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開発スピードアクセル全開ぶっちぎり！日本よ、これがMySQL 5.6だッ！！
米国で行われているMySQL Connectというイベントで、ついにMySQL 5.6 RC（リリース候補版）が発表された。リリース候補版ということは、これが次の正式版になるということだ。MySQL 5.5は5.1から凄まじい進化を遂げたバージョンであった。だが、MySQL 5.6はさらにそれを上回る進化を遂げている！正直ここまでの進化を誰が予想しただろうか、いや誰も出来なかったであろう。これまで、α版が出たときから何度か新機能について紹介してきたが、今回改めてMySQL 5.6の新機能を振り返ってみようと思う。すべてまとめるともの凄い内容だ。興奮して夜も眠れなくなること請け合いだ。MySQLの進化が止まるのでは？などという心配は吹き飛び、もはやもうちょっと小出しにしなくて良かったのか？と心配してしまうレベルである。 それではMySQL 5.6の新機能について紹介していこう。 InnoDB
平素よりQA＠ITをご利用いただき、誠にありがとうございます。 QA＠ITは「質問や回答を『共有』し『編集』していくことでベストなQAを蓄積できる、ITエンジニアのための問題解決コミュニティー」として約7年間運営をしてきました。これまでサービスを続けることができたのは、QA＠ITのコンセプトに共感をいただき、適切な質問や回答をお寄せいただいた皆さまのご支援があったからこそと考えております。重ねて御礼申し上げます。 しかしながら、エンジニアの情報入手方法の多様化やQAサービス市場の状況、＠ITの今後のメディア運営方針などを検討した結果、2020年2月28日（金）15:00をもちましてQA＠ITのサービスを終了することにしました。 これまでご利用をいただきました皆さまには残念なお知らせとなり、誠に心苦しく思っております。何とぞ、ご理解をいただけますと幸いです。 QA＠ITの7年間で皆さまの知識
NoSQLデータモデリング技法.markdown #NoSQLデータモデリング技法 原文：NoSQL Data Modeling Techniques « Highly Scalable Blog I translated this article for study. contact matope[dot]ono[gmail] if any problem. NoSQLデータベースはスケーラビリティ、パフォーマンス、一貫性といった様々な非機能要件から比較される。NoSQLのこの側面は実践と理論の両面からよく研究されている。ある種の非機能特性はNoSQLを利用する主な動機であり、NoSQLシステムによく適用されるCAP定理がそうであるように分散システムの基本的原則だからだ。一方で、NoSQLデータモデリングはあまり研究されておらず、リレーショナルデータベースに見られるようなシステマティック
皆さんこんにちは、まだまだ暑いですが体調はいかがでしょうか。私はどうにか頑張っております。 今回は、詳しく聞きたいというご要望のありました「パフォーマンスの良いSQL文ついて」まとめて説明しようと思います。すべてのパターンについて解説はできませんが、第4回で少し説明した実行計画を使用して説明しますので、実行計画などを見るときの参考にもして下さい。 ■1．良いSQL文とは まずは、良いSQL文とはどのようなものなのかを説明します。簡単に言うとリソースをできるだけ使用しないようにすることですが、なかなか難しいと思いますので参考になるポイントをまとめてみました。 高速にアクセスするには、索引を使用してアクセスするのが一般的ですから、索引が使用されないSQL文を記述しないことです。そのため、どのようなときに索引が使用されないかを知っておくことも大事になります。それから、テーブルの結合やソー
はじめまして、この連載を担当するExadata技術部の柴田と申します。Oracle Exadataリリース当初から、お客様のSQLやデータを使用したPoC (Proof of Concept) を実施し続けています。本番稼働しているたくさんのシステムのパフォーマンス・チューニングを行ってきましたが、いつも思うことは「もっとシンプルでいいのに」ということです。Oracle Databaseにはたくさんのパラメータやらなんやらがありますが、OLTPでは効果があっても、データウェアハウスではほとんど効果がないどころか、逆に遅くなるだけということも。 そこでこの連載では、データウェアハウスのパフォーマンス・チューニングに本当に効果があることだけにポイントを絞ってご紹介していきたいと思います。これらのチューニング手法はExadataに限ったものではなく、Oracle Databaseすべてにおいて
第1回では初期化パラメータと表領域に対して、データウェアハウスに最適なチューニングを行いました。今回はこのデータベースと表領域に、どのようにして高速にデータをローディングするかをご紹介します。大量のデータを扱うデータウェアハウスではデータ・ローディングは大きな時間を占めるでしょうから、ここの高速化は重要です。 ■外部表の使用 私がローディングするときに使う方法はSQL*Loaderではなく外部表です。「ローディング＝SQL*Loader」と考える方も多いでしょうが、外部表を使ったローディングにはSQL*Loaderにはない、さまざまなメリットがあります。 そもそも外部表とはなんでしょう？ 通常の表では表の定義もデータ自体もデータベース内に格納されていますが、外部表では表の定義はデータベース内にあるものの、データ自体はデータベースの外にフラット・ファイルの形式で保存されています。たとえ
「Oracle Partitioning」はデータウェアハウスを構築するにあたって最も重要なオプション製品と言えるでしょう。表をパーティショニングすることによって、データをパーティション単位でDROPできたり、パーティション単位で圧縮するかどうか選べたりと、管理上のメリットも大きいのですが、今回はパフォーマンス・チューニングという観点に絞って説明したいと思います。 ■パーティション・プルーニング OLTPで使用されるデータベースのパフォーマンスを上げる最も基本的な方法は索引（Bツリー索引）を作成することであることは皆さんご存知でしょう。おさらいになりますが、読み込まないといけないデータ・ブロック数を減らすことでクエリーの応答速度が短くなることが索引を作成する理由です。つまり言い換えると、読み込まないといけないデータ・ブロック数が減らせれば索引という手法にこだわる必要はないわけです。では
一度に処理する行数の多いデータウェアハウスにおけるバッチでは、少しやり方を変えることで大幅に性能が向上することがよくあります。今回はバッチでよく使われるSQLをどのように書き換えて、なぜそれによって速くなるのかについてご紹介しましょう。 大量行を処理する場合、まずはダイレクト・パスについて意識しましょう。第2回でダイレクト・パス・ロードについて簡単に触れましたが、このダイレクト・パスについてもう少し詳しく説明します。 まず、通常のSELECTはどのように行われているかのおさらいです。SELECT対象のデータ・ブロックがデータベース・バッファ・キャッシュになかった場合、データ・ブロックはストレージから読まれ、データベース・バッファ・キャッシュに書き込んでからクライアントに返されます。一方、ダイレクト・パス読取りでは、データ・ブロックはストレージから読まれた後、データベース・バッファ・キャ
この連載もついに最終回となりました。今までの連載で紹介したテクニックを使えば、ほとんどのデータウェアハウスは大幅に高速になるはずですが、統計情報の取得方法に問題があって想定どおりに動いていなかったら元も子もありません。「SQLが遅い」という理由の一つに「実行計画が悪い」ということがありますが、オプティマイザは統計情報を基にして実行計画を作ります。なので、正しくない統計情報を使っていると正しくない実行計画が作られてしまい、その結果、SQLが遅いという結果になってしまいます。ある程度のコストが掛かる統計情報収集はデータの変更とリアルタイムで行われるわけではないので、統計情報を収集するタイミングや方法によっては現在のデータの実態を反映していない、正しくない統計情報になってしまいます。そこで今回は正しい統計情報の取り方と、その統計情報で正しい実行計画が作られたかどうかの監視の仕方についてご紹介しま
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