タグ

databaseに関するledlizerdのブックマーク (10)

  • Ultimate Guide to Improving MySQL Query Performance

    MySQL is certainly a powerful open source database management system, but even the most robust engine struggles when queries take an eternity to execute. For DBAs and developers, improving MySQL query performance is an ongoing goal. Efficient query performance is crucial for ensuring the smooth operation and optimal user experience of applications powered by MySQL databases. When businesses rely h

    Ultimate Guide to Improving MySQL Query Performance
  • 時系列データベースの論文を書いた - ゆううきブログ


    11 (IOTS2018)稿 IOTS2 -  稿 2稿 稿 HeteroTSDB:    稿Mackerel AWS Summit Tokyo 2017Web System Architecture 
    時系列データベースの論文を書いた - ゆううきブログ
  • ユーザ情報を保存する時のテーブル設計 - そーだいなるらくがき帳


        2024/02/14  agilejourney.uzabase.com  User   tabletable DBPostgreSQLER table users table INSERTUPDATEDELETE user_detail user
    ユーザ情報を保存する時のテーブル設計 - そーだいなるらくがき帳
  • 分散ロックという名の過ち - Software Transactional Memo

     TL;DR; 「分散ロック」が分散システムの設計図に登場した時 だいたいその設計は間違っていて当に必要なものはトランザクションだ 並行システムを実装する際にロックを用いるのはとても自然なことだ。 僕も普段はロックフリー系のアルゴリズムに詳しいと言われがちだが知識量でいったら実はロック系の方が多く蓄えているかも知れない。 分散システムは並行システムであることが多いので、その中にロックが登場するのはとても自然な発想である。 よく「分散」「並行」「並列」の言葉の定義がごっちゃになっているケースがあり、この記事の主題にしたいわけではないので深くは言及しないが、分散システムは環境などの要因で突如として参加者が音信不通になったり復活したりする点で並行システムと大きく異なる。 並行システムと同じノリで分散システムを設計しようとした際に陥る頻出の過ちが「分散ロック」である。そのアイデアはとても簡単で

    分散ロックという名の過ち - Software Transactional Memo
  • MySQLのクエリの良し悪しはrows_examinedで判断する - かみぽわーる

    仕事やらなんやらでMySQLのクエリの良し悪しを判断する必要があるとき、EXPLAINの内容だけだとどのぐらい良くなったり悪くなったのか分からないので SET long_query_time = 0; してrows_examined (そのクエリでrows_sent行の結果を返すために何行に触ったのか)も一緒に提示するようにしている(少なくともMySQL 5.7時点ではrows_examinedはslow_query_logでしか確認できないはずperformance_schemaが有効ならevents_statements_historyやその仲間たちで確認できるとのこと*1 MySQL :: MySQL 5.6 リファレンスマニュアル :: 22.9.6 パフォーマンススキーマステートメントイベントテーブル)。 例: 上の例のBeforeは、もともとDBAが書いた温かみのあるSQLでO

    MySQLのクエリの良し悪しはrows_examinedで判断する - かみぽわーる
  • 時系列DBって結局どれがいいんだっけ #TSDB - weblog of key_amb

    ※4/6 その後調べた情報などを記事末尾に追記 前提となるニーズ サーバの負荷情報とか、アクセス状況のような KPI を取得・保存し、可視化(参照してグラフ化)したい。 リアルタイム性が要求される。5分以上前のデータしか見れませんみたいなのはお呼びでない。 古いデータはそんなに精度は気にしないけど、ロングスパンで俯瞰して見れたら便利。 最近はビッグデータ環境の時系列データ解析もビジネスではけっこうニーズがありそうだけど、そっちはもう少し要求が多そう。 ここでは考えないことにする。 選択肢になりそうなもの 古きよき RRDtool Elasticsearch + Kibana Graphite + Grafana InfluxDB + Grafana 等 Zabbix 他に、現実的には SaaS に任せるという手段もあるだろうけど、そう言うと話が終わってしまいそうなので、ここでは考えないこと

    時系列DBって結局どれがいいんだっけ #TSDB - weblog of key_amb
  • 挿入と参照ロックに疲れ果てた俺たちは - ichirin2501's diary


    INSERT? from ichirin2501 www.slideshare.net  @ichirin2501 Slideshare  (@shiba_yu36) 2015, 822 MySQLINSERTINSERTMySQL
    挿入と参照ロックに疲れ果てた俺たちは - ichirin2501's diary
  • Go言語でSQLのトレースをする


    Go MySQL使General Log  Golang database/sql DB database/sql/driver interface 使 go-sql-proxy 使 go-sql-proxy hooks := &proxy.Hooks{ // Hook fun
  • Mackerelを支える時系列データベース技術 - ゆううきブログ


     2018/01/06Mackerel -   Mackerel  GraphiteGraphite使GraphiteGraphite  Graphite  whisper carbon-cache   
    Mackerelを支える時系列データベース技術 - ゆううきブログ
  • NTTデータとPostgreSQLが挑んだ総力戦。PostgreSQLを極限まで使い切ったその先に見たものとは?(前編) NTTデータオープンソースDAY2015 - Publickey


    NTTPostgreSQLPostgreSQL使 NTTDAY2015 使PostgreSQL PostgreSQL使NTT126NTTDAY 2015NTTPostgreSQLPostgreSQL使
    NTTデータとPostgreSQLが挑んだ総力戦。PostgreSQLを極限まで使い切ったその先に見たものとは?(前編) NTTデータオープンソースDAY2015 - Publickey
  • 1