この記事は、『Software Design 2024年6月号』（2024年5月17日発売）の第1特集「SQLチューニングする前に知っておきたい 実行計画＆インデックスのしくみ」の連動企画です。ぜひ本誌特集1もお読みください。 適切なインデックスを設計する インデックスの調整によるクエリの高速化は、RDBMSを使用する際の数あるチューニングテクニックの中でも最もお手軽なものです。テーブルのカラムの定義を変えるわけではないので、クエリの結果に違いが生じず、アプリケーションを変更する必要性がないからです。適切なインデックスを付与するだけでチューニングが済むというのは極めて効率的です。それでは適切なインデックスとはどのようなものでしょうか。本記事では、まずインデックスを設計する際に重要なポイントを解説します。 インデックスとSQL構文 「どのカラムの組み合わせに対してインデックスを作成すべきか」
Webパフォーマンス向上施策のために、今更ながら超速本1を読んだので、今までの自分の知見と合わせてまとめてみます。 なるべく柔らかく、**改善施策ってまず何をどうすればいいの？**という疑問を持った人に向けて書いています。 ▪️格言 そもそもWebは速い。遅くしているのは我々です。大抵は技術の問題ではなくて、人の問題。 引用元： テクニックではなく、今、本気で取り組むべきWebパフォーマンス （html5jパフォーマンス部 部長 竹洞さん） 心得 パフォーマンス向上に対する施策は大別すると以下の２通り 軽量化 （単純にやりとりするデータ容量を小さくすること） 圧縮 削除 最適化 （その時に最も適している実装・実行をとること） 経路・順番の変更 非同期 もっとも遅くしている原因を探して、それを対策するのが原則。「対効果」が絶対的正義である。手段から入るのは愚策。まず先に原因を知ることが重要。
ある機能が重いなどといった理由で、DBのどのクエリが遅いか把握したいことはよくあります。そんな時、PostgreSQLのauto_explainが便利だったので紹介。 auto_explainを使うと、指定した実行時間以上を利用しているクエリに対して、自動で実行計画をログファイルに出力してくれるというもの。詳細はこちら。 https://www.postgresql.jp/document/9.6/html/auto-explain.html https://www.postgresql.jp/document/9.6/html/using-explain.html 最近便利に使えたのは以下の設定。 # 自動でEXPLAIN ANALYZEしてパフォーマンス解析したい時用 session_preload_libraries = 'auto_explain' auto_explain.log
[翻訳] たった一つの設定変更が如何にしてクエリのパフォーマンスを50倍も改善したか （How a single PostgreSQL config change improved slow query performance by 50x）
先日、「How a single PostgreSQL config change improved slow query performance by 50x」というPostgreSQLのSSD環境でのチューニングの記事を見つけたのですが、これをTweetしたらRTやLikeを比較的たくさん頂きました。 How a single PostgreSQL config change improved slow query performance by 50x https://amplitude.engineering/how-a-single-postgresql-config-change-improved-slow-query-performance-by-50x-85593b8991b0 How a single PostgreSQL config change improved sl
2. 自己紹介 • 氏名下雅意美紀 • 所属TIS株式会社 • 経歴入社1年目 • PostgreSQL歴＝ 入社歴 • 業務で勉強する以外にも、前回のJPUGのしくみ分科会にも 参加したり(http://thinkit.co.jp/story/2014/07/01/5074)、 PGEConsにも参加したりとコミュニティ活動なども通して日々 PostgreSQLの勉強をしています。 2 3. PostgreSQLクエリ実行の基礎知識 ～Explainを読み解こう～ アジェンダ ・PostgreSQLのクエリ実行の概要 ・Explain実行結果(問い合わせプラン)の読み方 ・Explain演算子の種類 ・問い合わせプランを変更させる ・実際のデバック例 3 目標 クエリチューニングで使用するExlpainコマンドが出力する実行 計画を読めるようになりましょう。 PostgreSQLがクエリ
なぜ、SQLは重たくなるのか？──『SQLパフォーマンス詳解』の翻訳者が教える原因と対策 『SQLパフォーマンス詳解』の翻訳者の松浦隼人さんに、8つの「SQLが重たくなる原因とその対策」を聞きました。システムのボトルネックになるような「問題のあるSQL」を回避するノウハウを学びましょう。 データの操作や定義をする言語「SQL」は、どのような領域を担うエンジニアにとっても必修科目です。しかし、その仕様をきちんと理解し、パフォーマンスに優れたSQLを書ける方はそれほど多くありません。問題のあるSQLを書いてしまい、知らぬ間にそれがシステムのボトルネックになってしまう事態はよく発生します。 では、どうすればそうした事態を回避できるのでしょうか？ そのノウハウを学ぶため、今回は『SQLパフォーマンス詳解』の翻訳者であり、自身もエンジニアでもある松浦隼人（まつうら・はやと／@dblmkt）さんに8つ
Help us understand the problem. What is going on with this article? 3月24日に発表になったLINEのBOT API Trial Accountが、いよいよ4月7日から実際に試せるようになりました。既に多くのBOTが開発者の手によって作られ始めたようですね。QiitaにもいくつかBOTの作り方が投稿されていますので、"LINE BOT"というキーワードで探してみてください。 実際の作り方の基本は他の投稿に任せるとして、BOT API自体は非常にシンプルな作りなので、試すこと自体はすぐにできると思います。しかし、シンプルな反面、仮に近い将来「Trial」が取れて、友だち50人制限が撤廃された時、それでも正しく安定的に動作するBOTとするには、アーキテクチャ上の工夫が必要になります。個人的に、既にLINE BusinessCo
一般的な Web Application Server *1 を Java8 で動かすにあたって，最近有効にしている起動オプションについてメモ． 何か間違っていたり，あるいは「こっちの方が良い」みたいなのがあれば教えて下さい． -server server mode で起動させる (指定しないと client mode になる可能性がある，マシンスペックによってスイッチする？)． -Djava.net.preferIPv4Stack=true If IPv6 is available on the operating system the underlying native socket will be an IPv6 socket. This allows Java(tm) applications to connect too, and accept connections from,
JPOUG Tech Talk Night #2 で話した内容に飲み会で質問された内容を加えています。Read less
あらすじ Web技術が複雑になる中で、JavaScriptのプロファイリングをとる方法とは。 プロファイリングを取るためのコードを手で書いてみましょう。 とてもシンプルで、かつ最高のJavaScriptプロファイラ sjsp を作りました。 本当にあった怖い話 上司 「とにかくJavaScriptのコードを速くしてくれ」 私 「分かりました、速くします」 (次の日) 私 「いいプロファイラがないなら作ればいいじゃない」 同じチームの人 「えっ？」 私 「最高のJavaScriptプロファイラ作ったよ」 同じチームの人 「「えっえっ？？？」」 私 「早速使ってみたらこことここが遅いって分かったよ」 同じチームの人 「「「この子は一体…」」」 JavaScriptのプロファイリングの難しさ 近年、Webブラウザーの処理速度は著しく向上し、その可用性の高さから、アプリケーションのプラットフォーム
7. 負荷試験対象システム全体像 クラウド上でスケール可能なシステムを構成 Elastic Load Balancing Availability Zone Availability Zone RDS DB instance RDS DB instance standby (Multi-AZ) EC2 instance web app server EC2 instance web app server EC2 instance web app server EC2 instance web app server • LAMP構成のシステム • WEBアプリケーションサーバはLBの後ろに設 置されている • 全てAZ（データセンター）をまたいだ形で設置 し、単一障害点はない • キャッシュを利用 • DBはスケールアップで対応 ElastiCache ElastiCache
これはAndroid Advent Calendar 2014の25日目の記事です。 はじめに Androidアプリの開発をしていたのがきっかけで彼女が出来たyuyakaidoです。昨日のkaneshinさんの記事の冒頭にあるように僕はマルチスレッド初心者なので常にシングルスレッドで動作しています。勿論クリスマスイブも。 今回はAndroidアプリのボトルネックを探すための手法を紹介していこうと思います。 目次 StrictMode パフォーマンスに影響を及ぼすコードの検出 Traceview パフォーマンス計測ツール その他 Viewのネストについて Viewの塗り潰しについて 環境 この記事で紹介するソースコードの動作確認は以下環境で行いました。 Mac OS X 10.9.5 Android Studio 1.0.1 Genymotion 2.3.1 Nexus 6 (5.0.0)
LINE株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。 LINEヤフー Tech Blog saegusa2017-04-16Yoshihiro was a network engineer at LINE, responsible for all levels of LINE's infrastructure. Since being named Infra Platform Department manager, he is finding ways to apply LINE's technology and business goals to the platform. こんにちは。LINEでネットワークやデータセンターを担当している三枝です。2017年1月にJANOG39で登壇する機会を頂きましたので、今回
1. HTML/CSS 〜 「お・も・て・な・し」をブラウザにも 〜 TAKEHARU IGARI Front-end Engineer / Evangelist ブラウザにやさしい <html5j パフォーマンス部 第⼀回勉強会 /> 2. プロフィール • TAKEHARU IGARI 猪狩 丈治 - 所属 • 株式会社 Lei Hauʼoli フロントエンドエンジニア - 略歴 • 表⽰速度、保守性、ブランディング、SEOを考慮したフロントエンドエンジニアリングを得意とし、 現在、各ナショナルクライアントのプロジェクトや、株式会社リクルートの主要サービスのフロント エンド開発に携わり、⾼速化コンサルティングも⾏う。 - 執筆 • 技術評論社「WEB+DB PRESS」 • Vol.66 〜我流コードからの卒業HTML構造化指南 • Vol.59 〜「Webサイト超⾼速化実況中継 ──
“Stop the World”を防ぐコンカレントGCとは？：現場から学ぶWebアプリ開発のトラブルハック（2）（1/2 ページ） 本連載は、現場でのエンジニアの経験から得られた、APサーバをベースとしたWebアプリ開発における注意点やノウハウについて解説するハック集である。現在起きているトラブルの解決や、今後の開発の参考として大いに活用していただきたい。（編集部） Full GC問題の時代が再び到来！ それまで順調に動いていたはずのWebアプリケーションが、ある時突然、応答を返さなくなる。そして、運用者があたふたしている間に、何事もなかったかのように再び動き出す。 Javaで構築したシステムにかかわる者ならば誰しもが体験するであろう事象、そうFull GC（ガベージ・コレクション）だ。Full GCが行われている間、すべてのアプリケーションスレッドは停止する。この事象は“Stop the
次? 代のサーバマシンによるシステムでは、CPUマルチコア化が進み、OSぜ 64bit化によってメモリも豊富に眩 むような大規模なものが一般的になるのではないでしょうか。このようなサーバ上ぜ Tomcatを起動させる場合、その? 富なリソースを生かしぜ Javaのヒープサイズ、GCチューニングを実施するのが一般的だと思゜ れます。ただし、このオプションを中途半端に? ? すると、逆にパフォーマンスを損なう可能性があることに注? しなければならないようです。 CPUマルチコアリソースを十分に活用する為ぜ GCチューニングパラメータに、「-XX:+UseParNewGC」「-XX:+UseConcMarkSweepGC」があります。前者ぜ GC処理をマルチCPUでパラレルに? 施するオプション、「-XX:ParallelGCThreads=n」と合゜ せてパラレル処理? (n)を指定出来ます。
ちょっと気になったので、簡単にベンチマークしてみました。 最初は、ラムダ呼び出しが入る分forEachは遅いんじゃないかと思っていたら、倍の速さに。 もちろん、いろんな条件で変わるんだろうけど、ここまで差が出ることがあるのは驚き。 あと、Collectors.summingIntのような基本型に対するCollectorを使うよりは、intStreamに変換してからsumなど専用メソッドを使うほうが圧倒的に速いことも確認できた。 とりあえず、0から10万件のListを用意。 array = IntStream.range(0, 100_000).boxed().collect(Collectors.toList()); それからベンチマーク用のメソッドを用意。 public static void bench(String name, Supplier<Integer> proc){ ben
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
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
