本サーバのログを見ていたらCPU警告だらけになっていたので、チューニングして効果のあったものを記録していく。 参考にしたページGoogle App Engineを高速化する3つのtipshttp://mattn.kaoriya.net/software/lang/python/20080526182049.htm ディスク＜帯域＜CPUの順に制限がキツくなるGoogle App EngineのQuota構成から見るコストパフォーマンスの高いシステム構成http://coreblog.org/ats/now-we-are-free-from-qota-hell Google App Engineのmemcacheを試してみたhttp://taichino.com/programming/487 Google App Engineのmemcache APIがやばすぎるhttp://mattn.
MySQL 5.1のmysqldumpslowを使うとチューニングが楽になる！という話題です。 mysqldumpslowはもともとMySQLに付属しているツールで、スロークエリログを集計してくれるものです。これ自体はMySQL 5.1で特に変わったところはありませんが、スロークエリログ本体の方が機能強化されているため、組み合わせるとなかなか便利になっています。MySQL 5.1におけるスロークエリログの主な機能強化は以下の三点です。 long_query_timeに1秒未満の値を設定できるようになった。 出力先を設定できるようになった。 これらの設定をオンラインで変更できるようになった。 これでどうなるかというと、MySQLの性能分析をしたいと思ったときに、サーバを止めずにその場で mysql> set global slow_query_log = 1; mysql> set glob
Python Performance Tips このページはPythonプログラムの実行効率を改善するさまざまなTipsやトリックの紹介に特化しています。誰から得た情報であっても、その情報源を紹介するつもりです。 "fast python"ページをはじめて書いた1996年以降も、Pythonは著しく変化してきました。このことは、幾つかの規則も変化しているということを意味しています。そこで、他の誰かがこのページのメンテナンスを手伝ってくれるという期待をもって、ページをPython wikiに移動させました。 注意：これらのTipsはいつでも、読者のアプリケーションや、実際に使用するバージョンのPythonで盲目的に受け入れるだけでなく、実際に試してみることができます。 これらの新しく独自に書かれたパッケージ、例えば Pyrex 、 Psyco 、 Weave や PyInline のようなも
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データベースの醍醐味は、パフォーマンスチューニングにあります。 チューニングによっては、同じ処理でも1時間掛かる場合もあれば、 1秒で終わるということもあり得る世界です。 僕はDBの魅力に取り付かれた者の一人です。 DBという技術の奥深さが気に入っています。 DBを極めると、どこの現場に行っても絶対に必要とされます。 また、どこの現場に行っても正解を導く方程式は一緒なので応用が利くのです。 しかし、その基本原理を体系的に学べる手段はあまりありません。 OracleMasterやMCDBAといった資格試験でも学べることは限られていて あとはWebで調べるなりマニュアルを読むなりするしかありませんでした。 とくに肝であるパフォーマンスチューニングについては、 経験則でチューニングしている部分も多いです。 Oracle、SQLServer、MySQLと色々なDBのチューニングをしてきましたが、
ディレクトリの中にある大量のファイルを高速に読み込む方法が知りたかったので、実験してみた。想定しているシチュエーションは、一つ一つのファイルは数KB程度だが数が多い、という場合である。適当な順番でアクセスすると、ランダムアクセスになってしまいとても時間がかかる。個々のファイルを読み込む順番はどうでも良く、すべてのファイルを処理することさえできればいいので、原理的にはシーケンシャルアクセスで処理できてしかるべきである。 まず、ファイルシステムについて。HDDやSSDなどのハードウェアにアクセスする際には、ファイル名などという概念はもちろん存在しない。ファイル名と実際のディスク上の対応を管理するのがファイルシステムの主な役割である。ファイルシステムは、ファイル名からそのファイルに対応するブロック番号（メモリアドレスみたいなもんだな）を調べて、そのブロック番号を指定してHDDやSSDにアクセスす
限りなく眠気を誘うPHP Internalsのセッションから逃げる。こっちの 講師はMySQL.comの人。講演慣れしていて、ずっとまともでプロフェッショナルな 感じ。午前中を逃したのが惜しいが、詳しいプレゼン資料は後日公開される らしい。 DELETEのコストはかなり高い 読みだしがすごく多い場合は無効化を示すフィールドを作りUPDATEすべき、 index更新のコストが馬鹿にならないSHOW STATUSの表示結果の解析方法 起動ごとに初期化、全データベースに共通rnd と rnd_next の割合Key_reads : Key_read_requests 、ディスクから読まれた回数：総回数 この割合が1:100より悪くなったら要注意Key_write_requests:Key_writes 総書き込み要求回数：ディスクに書き込ま れた回数 キャッシュの効果などMax_used_con
■ インデックスとは データベースの世界で、インデックス(索引)とはテーブルに格納されているデータを 高速に取り出す為の仕組みを意味します。 インデックスを適切に使用することによってSQL文の応答時間が劇的に改善 される可能性があります。 インデックスにはB-Treeインデックスをはじめ、ビットマップインデックス、 関数インデックスなどの種類がありますが、ここでは最も一般的に使われ、かつ ほとんどのDBMSでサポートされているB-Treeインデックスについて解説します。 ※ CREATE INDEX文でオプションを指定しない場合は通常B-Treeインデックスが 作成されます。 ■ B-Treeインデックスのしくみ B-Tree(Balanced Tree)インデックスは次のようなツリー状の構造になっています。 ツリーの先頭はヘッダブロックと呼ばれています。ヘッダブロックでは、キー値の 範囲
Surviving the 2008 Elections オープニングのあとの最初の講演。2008 年を通じて生き残った技術を紹介。資料は、こちら。 MySQL 3.23 系を使っているところが多い、停止してまで移行できるよい理由がない Proxy サーバとして、Apache 1.3 が使われはじめた Memcached は 2006 年から使われて Facebook をはじめ 2008 年でさらに使われるようになった Porxy サーバとしての Lighttpd、mod_magnet というリクエストをハンドリングモジュールにより使われるようになった(mod_magnet にMemcached のサポートが追加された) ハードウェアの進化、10 dual Xeon から 6 quad Xeons まで進化した(6コア使ってみたい…) NFS root がけっこう使われるとのこと 少ないコ
タイトルはホッテントリメーカーから頂戴しました。 お仕事でmemcachedとかその周辺プロダクトを利用することとなり、memcached、Tokyo Tyrant、Flareのパフォーマンスを測ってみたときに発覚したことを書いておきます。 (前提条件:memcached client for Javaからmemcachedとかその互換プロダクトを利用する場合) まずはパフォーマンスの手っ取り早い指標として処理速度があげられるので、上記3プロダクトをセットアップして、下記のようなテストプログラムをそそくさとこさえました。 public static void main(String[] args) { // memcacheのインスタンス取得 SockIOPool pool = SockIOPool.getInstance(); pool.setServers(new String[] {
今後はメモも含めKazuho's Weblogに書いて行こうと思います。 以前以下のようにツイートした話だけど、OSSの開発モデルを社内開発にそのまま持ち込むのは危険。 チーム開発の場合、簡単にコメント返せないようなPR送られた時点で負けだと思ってる。無駄なコードが生産されないよう事前に設計を詰める作業をすべき / “雑なレビュー - ✘╹◡╹✘” http://htn.to/by5or1 https://twitter.com/kazuho/status/431602421068877824 今日一般的に想定される「OSSの開発モデル」はEric S. Raymondの有名なエッセーである「伽藍とバザール」によって解説されたところの「バザール」である。 「バザール」モデルにおいては、多くの改善提案の中から最善と考えられる実装が取り入れられ、コミュニティで共有されるようになる。同エッセーか
昨年12月8日、MySQL5.1がリリースされました。一般提供開始後わずか10日で25万ダウンロードを記録し、デベロッパーの関心がひときわ高い製品です。今回、MySQLのパフォーマンスチューニングのポイントを、サン・マイクロシステムズ株式会社の島拓也さんと奥野幹也さんにうかがいました。（取材：SDC編集局） 編集局：現在のお仕事について教えてください。 奥野さん：私はMySQLの有償版のサポート業務に携わっています。お客様からいただくいろいろな問い合わせ、たとえば、MySQLの使い方や仕様・動作の細かい質問にお答えしています。トラブルシューティングやパフォーマンスチューニングなども含まれます。 島さん：私はx86サーバの販売を担当しています。x86サーバの差別化要因としてMySQLなどの上位のアプリケーションを含めたソリューションのご提案が主な仕事の内容となります。 編集局：サポートチーム
Blog Search when-present<#else>when-missing. (These only cover the last step of the expression; to cover the whole expression, use parenthesis: (myOptionalVar.foo)!myDefault, (myOptionalVar.foo)?? ---- ---- FTL stack trace ("~" means nesting-related): - Failed at: ${entry.path} [in template "__entry.ftlh" at line 3, column 25] - Reached through: #include "__entry.ftlh" [in template "entry.ftlh" at
=head1 概要 本プロジェクトでは、Perl programming における、パフォーマンスチューニングの要諦について書く。 =head2 チューニングの原則 可読性/メンテナンス性とのトレードオフを意識し、メンテナンス性の低下をひきおこすようなチューニングは気をつけておこなうこと。 =head2 無根拠なチューニングはしない マイクロオプティマイゼーションにおいて、ベンチマーク結果のみにたよったチューニングはできるだけ避け、「どうしてこちらの方が高速なのか」を常に意識するよう心がけるべきである。 =head2 ツール =over 4 =item Benchmark.pm Benchmark.pm は、Perl における標準のベンチマークモジュールである。cmpthese, timethese, timeit などを場合によって使いわけるようにする。本稿でも主にこれを用いる。 =it
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちはオークション事業部プラットホーム技術のチャックです。 オークションでは一部サービスに RDBMS の MySQL を使ってサービスをご提供させていただいております。 オークションでは多くのお客様よりアクセスを頂いておりますので、大量の更新、参照の処理速度に優れた MySQL を選択し、お客様にストレスなくサービスをご利用いただけるよう 日々業務に取り組まさせていただいております。 しかし、精密機器には故障がつきもので、サービス運用の観点からは 「機器が故障するのはしかたない、しかしそれをいかに早く復旧させるか」 といったことを念頭に入れております。 実際には、障害が起こってから復旧させるのではなく、障害が発生した場合に
なぜMySQLのサブクエリは遅いのか。
よくMySQLはサブクエリが弱いと言われるが、これは本当だろうか？半分は本当で半分は嘘である。MySQLのサブクエリだってなんでもかんでも遅いわけではない。落とし穴をしっかり避け、使いどころを間違えなければサブクエリも高速に実行できるのである。今日はMySQLがどんな風にサブクエリを実行し、どのような場合に遅いのかということについて説明しよう。 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カラムを参照しているサブクエリのことである。そし
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