最もプリミティブなPG-Stromの処理は、ユーザが入力したSQLを元にCUDA CのGPUプログラムを自動生成し、これを実行時コンパイル。ここで生成されたGPUバイナリを用いて、ストレージから読み出したデータをGPUで並列処理するという一連の流れである。 後にJOIN/GROUP BYの対応や、データ型の追加、SSD-to-GPU Direct SQLなど様々な機能を付加したものの、このコード生成と実行時ビルドの仕組みは2012年に最初のプロトタイプを公開した時から大きく変わってはいない。 コードの自動生成を担当するのはcodegen.cで、この人が吐いたCUDA Cプログラムをcuda_program.cがNVRTC (NVIDIA Run-Time Compiler) を使ってコンパイルし、GPUバイナリを生成する。 ただ、当初の『全件スキャンWHERE句・固定長データ型のみ』という
Amazon RDSを参考にしたとりまチューニング
Amazon RDSを参考にしたとりまチューニング 1. Update 2010/7/21 Amazon RDSを参考にした とりまチューニング 2016/08/19 関西地区PostgreSQL勉強会 株式会社ロックオン 三原俊介 1 2. Update 2010/7/21 自己紹介 2 3. 2012.04 株式会社ロックオン入社 インフラユニット 現在 マーケティングPF 開発部 主にインフラ全般、開発環境の改善、 ロックオフの管理人などなどやってます 三原 俊介– Shunsuke Mihara 自己紹介3 4. 始める前のアンケート4 質問: みなさんDBのチューニング経験はありますか 1. PostgreSQLを使ったことがある方 2. PostgreSQLのチューニングをしたことがある方 3. MySQLを使ったことがある方 4. MySQLのチューニングをしたことがある方
PostgreSQLの設定 チューニング¶ PostgreSQL when it is not your job - Christophe Pettus 経由で DjangoCon Europe 2012 で発表された このスライド を知ったので、 メモ代わりに残してみる。件のblogは抜粋なので、ここでは可能な限り全部載 せます。 最初に¶ 気をつける設定はこれだけ。 ログ メモリ チェックポイント プランナー ログ¶ ログに対して寛容になること。システムへの影響は少ない。 ログは性能問題を解決するための一番いい情報。 どこにログを出す？¶ syslog: すでにsyslogを使うシステムを構築してるならこれがいいでしょう 標準形式のファイル: 標準形式のファイルを使うツールをすでに使っていればこれ。 そうでなければ CSVフォーマット あとの設定はこれ。 log_destination
先日書いた「MySQL のボトルネックを統計的に監視・解析する方法」について、PostgreSQL でも pg_stat_activity テーブルを使って実行中のクエリ一覧を取得できると higepon さんに教えてもらったので、やってみました。 % ppdump > ppdump.txt のようにクエリをサンプリング (デフォルトで100秒間程度) して、 % ppfilter < ppdump.txt | ppreport のようにすると、平均負荷の高いクエリから順にソートされて表示されます。詳しい使い方や考え方については、mprofile のエントリをご参照ください。 pprofile のソースコードは、/platform/postgresql/pprofile – CodeRepos::Share – Tracに置いてあります。負荷が高い PostgreSQL 環境が手元にないの
PostgreSQLを遅くしている犯人はどこだ？：Linuxトラブルシューティング探偵団（3）（1/3 ページ） NTTグループの各社で鳴らした俺たちLinuxトラブルシューティング探偵団は、各社で培ったOSS関連技術を手に、NTT OSSセンタに集められた。普段は基本的にNTTグループのみを相手に活動しているが、それだけで終わる俺たちじゃあない。引き続きOSSに関するトラブルの解決過程を＠ITで連載していくぜ。 ソースコードさえあればどんなトラブルでも解決する命知らず、不可能を可能にし、多くのバグを粉砕する、俺たちLinuxトラブルシューティング探偵団！ 助けを借りたいときは、いつでもいってくれ！ OS：高田哲生 俺はリーダー、高田哲生。Linuxの達人。俺のようにソースコードレベルでOSを理解している人間でなければ、百戦錬磨のLinuxトラブルシューティング探偵団のリーダーは務まらん。
GT Nitro: Car Game Drag Raceは、典型的なカーゲームではありません。これはスピード、パワー、スキル全開のカーレースゲームです。ブレーキは忘れて、これはドラッグレース、ベイビー！古典的なクラシックから未来的なビーストまで、最もクールで速い車とカーレースできます。スティックシフトをマスターし、ニトロを賢く使って競争を打ち破る必要があります。このカーレースゲームはそのリアルな物理学と素晴らしいグラフィックスであなたの心を爆発させます。これまでプレイしたことのないようなものです。 GT Nitroは、リフレックスとタイミングを試すカーレースゲームです。正しい瞬間にギアをシフトし、ガスを思い切り踏む必要があります。また、大物たちと競いつつ、車のチューニングとアップグレードも行わなければなりません。世界中で最高のドライバーと車とカーレースに挑むことになり、ドラッグレースの王冠
PostgreSQLをチューニングする機会があったので その時に調べたチューニング項目を備忘録として残しておきます。 バージョンの違いやサーバの規模などによっても 効果は変わってくると思うのであくまで参考程度のものですが。 ・shared_buffers 7系では8000〜10000程度まで引き上げる 8系では150000程度まで引き上げることが可能、100000程度が性能のピーク これに多く割り当てるよりOSのバッファ領域として使う方が性能が向上する テーブルサイズを割り出して設定するのがベスト 簡単に設定するなら搭載メモリ量の1/4、搭載メモリが多ければ1/2ぐらいでも可 ・max_connections 7系では256程度、8系では1000程度が性能のピーク ・work_mem(sort_mem) 適切なサイズに調整する、2048〜4096程度 プロセス毎
Introduction PostgreSQL is the most advanced and flexible Open Source SQL database today. With this power and flexibility comes a problem. How do the PostgreSQL developers tune the default configuration for everyone? Unfortunately the answer is they can't. The problem is that every database is not only different in its design, but also its requirements. Some systems are used to log mountains of da
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