SQLチューニングとは宣言型言語でリファクタリングをするということ
これはなに ども、レバテック開発部のもりたです。 タイトルの通りなんですが、SQLチューニングってつまり宣言型言語でリファクタリングするってことだよね、というのを書きます。なお具体的なリファクタの方法とか実行計画の読み方とかはスコープ外です（別で書く予定）。 SQLチューニングはリファクタリング まずSQLチューニングというと、パフォーマンス改善みたいな意味合いが強いと思います。ただ、SQLチューニングは本質的にはリファクタリング的な行為であるはずです。リファクタリングの定義を確認すると、 リファクタリングとは、ソフトウェアの外部の振る舞いを保ったままで、内部の構造を改善していく作業を指します。 引用元: 『リファクタリング 既存のコードを安全に改善する 第2版』 雑にいえば、結果を変えないでコードを改善することです。ここでいう改善とは内部品質を向上させることで、例えば保守容易性であったり
UNIQUE制約(ユニーク制約を設定する)
テーブルを作成するときにカラムに UNIQUE 制約をつけることでカラムに重複した値を格納することができなくなります。ここでは MySQL における UNIQUE 制約の使い方について解説します。 テーブルを作成したあとに UNIQUE インデックスを作成したり、作成したインデックスを削除する方法については「インデックスの作成」を参照してください。
RDB - 実例で学ぶ、JOIN (NLJ) が遅くなる理屈と対処法 - Qiita
"Nested Loop Joinしか取り上げて無いのにタイトルが大きすぎないか" と指摘を頂いたので、タイトルを修正しました。Merge JoinとHash Joinのことはまた今度書こうと思います。 「JOINは遅い」とよく言われます。特にRDBを使い始めて間がない内にそういう言説に触れた結果「JOIN=悪」という認識で固定化されてしまっている人も多いように感じています。 たしかに、JOINを含むようなSELECT文は、含まないものに比べて重たくなる傾向があることは事実です。また、本質的に問い合わせたい内容が複雑で、対処することが難しいものも存在します。しかし、RDBの中で一体どういうことが起きているのかを知り、それに基いて対処すれば高速化できることも少なくないと考えています。 本稿では、JOINの内部動作を解説した上で、Webサービスを作っているとよく出てくるJOIN SQLを例題に
MySQL データベースの負荷対策/パフォーマンスチューニング備忘録 インデックスの基礎〜実践 - Qiita
TL;DR この記事に書いた事 二分探索木のお話(前提知識) MySQLのInnoDBで利用されているB+木インデックスの構造と特性 (前提知識) MySQLのClusteredIndex,SecondaryIndexについて(前提知識) カーディナリティについて(前提知識) 実際の負荷対策 検出編 スロークエリ 検出編 その他のクエリ割り出しいろいろ クエリ・インデックスの最適化 explainの使い方と詳細 ケース別実践 単純にインデックスがあたっていないケース カーディナリティが低いインデックスが使われているケース 部分的にしかインデックス/複合インデックスがあたっていないケース 複合インデックスの順序誤りでインデックスが適用できていないケース 複合インデックスの最初がrange検索のケース ソートにインデックスが適用できていないケース ソートにインデックスが適用できていないケース（
0から始めるNode.jsパフォーマンスチューニング
近年の Node.js は API のサーバとしてはもちろん、Nuxt.js や Next.js といった SSR や BFF などフロントエンドのためのバックエンド言語としての人気が高まっています。 フロントエンドエンジニアがコンテキストスイッチ少なくバックエンドの整備ができることは非常に大きな利点です。 ですが、フロントエンド（ブラウザ側）とバックエンド（サーバ側）ではパフォーマンスチューニングで見るべき点が大きく違います。 しかし Node.js アプリケーションのパフォーマンスイシューの見つけ方などがまとまっている資料は少ないです。 そこで、本記事ではフロントエンドエンジニアが Node.js でパフォーマンスイシューを見つけ、改善するため自分が普段パフォーマンスチューニングを依頼されているときにみている基礎的なポイトをまとめていきます。 1. 計測ステップlink Node.js
SQLが重いときに見るお気軽チューニング方法
SQLのチューニング方法 昔Qiitaで書いたものをzennにうつして、若干の修正、追加をしてみました。 ORACLEでの経験を元に書いていますがコストベースのリレーショナルデータべースなら大体共通の考え方だと思うので他にも使えると思います。 SQLのチューニングといえば比較的容易に済むインデックスをとりあえず作成する。といった対応を取られがちですが、数万レコード程度でのデータ量ではあまり効き目がなく（自分の経験則）、どちらかといえば、結合順が大幅に狂ってたりすることが原因のことが多かったりします。よって本当にインデックスがないことが原因なのか？を熟考する必要があります。（例えばID以外のフラグとかコードに単項目indexを貼ってるのもみたことがあります。怖いけど実話） また、インデックスを作りすぎるとオプティマイザが狂いやすくなって他のSQLにも悪影響を及ぼしたりするので結構熟慮して追加
フロントエンドのパフォーマンスチューニングを俯瞰する - 30歳からのプログラミング
去年からフロントエンドのパフォーマンスについて断続的に学んでいるが、自分の頭のなかにある知識はどれも断片的で、まとまりを欠いているような感覚があった。 知識と知識がつながっておらず、各施策が何のために行われるのかも、必ずしも自明ではなかった。何となく「パフォーマンスに効果がある」と言ってしまうが、それが何を指しているのかは実は曖昧だった。 このような状態では新しい知識を得ていくのが難しいというか、効率的に行えないように思えた。議論の背景が分からないし、文脈や問題意識を上手く掴めないから。何の話をしているのかよく分からない、という状態になりがち。書かれてあることの意味は分かっても論旨を掴めているわけではないから、自分のなかに定着しない。 そこで、現時点で自分が知っていることを整理して、自分なりに分類しておくことにした。 当たり前だが、どのテクニックがどの程度有効なのかは、状況によって違う。
perfを用いたシステムのボトルネック解析方法
背景システムの処理速度を改善するために、ボトルネック解析を行う必要があった。 ボトルネック解析の方法と、プロファイリングに使用したperfの使用方法に関して調査を行った。 記事の目的perfを使用し、ボトルネック解析を行う ここでは、perfの導入方法及び使用方法について記載する。 perfとはperf(Performance analysis tools for Linux)とはLinuxカーネル2.6.31以降で使用可能なLinuxの性能解析ツールである。 実行されているプロセス毎のCPU使用率やプロセス内で呼ばれている関数の割合などを調査できる。 利点gprofのように、プログラム作成時に専用のライブラリを入れたり、コンパイル時にオプションをつける必要がない フレームグラフにして、ビジュアライズできる 導入方法(Ubuntu編)Ubuntu16.04へperfを導入する手順について記
Loader.ioで負荷テストをしてみる | DevelopersIO
こんにちは、CX事業本部の夏目です。 今回は負荷試験を行うことができるSaaS Loader.ioを使ってみようと思います。 Loader.io メール送信サービスのSendGridが提供している負荷テストを行えるSaaS。 いくつか制限はありますが、無料でもある程度使うことができます。 https://loader.io/pricing 使ってみる アカウント作成 Plans & Pricingの画面から Free の下の Sign Up Now をクリックします。 よくあるSignUp画面です。 メールアドレスやパスワード等を入力 & reCAPTCHAをやってからSign upをクリックします。 アカウントが作成され、負荷テストの対象のホストを登録する画面になります。 ただ、メールアドレスのverifyをしろと赤字で警告されているのでやっておきましょう。 (notify@loader
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