「最近は、データベースもB/Gデプロイできるらしいよ？」 「そりゃそうやろ。B/Gデプロイなんて、最近当たり前……… へ？DBが？無理でしょ？ほぇ？どういうこと？」 最初アップデートのタイトルを見たときの、ハマコーの率直な感想です。 Blue/Greenデプロイは、現行バージョンのトラフィックを活かしたまま新バージョンを動作確認し、問題なければ新バージョンをリリースするという、最近の安全なデプロイの概念において無くてはならないものです。 同時に新旧バージョンを稼働させるため、基本的にはステートレスなアプリケーション・サーバーにおいて利用するものという固定概念があったのですが、それをデータベースに対して既存のAWSの技術を組み合わせつつAWSらしいマネージドな仕組みで解決しようという、意欲的なリリースです。制約事項もそれなりにあるので、皆さんの運用ワークロードに当てはまるかは、事前の検証が必
一部の組み込み系システムを除けば，業務系システムはすべて何らかのデータベースを使っており，データベースを中核にしてシステムができあがっています。データベースを押さえることは，システムの中核を押さえることにほかなりません。したがって，データベースをどのような手順で，何に基づいて設計するのかを知っておくことは，システム構築に携わるすべての人にとって不可欠です。 Part4は，データベース設計の上流工程である概念設計と論理設計にフォーカスして説明します。こうした作業はデータ・モデリングと呼ばれます。業務要件定義を解きほぐして，システムの中核となるデータベースの論理構造を決定することが目的です。 データ・モデリングの重要性については，私たちが取り扱うビジネス・システム（業務システム）が，台帳中心のシステムであるということを考えれば明らかです。江戸時代などの時代劇を見ていると問屋の番頭が蔵の中で帳簿
MySQLでテーブルへのカラム追加、インデックス追加やテーブルの再編成などを行うと、その間テーブルに共有ロックがかかってしまいます。そのためこれらのメンテナンス処理は、通常利用者の少ない深夜早朝帯にサービスを止めて実施する必要があります。本日はそれを無停止、オンラインのままでできないかという話題です。 基本的なアイデア メンテナンス対象の元テーブルをコピーして、作業用の仮テーブルを作ります 仮テーブルに対して、カラム追加などの変更を加えます その間、元テーブルに対して行われる更新処理について差分を記録しておきます 仮テーブルの変更が終わったら、記録しておいた差分データを仮テーブルに反映します 差分データの反映が終わったら、元テーブルと仮テーブルを入れ替えます これと似たようなことを考えた方は結構いらっしゃるのではないでしょうか。ただ、言うは易し、行うは難しです。整合性がきちんと取れるかどう
夏休みまだ取れてないよ～・・・夏終わっちゃうよ～・・・みなさん、こんちには nakamura です。 コンテンツ DB への更新・参照等は日々使うので割りと覚えやすいですが、パフォーマンスチューニング等行う際にテーブルや MySQL 自体のステータスを取得する SQL ってしょっちゅう使うわけではないので結構忘れがちですよね～。今日はその辺りの SQL 文を備忘録も兼ねてまとめてみようと思います。 テーブル関連 テーブルの一覧を取得。 show tables; テーブル構造を取得。 describe table_name; ; describe にはショートカットが用意されています。 desc table_name; CREATE TABLE 文を取得。 show create table table_name; テーブルの状態を取得。 ; 全てのテーブルを表示 show table st
![[MySQL] ステータス取得系の SQL まとめ | バシャログ。](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/20c0b0df62783283e7ba333774006e31f6235c74/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2F2.zoppoz.workers.dev%3A443%2Fhttps%2Fbashalog.c-brains.jp%2Fimages%2Fdb01.jpg)
Not Only NoSQL!! 驚異的なまでにWRITE性能をスケールさせるSPIDERストレージエンジン
Webサービスでは、世界中からのトラフィックを捌く必要があるため、いくらチューニングしようとも一台のRDBMSでは捌ききることが出来ないのが常だ。MySQLは最初からマスター・スレーブ型のレプリケーション機能が搭載されており、スレーブをたくさんぶら下げることによって参照の負荷をスレーブに割り振るというスケールアウトによってその問題に対処してきた。スレーブによるスケールアウトは、参照（＝PV）が多いWebサイトと非常に相性が良く、幾多のWebサイトにおいて実績を作ってきているし、まだまだ利用されている。 しかしながら、サイトのトラフィックが劇的に増加してくるようになると、レプリケーションによる負荷分散では追いつかなくなってきた。そこで人々がとった選択肢は、memcachedを利用することである。memcachedはインメモリ型の高速なKVSであり、参照・更新性能はMySQLより格段に高い。M
MySQLアクセスを負荷分散する ユーザーからのアクセス数が非常に多いWebサイトにおいて、MySQLのSLAVEサーバーを複数台並べて負荷分散させるということがよく行われています。ただ、Webアクセスの負荷分散は一般的なテーマなのでいろいろなところで語られているのに対し、DBアクセスの負荷分散というテーマは一般的でないのかあまり語られていないように感じます。 DBアクセスを負荷分散するにあたって一番荒っぽい方法は、Webサーバー上のプログラムの中でどのSLAVEサーバーに接続するかをランダムで決める方法です。ランダムと言っても長時間アクセスしているとほぼ接続先が均等化されるので、一見この方法でも問題ないように見えます。しかしこの方法だと、接続しに行こうとしたSLAVEサーバーが高負荷もしくはサービス停止中であっても構わず接続しに行ってしまうという問題があります。 このような問題を解決する
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