# 実装の参考資料 - https://soudai.hatenablog.com/entry/2022/11/11/110825 # 類似の登壇内容の動画 - https://www.youtube.com/watch?v=PXy6I-AeI-I

Content-Length: 340279 | pFad | http://b.hatena.ne.jp/clavier/postgresql/database/
TL;DR TiDBにおけるパフォーマンス検証をどうやって行ったか パフォーマンス検証を行ったときにつまづいた問題とその対応策 TiDBの仕様やアーキテクチャなどの話はありません 前提 対象のDBはAmazon Auroraで稼働中 DBエンジンはMySQL TiDBに移行できないかPoCを実施 DB周りにいろんな課題があり、TiDBで解決できないか検証 TiDB Cloudで検証 本番運用を想定してTiDB Dedicatedを利用 先にお伝えしたいこと TiDB導入したいとか言う前に、今使っているRDBで発生しているスロークエリとかIndex設計を見直した方が良いです笑 理由はこの記事を見てもらえるとわかると思いますw パフォーマンス検証の進め方 1. パフォーマンス検証に利用するクエリを洗い出す 観点としては以下の2つ 実行される頻度が高いSQL 実行速度が遅いSQL(スロークエリ)
データベースにおけるポリモーフィックは、子テーブルが複数ある親テーブルのうちどれか 1 つと関連することです。 この記事では、 images が users と posts のどちらかを親テーブルとして持つポリモーフィック関連を例に話を進めていきます。 データベースから見た問題点 ポリモーフィックの 1 番の問題としてテーブル間の関連がなくなることが挙げられます。これは外部キーを設定することができないからです。 外部キーは 2 つのテーブルを関連づけるキーですが、ポリモーフィックの子テーブルでは、行ごとに関連づけられる親テーブルが変わるために外部キーを一意に設定できません。 これにより以下の問題が発生します。 参照整合性がなくなる 外部キーを設定できないので、データベース上では参照整合性を保証できません。 そのためアプリケーションコードで制御する必要があります。 参照整合性 関連づけられて
RDS for MySQLやAurora(MySQL)の基本的な話から、主要な機能紹介があったセッションでした。MySQLやAuroraの新機能をつまみ食い程度で情報取得していたので、改めて情報を得るのによい機会でした。 こんにちは。ゲームソリューション部の出村です。 AWS re:Invent 2023のセッションである「Why AWS is the place to build and grow your MySQL workloads」のレポートをお届けします。 概要 AWS has a rich tradition of innovating in the MySQL space. AWS built Amazon Aurora, a cloud-native managed database with MySQL compatibility. AWS also offers Am
質問されることが多いのでPostgreSQL初学者が運用を行うためにしっておく知識に必要な内容をまとめる。 PostgreSQLの基本的なアーキテクチャ PostgreSQLのアーキテクチャを知らないと自分がやっている作業が危険な作業かどうかわからないし、パラメータの意味もわからない。 そこで以下のリンクを読むと良い。 富士通が後述の資料を参考にまとめたのだろうなと思われる記事。 非常によくまとまっているのでわかりやすい。 www.fujitsu.com もっと細かく知りたいならPostgreSQL Internalsがおすすめ。 富士通の資料と重複するところがあるがこっちが本家。 Githubで管理されているので誤字脱字などあったら気軽にPRを出してほしい。 www.postgresqlinternals.org PostgreSQL Internalsが少し古いので最新事情で知りたい場
はじめに こんにちは、令和トラベルでバックエンドエンジニアをしている飯沼です。 MySQLでは、UUID (v4)などのランダム性の高いIDをプライマリキーに設定すると、パフォーマンスが低下すると言われています。私自身もこの問題については認識しておりアンチパターンとして避けて来ましたが、イマイチ理由を理解できず何度も調べていたので自分の理解を整理しました。 ※ この記事は令和トラベルのTech LT会で共有した内容を記事にしたものです。社外の方にもご参加いただけるTech LT会は connpass にて告知しています。 UUIDをプライマリキーにするユースケース そもそもUUIDをプライマリキーにするユースケースはどのようなものがあるのでしょうか? いくつかの観点から考えてみます。 パフォーマンス観点 大量の同時書き込みが発生するような状況でauto incrementを利用してIDを発
TOP BLOG 技術ブログバックアップと障害復旧から考えるOracle Database, MySQL, PostgreSQLの違い コーソルDatabaseエンジニアのブログ 技術ブログ JPOUGMySQLOracle DatabasePostgreSQL対外講演まとめ 2020.05.07 渡部 亮太 バックアップと障害復旧から考えるOracle Database, MySQL, PostgreSQLの違い 渡部です。Oracle DatabaseだけではなくMySQLやPostgreSQLを含めた複数のRDBMS製品の使用経験があるエンジニアがとても増えているように感じます。 以前は、エンタープライズIT業界におけるRDBMSといえばOracle Database一択でしたが、オープンソースDBの高機能化・高信頼性化と、ライセンスコスト削減圧力の高まりにより、MySQLやPost
概要 DBMS で広く利用されている B+ tree には様々な variant が存在するが、B-link tree もその1つ。 シンプルなラッチプロトコルで並行アクセスをさばけるよう、リーフノード以外のノードにも右の隣接ノードへのポインタを持たせた構造となっており、PostgreSQL で使われていることでも有名。 この記事では主にこの B-link tree に焦点を当てる。 B+ tree 全般やその他インデックス技術自体に興味がある場合は「最強DB講義 #10 いまどきのデータベース索引技術(石川佳治 教授)」の講義資料を読むのがおすすめ。 B-link tree 理解する上で必須な知識「ラッチ」 「ラッチ」というのはいわゆるロックのことだが、DB においては「ロック」というとトランザクション分離のための高価な(数千CPUサイクルを要する)処理を指すことが多く、「ラッチ」という
MySQLのインデックスですが、B-treeではなくB+treeを使用するのはどうしてなのでしょうか? 端的に言うと性能が良いからです。 これを理解するにはバッファプールへの理解が必要です。ディスク指向のデータベースの上では有限のメモリを最大限活用することでメモリに入り切らない巨大なデータ群に対して良好な参照性能を出す必要があります。バッファプールとはディスク上のデータの羅列を固定サイズのページ(InnoDBの場合16KB)の羅列であるとして読み書きに必要な分だけをメモリに移し取り複数の書き込みをできる限りメモリ内で受け止めて後でまとめてディスクに書き戻すという、ライトバック型のキャッシュのような機構です。 この中においてバッファプールは有限のサイズしか無いので適宜プール内のデータを書き戻して入れ替えながら上手くやっていく必要があります。 さてB+treeとB-treeの最大の違いは木のリ
エンジニアの佐野です。今日はカンムの決済システムでユーザの残高管理をどうやっているかについて書きます。 カンムの製品であるバンドルカードはプリペイド方式のカードです。ユーザによる入金、店舗での利用、運営事由の操作などによりユーザの残高が増減します。このような残高の管理について単純に考えると user_id と balance と updated_at あたりをもったテーブルを用意して balance と updated_at を更新していく方法があるかもしれません。しかしながらカンムでは残高を管理するテーブルを持たず、これらイベントの履歴のみで残高を管理しています。以下、本記事ではこれらユーザの残高が増減するイベントのことをトランザクションと呼びます。ここでは DB の Transaction Processing を意味しません。 本記事のポイントは 残高を管理をするテーブルは作らず、ト
PostgreSQL Server PostgreSQL のアーキテクチャを頭に叩き込んでおこう. 上の図は PostgreSQL サーバーの主要なコンポーネントとそれらの関係を表している. PostgreSQL は,クライアントサーバーモデルに基づく共有メモリ型のアーキテクチャを採用している. サーバープロセス postgres は,クライアントからコネクション要求を受け取るとフォークしてバックエンドプロセス postgres を生成する. 生成されたバックエンドプロセスは,以降,そのクライアントとのやりとりを担う. クライアントは,バックエンドプロセスと通信してクエリを送信したり,結果を受け取ったりする. PostgreSQL のすべてのプロセス間で共有されるメモリ領域は,共有メモリと呼ばれる. 共有メモリは,主に低速なストレージへのアクセスを減らすバッファとして機能する. ストレージ
This blog compares how PostgreSQL and MySQL handle millions of queries per second. Anastasia: Can open source databases cope with millions of queries per second? Many open source advocates would answer “yes.” However, assertions aren’t enough for well-grounded proof. That’s why in this blog post, we share the benchmark testing results from Alexander Korotkov (CEO of Development, Postgres Professio
以前投稿したbgwokerで超簡易クラスタ管理を進化させたpg_keeperについて投稿。 コンセプト このツールのコンセプトは**「PostgreSQLの自動フェイルオーバーを簡単に設定する」です。 Pacemaker/corosyncやrepmgrを使えばより細かく、柔軟に設定することが出来ますが、その一方設定が面倒だったり、多くのケースではそこまで柔軟な設定は必要ないと思ったので、「マスタ、スレーブ2台構成でもっと簡単に可用性を向上させたい」**と思い作りました。 監視プロセスはPostgreSQLのプロセスの一つとして動作するので、高機能なクラスタリングミドルウェアによくある監視プロセス自体の起動・停止・監視等の作業は発生しません。 ただし、pg_keeperが対応しているのはマスタ1台、スタンバイ1台で同期レプリケーションを使用した場合のみです。 スタンバイを2台以上使用するケー
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