株式会社ラクーンホールディングスのエンジニア/デザイナーから技術情報をはじめ、世の中のためになることや社内のことなどを発信してます。 bashパフォーマンスMySQLInnoDBDB設計インデックス こんにちは、羽山です。 今回は MySQL のプライマリキーに UUID を採用する場合に起きるパフォーマンスの問題を仕組みから解説します。 MySQL(InnoDB) & UUID のパフォーマンスについては各所でさんざん議論・検証されていますが、論理的に解説した記事が少なかったり一部には誤解を招くようなものもあるため、しっかりと理由から理解するための情報として役立つことができればと思っています。 UUID と比較される古き良き昇順/降順のプライマリキーはというと、 MySQL の InnoDB において良いパフォーマンスを出すために縁の下の力持ちのような働きをしてくれているケースが実は少な
2021/05/24 サイボウズ開運研修 動画が以下のサイトからリンクされています - https://blog.cybozu.io/entry/2021/07/20/100000 - これに矢印を書きながらぐりぐりやっていたわけなので、資料単体だとわかりづらいと思います…
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article?
みなさん、おはようございます！ CARTA fluct エンジニア の なっかー@konsent_nakka です。 CARTA TECH BLOG アドベントカレンダー 12/14ということで、普段DBのロックについてあまり意識したことがない人に向けた実は覚えておきたいロックについての知識をざっとまとめてみました。 とりあえずこれだけ読んでおけば最低限は困らない、もし何か困った時にはあそこで出てきた内容をもう少し深く調べて見るか、というきっかけになれば良いなと思います。 厳密な定義よりも普段DBを扱う中でロックについてあまり意識したことがないような人にもすっと入ってくるように簡単な表現を優先して書いていますがご了承ください。 目次 留意事項 排他ロックと共有ロック トランザクション分離レベル SELECTのロックレベルを変更する 共有ロック: LOCK IN SHARE MODE 排他ロ
こんにちは。クラウド運用チームの飯塚です。 私たちは cybozu.com 本番環境の MySQL を昨年末から順次 8.0 系へアップグレードしており、前回の定期メンテナンスにおいて全てのインスタンスのアップグレードを完了しました。この記事では、私たちが MySQL 8.0 への移行に取り組んだ理由と必要になった対応について紹介します。 なぜ MySQL 8.0 へ移行したのか GTID-based レプリケーションにおける制限の緩和 再起動時に AUTO_INCREMENT のカウンタが巻き戻る問題の解消 実際に対応が必要だった MySQL 8.0 の変更点 utf8mb4 の照合順序のデフォルト値の変更 SQL_CALC_FOUND_ROWS と FOUND_ROWS() が deprecated に Connector/J のメタデータ取得処理の性能低下 sys.innodb_lo
Redis互換で25倍高速とする「Dragonfly」が登場。2022年の最新技術でインメモリデータストアを実装 Redisやmemcachedに代表されるインメモリデータストアは、高速なデータアクセスを要求される場面で使われています。 このインメモリデータストアを2022年の最新技術を用いて設計、実装することで、Redis/memcached互換を実現しつつRedisの25倍高速とする「Dragonfly」が登場しています（開発元のアナウンス、GitHub）。 Redisやmemcachedが登場した十数年前と比べて、現在ではCPUのマルチコア化やI/Oの高速化、メモリの大容量化など、ハードウェア技術が大きく進化しています。 これらを最大限活用する設計と実装を取り入れることでRedisやmemcachedよりも大幅な高速化と高効率化を目指したのがDragonflyです。 採用した主な技術
2022年7月13日にカラーミーショップで提供開始した「副管理者機能」のアップデートにあたって、従前の挙動を変えずにデータベーススキーマの構造を変える必要がありました。また、サービスの提供を停止することなく、スキーマの構造の変更を進める必要がありました。 この記事では、サービスを停止せずにデータベースの構造を徐々に変更するデータベースリファクタリングをどのように進めたかについて紹介します。 「データベースリファクタリング」とは データベースリファクタリングについて体系的に述べた書籍として“Refactoring Databases”があります。この本では、データベースリファクタリングのさまざまなパターンにおいて、スキーマの変更、データマイグレーション（既存データの移行）、アプリケーションの変更それぞれをどのように進めるべきかについて解説しています。ここでは、”Refactoring Dat
はじめに こんにちは。calloc134 です。 前のハッカソンイベントで、UUID をプライマリキーに利用するかどうかの議論がありました。 結果的にはあまりパフォーマンス要件の高くないアプリケーションであったため、プライマリキーとして UUID を採用することにしたのですが、イベント終了後に気になったため、調査を行いました。 今回は、この調査の結果を元に、MySQL と PostgreSQL におけるインデックスの内部構造の違いと、UUID をプライマリキーにする際の問題についてまとめてみたいと思います。 インデックスの概要 インデックスとは インデックスとは、データベースのテーブルに対して、アクセスを高速に行うための指標となる構造のことです。 インデックスとは日本語で索引ですが、まさに辞書の索引のように、アクセスにおいての手助けをしてくれます。 より具体的に解説すると、データベースにお
最近、MySQLのパラメータの調整をする機会があったのですが、特定のパラメータを変更した際に、メモリの消費量にどう影響するのか、というのを調査する際に、インターネッツを彷徨ったところ、サイトによって書いてあることにバラつきがあったので、自分でもまとめてみることにした。 結論から書くと、参考にしたのは以下のオライリーの書籍「MySQLトラブルシューティング」で、記述が一番わかりやすく書かれていた。 このエントリは、この書籍の 「3.9.3 オプションの安全値を計算する」 にて記載がある内容をまとめたものになる。 MySQLトラブルシューティング 作者:Sveta SmirnovaオライリージャパンAmazon 著者について Sveta Smirnova(スヴェータ・スミルノヴァ): Oracle社MySQLサポートグループ・バグ検証グループの主席テクニカルサポートエンジニアとして毎日MySQ
こんにちは。スマートバンクのサーバーサイドエンジニアをやっておりますid:moznionです。 すっかり秋めいてきましたね。秋といえばMySQL*1、ということで今回は先日解消した「MySQLのロックに起因するブロックタイムアウト」のトラブルシューティングついて記していきたいと思います。 事の発端 ある時を境にSentryに ActiveRecord::LockWaitTimeout というエラーがしばしば報告されるようになっていました。 SentryにActiveRecord::LockWaitTimeoutが上がってきている様子 Mysql2::Error::TimeoutError: Lock wait timeout exceeded という文言から、MySQL上でロックを取っている他のクエリにブロックされ、そのブロックが長時間に渡ったため自クエリがタイムアウトしてabortしてし
こんにちは otsubo です。MySQL (InnoDB) のロックについて整理する機会があったので記事にします。 はじめに 全ての ロックタイプ を網羅するのは大変なため、 レコードロック ギャップロック ネクストキーロック を中心にまとめます。この3つはトランザクション内で UPDATE、DELETE、 SELECT ... FOR UPDATE / SHARE するときに獲得されるロックです。INSERT 時のインサートインテンションロックもちょっとだけ扱います。テーブルロックやメタデータロックは扱いません。 InnoDB ではクエリによって特定の「範囲」がロックされることがあります。これを知らないと思わぬ不具合に繋がります。 範囲をロックして InnoDB は何を実現したいのか、どのような仕組みでロックするのかを知っておくと開発に役立ちます。 記事を通して下記を前提とします。 M
前回の在籍も含めると、累計9年半、本家MySQLチームでInnoDBの性能改善をターゲットに開発の仕事してきました。5.7でのb-tree index scaleや、8.0の初期の新機能で入ってしまった性能問題の修正など貢献できましたが、ここ数年は開発が進む度に導入される性能劣化に追いつけなくなってしまいました。悪いコードを見つけて直そうとしても抵抗が大きいのも大きな要因です。（遅くしたいのでしょうか？遅いことが認識できないのでしょうか？） この度、体制変更で退職を勧められたのを機に、別の営みでMySQL/InnoDBの性能を改善していくことにしました。どうせ、性能劣化に(私よりも)無頓着な現体制では私が性能を改善することは困難なので、成果は出ないでしょう。（直しても、同時に導入される新機能・修正による劣化に改善分を喰いつぶされることもしばしばあった、と考えています。キリがありません。そも
はじめに MySQL(InnoDB)でSQLのパフォーマンスチューニングをするときに役に立つ知識をエッセンスとしてまとめました。結合(JOIN)やB-treeインデックスの探索の仕組み、実行計画の基本的な見方を紹介します。 想定する読者は、SQLのパフォーマンスを改善する必要があるが実行計画をみてもいまいちピンと来ない方です。インデックスの作成の経験や、複合インデックスやカーディナリティの知識があることを前提にしています。目標は、実行計画の内容がよく分からない読者が、実行計画をみただけでクエリが実行される様子をイメージでき、自信を持ってクエリの改善にあたることができるようにすることです。 ストレージエンジンはInnoDBを前提としています。また、インデックスはB-treeインデックスを想定しています。全文検索の転置インデックスや空間検索のR-treeインデックスについては触れません。 イン
BigQueryへMySQLやPostgreSQLから直接ニアリアルタイムでレプリケーション可能に。「Datastream for BigQuery」登場 Google Cloudは、BigQueryに対してMySQLやPostgreSQL、Oracle Databaseからニアリアルタイムで直接データのレプリケーションを可能にする新サービス「Datastream for BigQuery」をプレビューリリースしました。 オンプレミスやクラウドで稼働するMySQLやPostgreSQL、Oracle DatabaseでのOLTPによるデータ操作が、ETLツールなどを挟むことなくほぼリアルタイムでBigQueryに反映されるため、プライマリとなるデータベースのOLTP処理に負荷をかけることなく並行してBigQueryによる大規模データの分析処理が容易になります。 To stay compet
こんにちは。id:shallow1729です。先日はredo logを中心にストレージエンジンについて解説を行いましたが、今回は同時実行制御、特にMySQLなど多くのデータベースで採用されているMultiversion Concurrency Control(MVCC)という技術にフォーカスしようと思います。 今回の記事ではまず前半でMVCCというものがどういうものかについて解説をして、次にMVCCの実装方法についてInnoDBの実装を参考にしながら見ていこうと思います。前提知識はあまりいらないと思いますが、リレーショナルデータベースの操作経験はあったほうがいいかなと思います。また、前回のストレージエンジンの解説で述べた内容はあまり説明しないので、軽く目を通してもらえると頭に入りやすいかなと思います。 shallow1729.hatenablog.com トランザクションの原子性 まずトラ
この記事は、LayerX Tech Advent Calendar 2024 の7日目の記事です。 tech.layerx.co.jp こんにちは。バクラクビジネスカード開発チーム エンジニアの iwamatsu です。 何か書くことないかな〜と頭を悩ませていたところ、見たことのない不思議なデッドロックに出くわしたので、今回はそれについて書こうと思います。 実行環境 バージョン: MySQL 8.0.39 ストレージエンジン: InnoDB トランザクション分離レベル: REPEATABLE READ 発生した事象 以下のようなユーザーテーブルがあるとします。 CREATE TABLE `users` ( `id` INT NOT NULL, `name` VARCHAR(255) NOT NULL, `lucky_color` VARCHAR(255) NOT NULL, PRIMARY
zenn.dev を読んでの感想です。「シーケンスナンバーをPKにする」以外の項目については言及しませんが、言及しないことは正当性や妥当性を保証していることにはならないです。 InnoDB(MySQL)を想定してます。が、原理は割と一般的なので他のDBでも適用できることが多いと思います。 追記:一般的とは分散でないような"普通の"RDBMSを想定してましたが、分散システム(distributed systemないしreplicated system)のような場合では話が違います。 なぜシーケンシャルな値がよいか 端的にいうと書き込み操作時にバッファープール(baffuer pool)に読み混む必要のあるページが少なくて済むからです。その結果書き込み操作時にバッファープールにページが存在する可能性が高くレイテンシー的に有利になる可能性が高いです。 バッファープール、ページ、btreeなど具体
こんにちは。id:shallow1729です。最近Database Reliability Engineerというお仕事を始めたのでデータベースの勉強をしたりMySQLのソースコードを読んだりしています。仕事でMySQLが標準で用いているInnoDBのソースコードを読む機会があったのでなんかアウトプットしたいなと思いつついきなりコアな話するのもなって思ったのでざっくりとストレージエンジンの話をしようかなと思います。とはいえストレージエンジンは本当にいろいろな仕事をしていて全部を書こうとするとものすごい事になりそうだった(+僕も分かってない部分が多い)ので、とりあえず第一回はredo logというやつを中心にストレージエンジンを追っていこうと思います。なるべく一般的なデータベースの設計の話を軸に置きつつInnoDBの場合の話もしていこうと思います。読者としてはMySQLのようなリレーショナル
こんにちは。カミナシで「カミナシレポート」の開発を担当しているソフトウェアエンジニアの佐藤です。 カミナシレポートのバックエンドは Go で開発しており、データベースには Amazon Aurora MySQL を使用しています。また、データベースアクセスには ORM ライブラリの GORM を採用しています。 ほとんどのテーブルでは、プライマリキー（ID列）に AUTO INCREMENT を利用しています。これらのテーブルに GORM の Create メソッドなどを使って新しいレコードを挿入すると、AUTO INCREMENT で採番された値が自動的に対応する Struct のフィールドに反映されます。 AUTO INCREMENT による値の採番は MySQL 側で実行されているため、Go 側の Struct のフィールドに反映させるためには、Go アプリケーション側が何らかの方法
Developing a System to Investigate Lock Contention (Blocking) Causes in Aurora MySQL Hello. I am @p2sk from the DBRE team. In the DBRE (Database Reliability Engineering) team, our cross-functional efforts are dedicated to addressing challenges such as resolving database-related issues and developing platforms that effectively balance governance with agility within our organization. DBRE is a relat
いろいろありますが、今後のことを考える前にまずは、バージョン8.0.xの現状を一旦整理・理解してから決めようと思います。 念を押しておきますが、このブログの「内容は個人の考えであって、所属組織とは方針が異なる」と考えてください。 MySQL内部の人は、クラウドとか最新のサーバーとかしか利用していないのかも知れず、MySQL 8.0 が日に日に遅くなっていることに気づいていない人しかいないのでしょう。しかし、数年前のローカルPCで動かすと年々動作が鈍くなっているのを感じます。マイナーバージョンアップで単スレッド性能が下がり続けるなんて商用システムではリスキーです。 証明が難しく、ずっと放置せざるを得なかったのですが、非常に重要な事柄ですので今一度、オープンになっているソースを基に分析をしてみます。 まず、測るモノサシを決めましょう。以前のエントリ「MySQLバージョンアップによるInnoDB
社内で若者向けに作ったデータベースとストレージの入門資料です
テクノロジーの進化に合わせて、データベースもまた進化しています。従来のパフォーマンス、スケーラビリティが重要なことはもちろん、今日ではセキュリティ、インフラのコード化、CI/CD、クラウド活用といったタスクにも取り組んでいかなければなりません。 データベースの本質は、長期的に安定していること。つまりリライアビリティ（信頼性）です。時代とともにアーキテクチャやツールが変わってもこの原則は変わりません。本書はデータベースのリライアビリティを実現するための考え方を「データベースリライアビリティエンジニアリング」と定義して、その具体的な手法を紹介します。 はじめにDBREの基本概念を解説し、サービスレベルの定義と測定、リスク評価と管理、オペレーションの可視化に進みます。そして、データベースを取り巻くインフラストラクチャの構成管理と自動化、バックアップとリカバリ、リリースマネジメント、セキュリティ、
こんにちは、shallow1729:detailです。今回は先日MyNA会というイベントで発表したMySQLの標準のストレージエンジンであるInnoDBのMVCCのガベージコレクションについて書こうと思います。発表自体もアーカイブされているので以下から見る事ができます。 「日本MySQLユーザ会会(MyNA会) 2021年07月 -下位レイヤ勉強会-」 公開版 - YouTube まず前半ではMVCCに関連するデータ構造を見ながらガベージコレクションの重要性やlong-running transactionの問題点について解説します。後半では実際のガベージコレクション(purge)の処理をソースコードレベルで追いながら、ユーザーに提供されているパラメーターを解説をします。 これまでに比べると踏み込んだ話題なのであまり基礎的な事は解説しません。知らない単語が多いかもしれないですが、適宜調べな
サイボウズの Kubernetes 基盤を開発している Neco プロジェクトの ymmt です。 サイボウズ製品のほとんどはデータベースとして MySQL を採用しています。 現在 400 を越える MySQL のインスタンスを運用しており、これら全てを新しい Kubernetes 基盤に移行していく予定です。 Kubernetes 上でアプリケーションやミドルウェアの運用を自動化するソフトウェアのことをオペレーターと言います。 大量の MySQL インスタンスを Kubernetes 基盤に移行するにはオペレーターが必須であると考え、技術顧問の @yoku0825 さんの監修の下で MOCO というソフトウェアを開発しオープンソースライセンスで公開しました。 本記事では Kubernetes 上の MySQL オペレーターの状況と、開発した MOCO の機能を詳細に解説いたします。 M
こんにちは、CTOの森です。iimonは今回が初のアドベントカレンダー参加です！ 本記事はiimonアドベントカレンダー1日目の記事となります。 はじめに 検証した環境 MySQL/mecabのインストール 大量のデータを入れる 1レコードのINSERTにかかった時間 検索してみる 検索文字列が「出来事」の場合 インデックスなし N-gram(bi-gram) IN NATURAL LANGUAGE MODE IN BOOLEAN MODE MeCab IN NATURAL LANGUAGE MODE IN BOOLEAN MODE 検索文字列が「チューリングはロンドンのリッチモンドに住み」の場合 まとめ 参照したサイト 最後に はじめに 今回はMySQLで全文検索機能を使う際のパフォーマンスについて書こうと思います！ 全文検索をちゃんと使うのであればElasticsearchやSolrな
この記事では、MySQL/MariaDB のバグを修正するための典型的な手順を、具体例を通して解説する。次の MariaDB のバグを例として取り上げるが、基本的なデバッグの手順は MySQL でもまったく同様である。 MDEV-24868: Server crashes in optimize_schema_tables_memory_usage after select from information_schema.innodb_sys_columns なお、MySQL/MariaDB のデバッグ方法についての包括的な解説を与えるのは、この記事のスコープ外である。デバッグ手法の詳細を知りたい場合は、以下の一連の記事を参照してほしい。 Debugging MySQL/MariaDB (1): Build and Test Debugging MySQL/MariaDB (2): DBU
メリット1：システムを止めずに業務継続を可能にする複製元（稼働系）から複製先（待機系）にリアルタイムにデータを複製することで、稼働系にシステム障害が起こっても、待機系へ切替えることで復旧が可能となり、ダウンタイム（システムが停止している時間）を最小限に抑えられます。 メリット2：システムへの負荷分散ができる例えば、データベースの規模が大きかったり、アクセス頻度が高いといった場合、サーバーに過度の負荷がかかり、処理ができずサーバーがダウンする可能性がありますが、複製側のサーバーを参照用にしたり、データ解析用途では複製側のサーバーで処理を行うなど、アクセスを分散させることによって負荷を軽減し、全体のパフォーマンスを向上させることができます。 メリット3：サーバー移行の時間短縮になるサーバーの移行でも、できるだけ業務を止めずに簡単に済ませたいものです。レプリケーションを利用することで、システムを
スターフェスティバル株式会社 の バックエンドエンジニアの @ikkitang です。 上記の自己紹介にもありますが、私はプライベートで日本PostgreSQLユーザー会の理事をやっていて、その活動の一貫として先日の 2022-10-01（土)に行われたOpen Source Conference 2022 Online/Hiroshimaで最新バージョンのPostgreSQL15の最新機能について発表してきました。 スライドは公開しておりますので、以下を見て頂く事で全てを完全に理解していただけるかもしれませんが、解説しながらまとめたいと思います。 PostgreSQLのリリースサイクル PostgreSQLはPostgreSQL開発コミュニティというユーザーグループ主導で開発されています。 毎年9~10月にメジャーバージョンをリリースしておりまして、今年はPostgreSQL15のリリー
しかもHeatWaveはスケールアウトによる規模拡大が可能で、テラバイト級からそれを超える大規模データにも対応。 Oracle Cloud Infrastructureの備えるオーバーヘッドの小さなベアメタルサーバやネットワークを基盤としたスケールアウト機能により、サーバ台数とともにプロセッサコア数が増えても、ほぼリニアな性能向上を実現しています。 さらに、実行されたクエリと実行時間を学習データとして蓄積されていくため、HeatWave自身がインメモリデータベースにおけるデータの最適な配置を学習し、提案する機能も新たに備えるようになりました。 SQLを判別、最適なデータベースエンジンへ自動投入 この強力なデータ分析機能を、通常のMySQLとの違いをほとんど意識することなく利用できるのも、HeatWaveのもう1つの大きな特長でしょう。 HeatWaveはInnoDBとHeatWaveのデー
普段は基本的にMariaDBの動向は全く追って無いです。 でも先日、MariaDB 10.5 のfsync()発行が少なく性能が良いのは何故なのかちょっと見てほしいと言われて、 mariadb-10.5.9.tar.gz をざっと見たらあっという間に原因特定。 「fsync()を待つべきなのに待ってないから」 只の不正と判明。 動作としては、 innodb_flush_log_at_trx_commit = 1 でも innodb_flush_log_at_trx_commit = 2 でも 並列度が上がると多くのトランザクションが innodb_flush_log_at_trx_commit = 0 の動作と同等となってしまうようです。 待たないのだから速いに決まってる。こんな不正なものと比較されるのは腹立たしいです。 指定のLSNまでのwriteやflushを終わらせる log_wri
下記の記事を見て、PKにUUIDを使った際に内部的にどうなっているのかを確認してみました kccoder.com 比較対象として、PKにULIDを使った場合も調べてみました。 github.com ULIDはUUIDと互換性がある、ソート可能な識別子です。 MySQLのバージョン % mysql --version mysql Ver 8.0.19 for osx10.14 on x86_64 (Homebrew) スキーマ mysql> SHOW CREATE TABLE innodb_auto_increment\G *************************** 1. row *************************** Table: innodb_auto_increment Create Table: CREATE TABLE `innodb_auto_incr
日本MySQLユーザ会(MyNA会) 2021年07月 -下位レイヤ勉強会- での発表資料です。
はじめに こんにちは。新規事業のプロダクトマネジメントを担当している taison です。 先日、顧客への請求金額を算出するために日々実行しているデータフローを刷新しました。 その際に Datastream という Google Cloud が提供する CDC サービスを活用したことで、構築・運用が楽になったのでご紹介します。 なお今回は開発にご協力いただいている 株式会社 Rabee の abyssparanoia さんの提案・検証があって実現したので、ここで感謝させていただきます。 全体像 それまではとある BI ツールを活用して、請求根拠となるデータを各内容にあわせて出力するデータフローを組んでいました。 下図のように、プロダクトの RDB（アプリケーションデータ）そのものに直接接続し、BI ツールで生成したクエリを定期的に実行することで要件を満たしていました。 ただ、おかげ様で事業
こんにちは、テクニカルサポートエンジニアの宮本(@miyamon44)です。 CData Sync 無料版 の Starter ライセンスではこれまで対象となるコネクタがかなり限定されていましたが、なんと全データソースをご利用いただけるようになりました！ 全データソースなので、もちろん Salesforce や kintone、BigQuery など、Standardライセンスや Proffesional ライセンスでしか使用できなかったコネクタも使えるようになります。 とは言え Starter ライセンスでのご利用制限などもありますので、そういったところを本記事ではご紹介していきます。 ちなみに今回ご紹介する CData Sync は下記リンクからダウンロードできます。 www.cdata.com ライセンス料は？ 対象コネクタは？ レプリケーション件数の制限は？ 差分更新はできる？ S
はじめに 2021 年 10 月 19 日に MySQL 8.0.27 がリリース されました。非同期レプリケーションにおける変更点の 1 つとして、デフォルトでマルチスレッドレプリカが有効になり、レプリカの遅延を軽減しやすくなることが期待できるようになりました。 Replication: Multithreading is now enabled by default for replica servers. A multithreaded applier has a number of applier threads that execute transactions in parallel. This behavior can avoid many cases of unwanted replication lag that can cause temporary divergenc
念を押しておきますが、このブログの「内容は個人の考えであって、所属組織とは方針が異なる」と考えてください。 前のエントリでは、MySQL 8.0は、clangのPGO+LTOでビルドしないと本来の性能が出ない。ということを証明しました。その後、PGO+LTOといってもプロファイリングをどうしたらいいのかと、デスクトップマシンの空き時間でひたすらビルドとtpcc(ramfs)を繰り返した結果、興味深いことがわかりました。 tpccのようなある程度複雑なベンチマークは、 ベンチマークそのもの（この場合tpcc）をプロファイリングするよりも、 mysql-testのスクリプトを組み合わせて工夫したほうが性能が出る ということです。（少なくとも私の環境で、ではですが） つまり、 ビルドしてテストスクリプトが流せる環境であれば、総合的に最適に近いバイナリが生成できるということです。誰でもビルドできま
Go 1.18がリリースされましたね。 Go 1.18の新機能の中で最も注目を集めている機能はやはりジェネリクスだと思います。 そのジェネリクスを使用してSQLに関するミスをできる限りコンパイルの段階で防ぐことを目指すSQL Builder「GenORM」を作ったので、この記事ではその紹介をしていきます。 リポジトリ: https://github.com/mazrean/genorm ドキュメント: https://mazrean.github.io/genorm-docs/ja/ コード例 仕組みの説明の前に、GenORMのコード例を見ていただきたいと思います。 今回は以下のようなテーブルを使用します。 CREATE TABLE `users` ( `id` char(36) NOT NULL, `name` varchar(64) NOT NULL, `password` char(
14年の歴史を持ち、1000台以上の物理サーバーを利用していた Mobage をオンプレミスから AWS へ移行しました。 また、同時に OS を CentOS6 から Ubuntu18 に更新しました。 ・長らくオンプレミスで運用してきたサービスをなぜクラウドに移行するのか ・サービスをメン…
Primary Key design is an important thing for InnoDB performance, and choosing a poor PK definition will have an impact on performance and also write propagation in databases. When this comes to Aurora, this impact is even worse than you may notice. In short, we consider a poor definition of a Primary Key in InnoDB as “anything but quasi sequential values”, which may cause very random access to dat
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く