MySQLのコネクションハンドリングの内部構造、スケール限界、そして最大コネクション数のチューニングなどについてご紹介します 免責事項 この記事はGeir Hoydalsvik氏によるMySQL Server Blogの投稿「MySQL Connection Handling and Scaling」(2019/3/19)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。 この投稿では、MySQLのコネクション、ユーザースレッドおよびスケーリングについて取り扱います。MySQLがどのように動作するかをよりよく理解することで、アプリケーション開発者やシステム管理者が、トレードオフを踏まえた良い選択をできることでしょう。本記事ではコミュニティー版でコネクションがどのように動作するかについて述べますが、一方でスレッドプール、リソースグループ、あるいはコネクション多重化といった関
ブックマーク / yakst.com (23)
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a2ikm 2019/05/22
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RethinkDBはなぜ失敗したのか | Yakst
つまり、これらのマーケットは小さく、しかもデータベースのマーケット自体よりも小さいのです。とは言え、どれかが他よりもマシになりうるでしょうか？ マネージドホスティングは、本質的にはユーザのためにAWSでデータベースを動かすことで、そうすることでユーザたちは自分で動かす必要がなくなります。これらのサービスを使う代わりになるのは、AWSに自分でデータベースを立てることです。したがって、マネージドなデータベースホスティングサービスが課金できる額には、非常に厳しい上限があることになります。Compose.ioやmLabが、RethinkDBよりも1桁あるいは2桁多いユーザを抱えるMongoDBを提供していることを考えて、マネージドホスティングを提供することには少しの良い点もないという結論を下しました。 Database as a Serviceはマネージドホスティングの更に複雑なバージョンです。D
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多分あなたにKubernetesは必要ない | Yakst
trivago社の小規模な開発チームがコンテナオーケストレーターとしてKubernetesではなくNomadを採用することになった経緯と理由について、両プロダクトの特徴やユースケースに言及しつつ紹介されています。 [HashiCorp][Kubernetes]原文 Maybe You Don't Need Kubernetes (English) 原文著者 Matthias Endler 原文公開日 2019-03-21 翻訳依頼者 翻訳者 msh5 翻訳レビュアー doublemarket 原著者への翻訳報告 2129日前 Twitterで報告済み 2128日前 原著者承諾済み 編集 スクーターに乗った女性（イラスト画像の作成元はfreepik、NomadロゴはHashiCorp） Kubernetesはコンテナオーケストレーションの巨人です。世界中で巨大なデプロイメントを動かしています
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GitHubのRails離れと、迫りくるMicrosoft | Yakst
Microsoftによる買収が発表されたGitHubは、これまでどう進化し、今度どうなっていくのか？開発者プラットフォームとしてのGitHubが目指す未来を、同社のSam Lambert氏がプログラミング言語、データセンター戦略、AIといった様々な観点から語る。 [Ruby on Rails]原文 GitHub goes off the Rails as Microsoft closes in (English) 原文著者 Thomas Claburn (The Register) 原文公開日 2018-08-16 翻訳依頼者 翻訳者 mkasasagi 翻訳レビュアー doublemarket taka-h 原著者への翻訳報告 2240日前 メールで報告済み 2230日前 原著者承諾済み 編集 プラットフォーム改造で変わる「Ruby専門店」。今後はGo、Java、Kubernetesへ。
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CPU使用率は間違っている | Yakst
Netflixのパフォーマンスエンジニアである筆者からの、topコマンドなどで表示されるCPU使用率(%CPU)は、いまや本当の使用率を表しておらず、チューニングなどのための指標として使えないという指摘。なぜそうなってしまったのか、何を見れば本当のCPU使用率がわかるのかをわかりやすく解説した記事。 私たちみんながCPU使用率として使っている指標は非常に誤解を招くもので、この状況は毎年悪化しています。CPU使用率とは何でしょうか？プロセッサーがどのくらい忙しいか？違います。CPU使用率が表しているのはそれではありません。私が話しているのは、あちこちで、あらゆる人たちに、あらゆる監視製品で、あるいはtop(1)でも使われている、"%CPU"という指標のことです。 あなたの考えているであろうCPU使用率90% : 実際 : "stalled"(訳注 : 以下ストールと言う)とは、プロセッサーが
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MySQLインデックスのお手入れの基本 | Yakst
Percona Database Performance Blogの翻訳。既に運用を始めたデータベースで、インデックスが正しく使われているか、無駄や不足がないかを確認する方法のまとめ記事。クエリをひとつひとつ確認するのではなく、統計情報を元に判断する分かりやすい方法。 このブログ記事では、MySQLインデックスに手入れする基本的なステップについて見ていこうと思います。 データベースは、インデックス次第でハイパフォーマンスにも、役立たずで遅くて大変にもなりうることはご存知でしょう。インデックスは、時々手入れをする価値がある非常に重要なものです。それでは、何をチェックすればよいのでしょうか？順不同ですが、確認すべき点を挙げてみます。 1. 使われていないインデックス sysスキーマで、使われていないインデックスをとても簡単に見つけられます。 schema_unused_indexes ビューを
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Linuxで、どのプロセスがページングを行っているのか調べるには？ | Yakst
スワップがなぜ起きるか、どのようにスワップの状態を確認するべきかの平易な解説。Quoraの質問に対する、Robert Love氏の回答。 質問に対するストレートな回答は、調べるのは不可能、だ。どうしてそうなのかを説明してから、君の知りたい情報を含んでいるであろう、5つの関連する質問に答えよう。 Linuxのような、モダンなOSにおいては、スワップはシステム全体における現象だ。ある1つのプロセスがスワップに関する責任を持っているわけではない。システムがスワップしているかどうかは、メモリプレッシャの機能による。物理メモリを大量に使おうとすれば、スワップしてしまう。何をスワップアウトするかは、一番少ないページを要求しているのが何かによる。何をスワップインするかは、一番ページを必要としているのが何かによる。プロセスがRAM上に存在しないページを要求した時、そのページはディスク上にあるので、スワップ
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6万ミリ秒でできるLinuxパフォーマンス分析 | Yakst
NetflixのシニアパフォーマンスアーキテクトであるBrendan Gregg氏による、Linuxサーバにログインして60秒でまず調べることのまとめ。 パフォーマンス問題でLinuxサーバーにログインしたとして、最初の1分で何を調べますか？ Netflixには、多数のEC2 Linuxからなるクラウドがあり、そのパフォーマンスを監視したり調査したりするための数々のパフォーマンス分析ツールがあります。その中には、クラウド全体にわたる監視を行うAtlasや、オンデマンドにインスタンスの分析を行うVectorがあります。これらのツールは多くの問題を解決する手助けをしてくれますが、各インスタンスにログインし、標準的なLinuxパフォーマンスツールを実行する必要がある場合もあります。 この記事では、すぐ使えるはずの標準的Linuxツールを使いコマンドラインにおいて、最適化されたパフォーマンス調査を
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マイクロサービス時代のHAProxy | Yakst
マイクロサービスのアーキテクチャでシステムを開発すると、サービス間の通信を効率的に管理する方法が必要になる。この問題を解決するためにHAProxyを使う一例を提示する。 「マイクロサービス」は、この10年でもっとも興味深いアーキテクチャーのスタイルを表す言葉として、使い散らされている最新のアーキテクチャーバズワードでしょう。 マイクロサービスとは？ Martin Fowlerの定義によれば以下のようになります。 要するにマイクロサービスというアーキテクチャーのスタイルは、それぞれが独自のプロセスで動きHTTPリソースAPIなどの軽量なメカニズムでコミュニケーションを取り合う小さなサービスの形をとったひとつのアプリケーションを開発していくというアプローチです。これらのサービスは、ビジネス上の機能を中心に作られ、完全に自動化されたデプロイの仕組みによって、別々にデプロイできます。これらのサービ
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データのロストは発生するか？ | Yakst
MySQLあるいはMongoDBにおけるコミットの読取り一貫性および受信確認されたコミットの保護についてのブログ記事を紹介する。MongoDBにおけるドキュメントの問題についても言及されている。 出典について この記事はMark Callaghan氏のブログ内の記事、Losing it?(2015/10/11)を翻訳したものです。 何年も前、Google社のMySQLチームのWei Li氏の厚意によって準同期レプリケーションが実装されました。この準同期レプリケーションのユースケースは限られており、コミュニティーはこれが意図した動作をしなかったため失望しました。そのうちに、InnoDBのバイナリログにグループコミットが実装されました。最初はFacebook社のMySQLチームに、そしてMariaDBで改善され、最後にMySQLのアップストリームに取り込まれました。グループコミットによって、い
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Redis作者自身によるRedisとMemcachedの比較 | Yakst
Redisの作者antirez氏自らによる、memcachedとRedisの長所短所の比較。特に、Redisを単なるキャッシュ用アプリケーションとしてmemcachedと比較することの間違いと、それぞれの向いている使用方法についての私見。 あなたが私と面識があるなら、私が競合製品があることが悪いと考える人間でないことはご存知でしょう。ユーザーに選択肢があることは本当にいいことだと思っていますし、だからこそ他の技術とRedisを比較するようなことはほとんどしませんでした。 しかし、最適なソリューションを選ぶためには、ユーザーは正しく情報を持たねばならないのも確かです。 この記事を書くのは、有名なライブラリであるSidekiqの作者として知られるMike Perhamが、Redisのバックエンドストレージとしての使い方を書いた記事を読んだのがきっかけです。従って、私はMikeがRedisに「反
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MySQL 5.6のインストール後にチューニングすべき項目 | Yakst
MySQLコミュニティマネージャのMorgan Tocker氏による、MySQL 5.6をインストールした後にデフォルト値から変更した方がよいパラメータの解説。 数々のデフォルト値の改善によって、過去のバージョンと比べてMySQL 5.6では設定しなくてはならない値がかなり減った。とは言え、変更すべきものについてここで書いておきたい。 InnoDBの設定 innodb_buffer_pool_size - デフォルトは128M。これは、メモリにロードされるデータとインデックスのためにInnoDBがどのくらいメモリを使うかを指定するものなので、設定すべき重要な値だ。MySQLの専用サーバなら、搭載されているメモリの50%から80%が推奨される設定値だ。例えば、64GBのRAMを搭載しているサーバなら、バッファプールは50GB程度にすべきだろう。 innodb_log_file_size -
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Bashのよくある間違い | Yakst
原文は2015年8月22日時点のものを利用しており、それ以降に追記、更新されている可能性があります。 本翻訳は原作者の許可を得て公開されています。 Thanks for GreyCat! このページはBashプログラマーが陥りがちなよくあるエラーについてまとめました。以下の例は全てなんらかの欠陥があります。 クオートをいつも使い、どんな理由があっても単語分割を使わなければ、多くの落とし穴からあなた自身を守ることができます！単語分割はクオート表現をしない場合にはデフォルトでオンになっている、Bourneシェルから継承された壊れたレガシーな設計ミスです。落とし穴の大半はクオートされていない展開になんらか関連し、単語分割しその結果をグロブします。 1. for i in $(ls *.mp3) BASHプログラマーたちがループを書く際にもっとも犯しがちなよくあるミスは以下のような感じです。: f
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InnoDBの透過的ページ圧縮(MySQL Server Blogより) | Yakst
InnoDBではMySQL 5.1のInnoDBプラグインからページ圧縮の機能があるが、新しく透過的なページの圧縮が実装された。機能上の制約、内部の実装、ベンチマーク結果などをご紹介する。ハードとファイルシステムを適切に選ぶことで最大300%の性能向上と旧来の圧縮と同等の圧縮効果が得られる可能性がある。 免責事項 この記事はSunny Bains氏によるMySQL Server Blogの記事「InnoDB Transparent Page Compression」(2015/8/18)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。 鋭敏な読者の皆様はInnoDBはMySQL 5.1のInnoDBプラグインから既に圧縮機能をもっていることに気がついているだろう。我々は「ページ圧縮(Page Compression)」という用語はMySQL 5.7でリリースされる予定の
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innodb_file_per_tableが有効な時にディスク容量を開放するには | Yakst
MySQL Performance Blogの翻訳。innodb_file_per_tableが有効になっている時、データを削除してもデータファイルのサイズは小さくならない。これを小さくする方法とは。 September 25, 2013 By Nilnandan Joshi innodb_file_per_tableがOFFの時には、全てのデータはibdataファイルに保存される。テーブルをドロップしたりデータを消したりしたとき、使用されていないディスク領域を解放するには、ダンプしてからリストアするしかない。 innodb_file_per_tableがONの時には、各テーブルのデータとインデックスはそれぞれの表領域ファイルに保存される。しかし、共有の表領域であるibdata1も容量が増えてしまう。これがなぜ起きて、どうやって解決するかはこちらの記事(日本語訳)を見て欲しい。 上に挙げた
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PostgreSQLのアンチパターン : 何でもかんでもjsonに入れる | Yakst
PostgreSQL 9.2より追加されたJSON型だが、特徴を理解して適切に使わないと色々な副作用に悩まされることになる。その問題点を挙げると共に、どのような場合に使うべきかの指針を示す。 PostgreSQLは、データ型としてjsonをサポートしています。しかし、やりたいことがある時に何でもかんでもjson型を使ってしまうというのはやめるべきです。これは、hstoreや新しく登場したjsonb型にも同じことが言えます。これらの型は必要な時には便利なツールになりますが、PostgreSQLでデータのモデリングを行う際に最初に検討すべきものではありません。 なぜなら、データを呼び出したり操作したりするのが難しくなってしまうためです。 何もかも同じところに入れてしまおうとすることによるアンチパターンをご存知の読者もいるでしょう。EAVアンチパターンは、長らくデータベーススキーマにおける必要悪
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InnoDBの分離レベルによるMySQLのパフォーマンスへの影響 | Yakst
MySQL Performance Blogの翻訳。MySQLがサポートする4つのトランザクション分離レベルの特徴とパフォーマンス上の特性を、トランザクション履歴の保持方法に的を当てて比較。 January 14, 2015 by Peter Zaitsev 過去数ヶ月に渡って、InnoDBのトランザクション履歴の負債の危険性と、MVCCがMySQLのパフォーマンス問題の原因になりうることについて、いくつかの記事を書いてきた。この記事ではそれに関連して、InnoDBのトランザクション分離レベルとMVCC(multi-version concurrency control、多版型同時実行制御)との関連性、そしてそれらがMySQLのパフォーマンスにどう影響するのかを取り上げてみようと思う。 MySQLのマニュアルにはMySQLでサポートされているトランザクション分離レベルの詳細な説明がある。こ
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大規模環境でMySQLのGTIDを適用して得られた教訓 | Yakst
MySQL 5.6からの機能であるGTIDを、Facebookの環境に適用した際の流れと主な不具合、そしてそれらの修正点について、Facebookのエンジニアによるまとめ。 by Evan Elias and Santosh Praneeth Banda Global Transaction ID (GTID)は、MySQL 5.6の新機能の中でも最も使わずにはいられない機能の一つだ。このおかげで、フェイルオーバやポイントインタイムリカバリ、階層を持ったレプリケーションなどに非常に有益だし、クラッシュセーフなマルチスレッドレプリケーションの必須条件にもなっている。この数ヶ月で、我々はFacebookの全ての本番用MySQLインスタンスで、GTIDを有効にした。その中で、この機能の適用方法や操作について、たくさんの知見が得られた。たくさんのサーバサイドの修正事項については、WebScaleS
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InnoDBのプライマリキーとセカンダリキー | Yakst
InnoDBのテーブルから、プライマリキーを取得するクエリを書いたのに、なぜかセカンダリインデックスが使われることがある。この仕組みを、InnoDBのインデックスの格納方法から解説する。 今日、EXPLAINの結果を色々と試してみている時に、興味深い問題にぶち当たったので、ドキュメントには載っていないこの現象をここで共有しておこう。 とても単純なInnoDBのテーブルを考えるところから始めよう。2つのINT型のカラムを持ち、最初のカラムがプライマリキーで、2番目のカラムに普通のインデックスが張ってある。 CREATE TABLE `t1` ( `id1` int(10) unsigned NOT NULL, `id2` int(10) unsigned DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id1`), KEY `id2` (`id2`) ) ENGINE=InnoDB;
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MySQL 5.6での、マルチカラムインデックスとカラムごとのインデックスの比較 | Yakst
MySQL Performance Blogの翻訳。複数のカラムを指定したマルチカラムインデックスを使うべきか、カラムごとに別々にインデックスを作るべきかは悩ましい問題だ。しかし、MySQL 5.6で導入されたIndex condition pushdownの仕組みを理解すれば、マルチカラムインデックスを効率的に使うことができるようになる。 インデックスに関する話をしている時によく出てくる質問と言えば…マルチカラムインデックスを使うべきか、カラムそれぞれにインデックスを張るべきか、ということだ。Peter Zaitevがこれについて2008年に書いていて、その時の結論としては、マルチカラムインデックスが多くの場合においてベストな解決策だ、というこだった。しかし、最近のオプティマイザの進化によって、MySQL 5.6では事情は違ってきてはいないだろうか？ 準備 テストのため、以下のような2つ
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