3. HDD 上でのデータベース運用 HDD は遅い 7200rpm × 60sec/min × 0.5 = 平均 240tps 書き込みバッファを活用 DBMS, OS, RAID カード , HDD の各レベル ランダムリードはバッファリング不可能 I/O トランザクションを減らすしかない メモリキャッシュへのヒット率が最重要 OS, RDBMS, memcached … 4. HDD パフォーマンスの上限予測 限界 tps × アクセス単位 = 上限スループット アクセス単位 (bytes/transaction) の把握 OS レベル iostat -k 3600 して (kB_read/s+kB_wrtn/s)/tps MySQL レベル (InnoDB) show innodb status の File I/O innodb_flush_method=O_DIRECT 前提
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Sphinx 3.7.1 released Today we're releasing Sphinx 3.7.1, and having skipped a post about Sphinx 3.6.1 back in October 2023, let me highlight the top features from both 3.6 and 3.7 releases. Since 3.5, we added: vector indexes for ANN searches percolation indexes for "reverse" searches unified attr_xxx syntax for index schemas in configs indexer-side joins over SQL and CSV user authentication REPL
I put together some benchmarks for the three main Rails fulltext search solutions: Sphinx/Ultrasphinx, Ferret/acts_as_ferret, and Solr/acts_as_solr. The book Advanced Rails Recipes was a big help in getting Ferret and Solr running quickly. dataset The dataset is the entire KJV Bible, indexed by verse and also by book. This gives us 31,102 smallish records and 66 large ones. Ferret and Solr both us
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