、より具体的なストーリーやケーススタディを盛り込んで、それらをベースとして、「MySQLの内部のアーキテクチャや処理がそうなっているとしたら、実際の使用状況で実質的にどのような効果が得られるのか」、「そうした効果はなぜ重要なのか」、「結果として、MySQLは特定のニーズにどのように適しているか、あるいは適していないか」という質問に答えている。MySQL管理者やアプリケーション開発者が求める必須の知識や手法を掘り下げて、問題や課題に対して実践的な考え方と解決の手法を示す。読者のMySQLについての理解と技術を一段高いレベルに引き上げる。改訂第3版。
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データベースの処理は、しばしばシステム全体の性能を大きく左右する。システムのパフォーマンスが悪ければハードウェアリソースの不足を招き、余計な投資が必要になる。逆に適切なチューニングを施せば、ITコストを抑えられるはずだ。MySQLのエキスパートである、サン・マイクロシステムズのエンジニアに、そのポイントを聞いた。 ビジネス環境が激変する昨今、ITへの効率的な投資を模索する動きが続いている。そんな状況の中、オープンソースに注目する企業も少なくないのではないだろうか。だが、ただ価格が安いからという理由だけで導入してもメリットを得られない。的確なメンテナンスを行わなければ、ハードウェアリソースの不足によりさらに投資が必要になることもある。 1日以上かかっていたクエリ処理を1秒に短縮 システムの性能を大きく改善する可能性があるのが、データベースのパフォーマンスチューニングだ。パフォーマンスチューニ
builderscon 2017 8/4(Fri) 11:00 から登壇した際のスライドです。
こんにちは、みかみです。 今日のクラスメソッドのAWSおみくじ、RDS（t1.micro）でしたー！（昨日はAurora！＠＠ｖ はじめに 前職＠アプリ開発時、MySQL のクエリチューニングをさせていただく機会がありました。 ユーザー入力のキーワードで全文検索 → 見つかったレコードを返すのですが、所要時間、約3分。。 Apache タイムアウトして画面真っ白。。。（泣きそうでした＞＜。 EXPLAINで実行計画を調べた際に、select_typeにはクエリの種類が表示されるのだが、代表的なサブクエリには次の3つのパターンがある。 SUBQUERY DEPENDENT SUBQUERY DERIVED 結論から言おう。遅いのは2番目、DEPENDENT SUBQUERYである。DEPENDENT SUBQUERYとはいわゆる相関サブクエリに相当するもので、サブクエリにおいて外部クエリの
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