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13 MySQL の最大性能をひきだすには

Optimization is a complicated task because it ultimately requires understanding of the whole system. While it may be possible to do some local optimizations with small knowledge of your system/application, the more optimal you want your system to become the more you will have to know about it.

So this chapter will try to explain and give some examples of different ways to optimize MySQL. But remember that there are always some (increasingly harder) additional ways to make the system even faster.

13.1 最適化 概要

システムを速くするための最も重要な部分は、もちろん基礎的な設計です。 You also need to know what kinds of things your system will be doing, and what your bottlenecks are.


13.2 システム、コンパイル時、スタートパラメターのチューニング

We start with the system level things since some of these decisions have to be made very early. In other cases a fast look at this part may suffice because it not that important for the big gains. However, it is always nice to have a feeling about how much one could gain by changing things at this level.

使うべき OS はとても重要です! 複数の CPU を持つマシンでは、 Solaris (なぜなら、Solaris のスレッドはとても素晴らしく動作するから)、 あるいは、Linux ( kernel 2.2 は良い SMP をサポートしているから) を 使用すべきです。 32bit マシンの Linux では、2G bytes のファイルサイズの 制限があります。 これは新しいファイルシステム (XFS/ReiserFS) のリリース時に なくなって欲しいものです。 If you have a desperate need for files bigger than 2G on Linux-intel 32 bit, you should get the LFS patch for the ext2 file system.

Because we have not run MySQL in production on that many platforms, we advice you to test your intended platform before choosing it, if possible.

Other tips:

13.2.1 MySQL の速度に影響するコンパイルとリンク方法

次のテストの多くは Linux 上で MySQL ベンチマークで行われました。 しかし、これらは他の OS についてもいくつかの指標を与えます。

-static でのリンク時に最速の実行形式を得ます。

Linux では、pgcc-O3 でコンパイルした時に最速のコードを得られます。 このオプションで `sql_yacc.cc' をコンパイルすると、gcc/pgcc は 全ての関数をインラインにするために多くのメモリを必要とするので、200M のメモリが必要です。 libstdc++ ライブラリの増加を避けるためには、 MySQL の configure 時に CXX=gcc も設定すべきです。 Note that with some versions of pgcc, the resulting code will only run on true Pentium processors, even if you use the compiler option that you want the resulting code to be working on all x586 type processors (like AMD).

より良いコンパイラー、そしてコンパイラーのオプションは、10-30% の 速度の向上をもたらします。 これはあなた自身が MySQL をコンパイルする 時に重要なことです!

我々は Cygnus CodeFusion と Fujitsu コンパイラーでもテストしましたが、 MySQL を最適化オプションでコンパイルするには、 どちらもまだ完全なバグ・フリーではありませんでした。

When you compile MySQL you should only include support for the character sets that you are going to use. (Option --with-charset=xxx). The standard MySQL binary distributions are compiled with support for all character sets. Here is a list of some mesurements that we have done:

The MySQL-Linux distribution provided by MySQL AB used to be compiled with pgcc, but we had to go back to regular gcc because of a bug in pgcc that would generate the code that does not run on AMD. We will continue using gcc until that bug is resolved. In the meantime, if you have a non-AMD machine, you can get a faster binary by compiling with pgcc. The standard MySQL Linux binary is linked statically to get it faster and more portable.

13.2.2 Disk の問題 データベースとテーブルにシンボリックリンクを使用する

テーブルとデータベースのファイルを MySQL のデータベースディレクトリーから 違う場所に移動し、 それに対してシンボリックリンクを張ることができます。 これは例えばディスク容量が少なくなって、データベースを移動したい場合にそうしたくなるでしょう。

MySQL が、テーブルがシンボリックリンクであることに気づいた場合、 symlink を解析し、代わりにその実体のテーブルを使用します。 これは realpath() コールをサポートする全てのシステムで働きます(少 なくとも Linux と Solaris は realpath() をサポートします!)。 realpath() をサポー トしないシステム上では、symlink とテーブルを 同時に使用すべきでありません! テーブルはテーブルの更新後に矛盾する事になるでしょう。

MySQL はデフォルトではデータベース同士のリンクをサポートしません。 が、データベース間のシンボリックリンクを作成しない限り、これは正常に働くでしょう。 MySQL データディレクトリに db1 データベースがあるとして、 仮に db2db1 のシンボリックリンクにしたとします:

shell> cd /path/to/datadir
shell> ln -s db1 db2

すると、db1 中の tbl_a テーブルは db2tbl_a テーブルとして見えます。 もしあるスレッドが db1.tbl_a を更新し、他のスレッドが db2.tbl_a を 更新した場合、 問題が発生します。

こういった使用をどうしてもしたい場合、`mysys/mf_format.c' を以下のように変更します:

if (flag & 32 || (!lstat(to,&stat_buff) && S_ISLNK(stat_buff.st_mode)))


if (1)

On Windows you can use internal symbolic links to directories by compiling MySQL with -DUSE_SYMDIR. This allows you to put different databases on different disks. 「4.13.6 Windows において、異なるディスクをまたがるようにデータを分割する」節参照.

13.2.3 サーバーパラメーターのチューニング

mysqld サーバーが使用している現在のバッファサイズを次で得ることができます:

shell> mysqld --help

この結果、全ての mysqld オプションと次のようなコンフィグ可能変数のリスト を得られます。出力結果にはデフォルト値が含まれ、以下のように表示されます:

Possible variables for option --set-variable (-O) are:
back_log              current value: 5
bdb_cache_size        current value: 1048540
binlog_cache_size     current_value: 32768
connect_timeout       current value: 5
delayed_insert_timeout  current value: 300
delayed_insert_limit  current value: 100
delayed_queue_size    current value: 1000
flush_time            current value: 0
interactive_timeout   current value: 28800
join_buffer_size      current value: 131072
key_buffer_size       current value: 1048540
lower_case_table_names  current value: 0
long_query_time       current value: 10
max_allowed_packet    current value: 1048576
max_binlog_cache_size current_value: 4294967295
max_connections       current value: 100
max_connect_errors    current value: 10
max_delayed_threads   current value: 20
max_heap_table_size   current value: 16777216
max_join_size         current value: 4294967295
max_sort_length       current value: 1024
max_tmp_tables        current value: 32
max_write_lock_count  current value: 4294967295
myisam_sort_buffer_size  current value: 8388608
net_buffer_length     current value: 16384
net_retry_count       current value: 10
net_read_timeout      current value: 30
net_write_timeout     current value: 60
query_buffer_size     current value: 0
record_buffer         current value: 131072
slow_launch_time      current value: 2
sort_buffer           current value: 2097116
table_cache           current value: 64
thread_concurrency    current value: 10
tmp_table_size        current value: 1048576
thread_stack          current value: 131072
wait_timeout          current value: 28800

もし mysqld サーバーを走らせているなら、以下のコマンドでも変数の値を見ることができます:

shell> mysqladmin variables

SHOW VARIABLES のすべての変数の説明はこちら → 「7.28.4 SHOW VARIABLES」節参照.

稼働中のサーバーの統計情報は SHOW STATUS で参照できます. 「7.28.3 SHOW STATUS」節参照.

MySQL はとてもスケーラブルなアルゴリズムを使用します。そのため 通常はとても少ないメモリで動作します。しかし MySQL に多くのメモリを与えれば、 より良い性能を得ることができます。

When tuning a MySQL server, the two most important variables to use are key_buffer_size and table_cache. You should first feel confident that you have these right before trying to change any of the other variables.

多くのメモリ(>=256M)と多くのテーブルを持っていて、適度のクライアント数で最大性能を得た い場合、次のようなものを使用します:

shell> safe_mysqld -O key_buffer=64M -O table_cache=256 \
           -O sort_buffer=4M -O record_buffer=1M &

If you have only 128M and only a few tables, but you still do a lot of sorting, you can use something like:

shell> safe_mysqld -O key_buffer=16M -O sort_buffer=1M


shell> safe_mysqld -O key_buffer=512k -O sort_buffer=100k \
           -O record_buffer=100k &

or even:

shell> safe_mysqld -O key_buffer=512k -O sort_buffer=16k \
           -O table_cache=32 -O record_buffer=8k -O net_buffer=1K &

When you have installed MySQL, the `support-files' directory will contain some different my.cnf example files, `my-huge.cnf', `my-large.cnf', `my-medium.cnf', and `my-small.cnf', you can use as a base to optimize your system.

もしとても多くの接続があり、mysqld が各接続に対して少ないメモリーで 動作するように設定されていれば、スワップの読み書きによるパフォーマンスの低下がおきます。 もちろん十分なメモリーがあれば、全ての接続にたいして mysqld のパフォーマンス良くなります。

mysqld へのオプションを変更する場合、そのサーバのインスタンスにだけに 有効であることに注意して下さい。


shell> mysqld -O key_buffer=32m --help

--help オプションは最後につけてください。 その他のオプションを --help の後につけると、そのオプションは反映されません。

13.2.4 MySQL はどのようにテーブルのオープン & クローズを行なうか?

table_cache , max_connections , max_tmp_tables は サーバーが開いた状態にしておく事が出来るファイルの最大数に影響します。 もしこれらの変数のうちの一つ、あるいは複数を増加させるなら、 あなたのオペレーティング・システムの、1 プロセスあたりに開かれる ファイル・デスクリプタ の最大値を増やすことになるかもしれません。 多くのシステムではこの制限を増やすことが可能です。 これをどうやって行うかは、あなたの使用している OS のドキュメントを見てください。 制限値の変更方法は、システムによってまちまちだからです。

table_cachemax_connections に関連します。 例えば 200 のコネクションを同時に開けるなら、少なくとも 200 * n の テーブル・キャッシュが必要です。 ここで n は join におけるテーブルの 最大数です。

オープンテーブルのキャッシュは最大で table_cache まで大きくなります(デ フォルトは 64, mysqld のオプション -O table_cache=# で変更可能)。 キャッシュが一杯になって、他のスレッドがテーブルのオープンを試みた時、 または mysqladmin refresh mysqladmin flush-tables を使用した場合を除いて、テーブルはクローズされません。

キャッシュがいっぱいになった場合、サーバーは以下の処置を取って キャッシュを使用できるように配置します:

テーブルは各同時アクセスに (再び) オープンされます。これは、同じテーブルで2つのスレッ ドが実行されている場合、または同じクエリで(AS で)テーブルを2回アクセス する場合、テーブルは2回オープンする必要があることを意味します。最初のテーブルのオー プンは2つのファイル記述子を使用し、続くテーブルの各使用は1つだけのファイル記述 子を使用します。

You can check if your table cache is too small by checking the mysqld variable opened_tables. If this is quite big, even if you haven't done a lot of FLUSH TABLES, you should increase your table cache. 「7.28.3 SHOW STATUS」節参照.

13.2.5 Drawbacks of creating large numbers of tables in the same database

もしたくさんのファイルが一つのディレクトリにある場合、オープン、クローズ、 create 操作は遅くなるでしょう。 もし SELECT 文を多くのテーブルに対し 実行した場合、テーブルキャッシュが一杯ならば、このオーバーヘッドは多くなるでしょう。 なぜなら、それぞれのテーブルにつきオープンし、クローズしなくてはならないからです。 このオーバーヘッドを緩和するには、テーブルキャッシュを大きくします。

13.2.6 何故そんなに多くのテーブルをオープンするのか?

mysqladmin status を実行すると、次のようなものが得られます:

Uptime: 426 Running threads: 1 Questions: 11082 Reloads: 1 Open tables: 12


MySQL はマルチスレッドなので、同じテーブルで一度に多くのクエリを持て ます。同じファイル上で異なる状態を持つ2つのスレッドで、問題を最小化する ため、同時に動作する各スレッドのためテーブルを再びオープンします。これはいくつ かのメモリとデータファイルについての一つの拡張ファイル記述子を使用します。 インデックスファイル記述子は全てのスレッド間で共有されます。

13.2.7 MySQL はどのようにメモリを使用するのか?

以下に mysqld サーバーがどのようにメモリーを使用するか、いくつか示します。 サーバーに与える変数名は、サーバーのメモリーの使用方に関連した名前となっています:

mysqld 実行時、ps や他のプログラムは、それが多くのメモリ を使用していると報告するでしょう。これは異なったメモリアドレス上のスレッ ドスタックによって発生します。例えば、Solaris ps はスタック間の未使用メ モリを使用メモリとして計算します。'swap -s' で有効なスワップをチェックす ることでこれを確かめられます。我々は市販のメモリリーク検出プログラムで mysqld をテストしました。そのため、メモリリークは全くありません。

13.2.8 MySQL はどのようにテーブルをロックするか

You can find a discussion about different locking methods in the appendix. 「I.4 Locking methods」節参照.

MySQL の全てのロックはデッドロックフリーです。これは、常にクエ リ開始時に一度ロックを必要とする全てを要求し、常に同じ順でテーブルをロッ クすることで管理されます。

MySQL が使用する WRITE ロックは次のように働きます:

MySQLREAD ロックは次のように動きます:

ロックが解放されたとき、最初に write ロックキュー内のスレッドに、その後 read ロックキュー内のスレッドにロックを与えます。

これは、同じテーブルで多くの更新をする場合、SELECT 構文は update がなくなるまで待たされることを意味します。

同じテーブルで多くの INSERT と多くの SELECT を行う場合、これを解決するに は、他のテーブルに行を挿入して、たまに、その一時テーブルから全てのレコー ドをもう一方のテーブルに update します。


mysql> LOCK TABLES real_table WRITE, insert_table WRITE;
mysql> insert into real_table select * from insert_table;
mysql> TRUNCATE TABLE insert_table;

You can use the LOW_PRIORITY options with INSERT, UPDATE or DELETE or HIGH_PRIORITY with SELECT if you want to prioritize retrieval in some specific cases. You can also start mysqld with --low-priority-updates to get the same behaveour.

Using SQL_BUFFER_RESULT can also help making table locks shorter. 「7.19 SELECT構文」節参照.

一つのキューだけを使用するように `mysys/thr_lock.c' 内のロックコードを変更 することもできます。この場合、いくつかのアプリケーションのために、 write ロックは read ロックと同じ優先順位にします。

13.2.9 テーブル・ロッキングの問題

MySQL のテーブル・ロッキングのコードはデッドロック・フリーです。

MySQL はとても速いロックスピードを得るために、 (レコードのロックやフィールドのロックの代わりに) テーブルのロックを使用します。 大きなテーブルには、 テーブルのロックはレコードのロックよりはるかに良いですが、 いくつかの落とし穴があります。

For BDB and InnoDB tables, MySQL only uses table locking if you explicitely lock the table with LOCK TABLES or execute a command that will modify every row in the table, like ALTER TABLE. For these table types we recommend you to not use LOCK TABLES at all.

MySQL バージョン 3.23.7 以上では、 あるスレッドが MyISAM テーブルを読んでいる最中に、 同じテーブルにレコードを挿入する事ができます。 Note that currently this only works if there are no holes after deleted rows in the table at the time the insert is made. When all holes has been filled with new data, concurrent inserts will automaticly be enabled again.

テーブルのロックはたくさんのスレッドが同時にあるテーブルから読み出すのを可能にしますが、 もしあるスレッドがあるテーブルに対し書込み要求を出す場合、 それはまず最初に排他的なアクセスを得なければなりません. その更新の間、更新が完了するまで、この特定のテーブルにアクセスしようとする 他の全てのスレッドが待たされることになります。

通常データベースの更新は SELECT よりも重要とされるため、 テーブルを更新する全てのスレッドが、テーブルから情報を検索するスレッドよりも 高い優先順位を持ちます。 これは ある特定のテーブルに対して、多くの重いクエリが発行され た場合に、 更新が不完全に終わらないことを確実にするためです。 (You can change this by using LOW_PRIORITY with the statement that does the update or HIGH_PRIORITY with the SELECT statement.)

MySQL バージョン 3.23.7 から、max_write_lock_count 変数が使用できます。 これは、一つのテーブルに対して、指定された回数だけ INSERT が行われた後に、 SELECT を発行するようにします。



13.2.10 How MySQL uses DNS

When a new thread connects to mysqld, mysqld will span a new thread to handle the request. This thread will first check if the hostname is in the hostname cache. If not the thread will call gethostbyaddr_r() and gethostbyname_r() to resolve the hostname.

If the operating system doesn't support the above thread-safe calls, the thread will lock a mutex and call gethostbyaddr() and gethostbyname() instead. Note that in this case no other thread can resolve other hostnames that is not in the hostname cache until the first thread is ready.

You can disable DNS host lookup by starting mysqld with --skip-name-resolve. In this case you can however only use IP names in the MySQL privilege tables.

If you have a very slow DNS and many hosts, you can get more performance by either disabling DNS lookop with --skip-name-resolve or by increasing the HOST_CACHE_SIZE define (default: 128) and recompile mysqld.

You can disable the hostname cache with --skip-host-cache. You can clear the hostname cache with FLUSH HOSTS or mysqladmin flush-hosts.

If you don't want to allow connections over TCP/IP, you can do this by starting mysqld with --skip-networking.

13.3 可能な限りデータを小さくする

One of the most basic optimization is to get your data (and indexes) to take as little space on the disk (and in memory) as possible. This can give huge improvements because disk reads are faster and normally less main memory will be used. Indexing also takes less resources if done on smaller columns.

MySQL supports a lot of different table types and row formats. Choosing the right table format may give you a big performance gain. 「8 MySQL Table types」節参照.

以下に挙げるテクニックを使用すれば、テーブルでのパフォーマンスの向上、 保存領域の縮小化が可能でしょう:

13.4 MySQL はどのようにインデックスを使用するか?

Indexes are used to find rows with a specific value of one column fast. インデックスがない場合、MySQL は、そのレコードが見つかるまで、 最初のレコードからテーブルをなめていきます。 大きなテーブルでは多くの 手間がかかります。 もし問い合わせの中にインデックスを持ったフィールドが ある場合、MySQL は全てのデータをみることなく、データの途中の位置を速く 得ることができます。 もしあるテーブルが1000レコード持っていたとすると、 順番に頭からなめていくことに比べて、これは少なくとも100倍速いことに なります。 Note that is you need to access almost all 1000 rows it is faster to read sequentially because we then avoid disk seeks.

全ての MySQL インデックス, PRIMARY, UNIQUE そして INDEX() は B tree に格納されます。文字列は自動的に始めと終りの空白が圧縮されます。 「7.36 CREATE INDEX 構文」節参照.

Indexes are used to:

以下のような SELECT 文を発行したとします:

mysql> SELECT * FROM tbl_name WHERE col1=val1 AND col2=val2;

もし col1col2 に複数フィールドインデックスが定義されている場合、 すぐに思ったとおりの結果が得られます。 If separate single-column indexes exist on col1 and col2, the optimizer tries to find the most restrictive index by deciding which index will find fewer rows and using that index to fetch the rows.

もしテーブルが複数フィールドインデックスを持つなら、インデックスの接頭部一番左の部分 がレコードを見つけるための最適化に使用されます。例えば、3つのフィールド (col1,col2,col3) に対して一つのインデックスを持っていたとします。 すると、これは (col1), (col1,col2) , (col1,col2,col3) でインデックスがサーチされます。

もし一番左に指定しているフィールドがインデックスを作成していないなら、 MySQL は部分的なインデックスを使用しません。

以下のような SELECT 文を発行したとします:

mysql> SELECT * FROM tbl_name WHERE col1=val1;
mysql> SELECT * FROM tbl_name WHERE col2=val2;
mysql> SELECT * FROM tbl_name WHERE col2=val2 AND col3=val3;

もしインデックスが (col1,col2,col3) にあるならば、 上に示した最初のクエリだけがインデックスを使用します。二番目三番目のクエリは インデックスを持つフィールドを発動しますが、 (col2)(col2,col3) は、(col1,col2,col3) の 接頭部一番左に指定されていません。

MySQL は、もし LIKE がワイルドカードから始まっていなくて、 ある種固定された文字で始まっているなら、 LIKE の評価にインデックスを使用します。 例えば、以下の SELECT 文はインデックスを使用します:

mysql> select * from tbl_name where key_col LIKE "Patrick%";
mysql> select * from tbl_name where key_col LIKE "Pat%_ck%";

一つ目の文は、"Patrick" <= key_col < "Patricl" となるレコードだけ、考慮されます。 二つ目の文は、"Pat" <= key_col < "Pau" となるレコードだけ、考慮されます。

以下の SELECT 文はインデックスを使用しません:

mysql> select * from tbl_name where key_col LIKE "%Patrick%";
mysql> select * from tbl_name where key_col LIKE other_col;

最初の文は、LIKE がワイルドカード文字で始まっています。 二つ目の文は、LIKE が定数ではありません。

Searching using column_name IS NULL will use indexes if column_name is an index.

MySQL は通常、一番少ないレコード数を見つけるインデックスを使用します。 インデックスは、以下に示す演算子を用いて比較できるフィールドに対して、使用されます: =, >, >=, <, <=, BETWEEN そして 'something%' の様に頭にワイルドカードがない LIKE

WHERE 節内の全ての AND にかからないインデックスは、 全くクエリの最適化に使用されません。 In other words: To be able to use an index, a prefix of the index must be used in every AND group.

以下の WHERE 節はインデックスを使用します:

... WHERE index_part1=1 AND index_part2=2 AND other_column=3
... WHERE index=1 OR A=10 AND index=2      /* index = 1 OR index = 2 */
... WHERE index_part1='hello' AND index_part_3=5
          /* optimized like "index_part1='hello'" */
... WHERE index1=1 and index2=2 or index1=3 and index3=3;
          /* Can use index on index1 but not on index2 or index 3 */

以下の WHERE 節はインデックスを使用しません

... WHERE index_part2=1 AND index_part3=2  /* index_part_1 is not used */
... WHERE index=1 OR A=10                  /* Index is not used in both AND parts */
... WHERE index_part1=1 OR index_part2=10  /* No index spans all rows */

Note that in some cases MySQL will not use an index, even if one would be available. Some of the cases where this happens are:

13.5 データをアクセス・更新するクエリの速度

最初に、全てのクエリに影響する一つの事柄をのべます: より複雑な権限の設定を行うと、オーバーヘッドが多くなります。

もしあなたがいかなる GRANT 文も行っていなければ、 MySQL はパーミッションの検査を少ししか最適化しないでしょう。 So if you have a very high volume it may be worth the time to avoid grants. Otherwise more permission check results in a larger overhead.

もし MySQL 関数のあるものが確実に問題を引き起こしているのならば、 常に MySQL クライアント側は以下のようになります:

mysql> select benchmark(1000000,1+1);
| benchmark(1000000,1+1) |
|                      0 |
1 row in set (0.32 sec)

上の例では MySQL は 1,000,000 + 式を 0.32 秒で実行できています (たんなる PentiumII 400MHz マシンで)。

全ての MySQL 関数は最適化されていますが、 いくつかは例外があるかもしれません。 benchmark(loop_count,expression)はあなたのクエリの 問題を見つけるためのとてもよいツールです。

13.5.1 クエリの性能評価

ほとんどの場合、ディスク・シークを数えることでだいたいのパフォーマンスを予測できます。 小さなテーブルでは、通常、1回のディスク・シークでレコードを見つけれるでしょう (インデックスがたぶんキャッシュされるので)。 大きなテーブルでは、 おおよその予測として、(B++ ツリーインデックスを使用している場合)、 log(row_count) / log(index_block_length / 3 * 2 / (index_length + data_pointer_length)) + 1 シーク、1レコードを見つけるのに必要となるでしょう。

MySQL では、インデックス・ブロックは通常 1024 バイトで、 データ・ポインターは通常 4 バイトです。 これは、 インデックス長が 3 (medium integer) 、データが 500,000 レコードあるテーブルでは、 log(500,000)/log(1024/3*2/(3+4)) + 1 = 4 シークとなります。

As the above index would require about 500,000 * 7 * 3/2 = 5.2M, (assuming that the index buffers are filled to 2/3, which is typical) you will probably have much of the index in memory and you will probably only need 1-2 calls to read data from the OS to find the row.

書き込み時には、上の場合、新しいインデックスを書き込める場所を 探し出すのに、4 シークかかり、さらに、通常、インデックスを更新し、 レコードを書くのに 2 シーク必要です。

Note that the above doesn't mean that your application will slowly degenerate by N log N! As long as everything is cached by the OS or SQL server things will only go marginally slower while the table gets bigger. After the data gets too big to be cached, things will start to go much slower until your applications is only bound by disk-seeks (which increase by N log N). To avoid this, increase the index cache as the data grows. 「13.2.3 サーバーパラメーターのチューニング」節参照.

13.5.2 SELECT クエリの速度

通常、遅い SELECT ... WHERE を速くするには、 まず最初にインデックスがあるかどうかをチェックします。 「13.4 MySQL はどのようにインデックスを使用するか?」節参照. 違うテーブルを参照する場合には、普通はインデックスをともなうべきです。 EXPLAIN コマンドを使用すれば、SELECT でどのインデックスが 使用されているか確認できます。 「7.29 EXPLAIN 構文 (SELECTについての情報を得る)」節参照.

Some general tips:

13.5.3 MySQL はどのように WHERE 節を最適化するか?

WHERE の最適化は、WHERE がほとんど SELECT で使用されるため、 SELECT に置かれています。 しかし、同じ最適化は DELETEUPDATE 文でも使用されます。

このセクションの最適化の説明はまだ不十分です。 なぜなら、 MySQL はとても多くの最適化を行っており、 それら全てについての説明を書ける時間が、我々はとれません。



mysql> SELECT COUNT(*) FROM tbl_name;
mysql> SELECT MIN(key_part1),MAX(key_part1) FROM tbl_name;
mysql> SELECT MAX(key_part2) FROM tbl_name
           WHERE key_part_1=constant;
mysql> SELECT ... FROM tbl_name
           ORDER BY key_part1,key_part2,... LIMIT 10;
mysql> SELECT ... FROM tbl_name
           ORDER BY key_part1 DESC,key_part2 DESC,... LIMIT 10;

以下のクエリはインデックスツリーのみを使用します(インデックス化されているフィールドは 数値型と仮定します):

mysql> SELECT key_part1,key_part2 FROM tbl_name WHERE key_part1=val;
mysql> SELECT COUNT(*) FROM tbl_name
           WHERE key_part1=val1 AND key_part2=val2;
mysql> SELECT key_part2 FROM tbl_name GROUP BY key_part1;


mysql> SELECT ... FROM tbl_name ORDER BY key_part1,key_part2,... ;
mysql> SELECT ... FROM tbl_name ORDER BY key_part1 DESC,key_part2 DESC,... ;

13.5.4 How MySQL Optimizes DISTINCT

DISTINCT is converted to a GROUP BY on all columns, DISTINCT combined with ORDER BY will in many cases also need a temporary table.

When combining LIMIT # with DISTINCT, MySQL will stop as soon as it finds # unique rows.

If you don't use columns from all used tables, MySQL will stop the scanning of the not used tables as soon as it has found the first match.

SELECT DISTINCT t1.a FROM t1,t2 where t1.a=t2.a;

In the case, assuming t1 is used before t2 (check with EXPLAIN), then MySQL will stop reading from t2 (for that particular row in t1) when the first row in t2 is found.

13.5.5 MySQL はどのように LEFT JOINRIGHT JOIN を最適化するか?

MySQLA LEFT JOIN B は以下のように組みこまれています:

RIGHT JOIN is implemented analogously as LEFT JOIN.

The table read order forced by LEFT JOIN and STRAIGHT JOIN will help the join optimizer (which calculates in which order tables should be joined) to do its work much more quickly, as there are fewer table permutations to check.

Note that the above means that if you do a query of type:

SELECT * FROM a,b LEFT JOIN c ON (c.key=a.key) LEFT JOIN d (d.key=a.key) WHERE b.key=d.key

MySQL will do a full scan on b as the LEFT JOIN will force it to be read before d.

The fix in this case is to change the query to:

SELECT * FROM b,a LEFT JOIN c ON (c.key=a.key) LEFT JOIN d (d.key=a.key) WHERE b.key=d.key

13.5.6 MySQL はどのように LIMIT を最適化するか?

In some cases MySQL will handle the query differently when you are using LIMIT # and not using HAVING:

13.5.7 INSERT クエリの速度


ここで (数字) は比例時間です。これは、テーブルのオープンにかかる初期オーバーヘッ ド(これは同時に動作する各クエリ毎に1回行なわれます)は考慮されていません。

テーブルのサイズはインデックスの挿入を N log N で遅くします (B-tree)。

INSERT を速くするいくつかの方法:

LOAD DATA INFILEINSERT を共に速くするためには、 キーバッファを増やします。 「13.2.3 サーバーパラメーターのチューニング」節参照.

13.5.8 UPDATE クエリの速度

UPDATE クエリは SELECT クエリのように最適化されますが、 書き込みのオーバーヘッドが加わります。 書き込み速度は、更新されるデータの大きさ、更新されるインデックス数に 依ります。 変更されないインデックスは更新されません。

Also, another way to get fast updates is to delay updates and then do many updates in a row later. 一文で多くの更新を行えば、もしテーブルがロックされていれば、 一文で一個づつ更新するよりも、とても速くなります。

Note that, with dynamic record format, updating a record to a longer total length may split the record. So if you do this often, it is very important to OPTIMIZE TABLE sometimes. 「7.11 OPTIMIZE TABLE構文」節参照.

13.5.9 DELETE クエリの速度

If you want to delete all rows in the table, you should use TRUNCATE TABLE table_name. 「7.18 TRUNCATE Syntax」節参照.

1レコードを削除する時間は、ちょうどインデックスの数に比例します。 より速くレコードを削除したいなら、インデックス・キャッシュを 増やします。 「13.2.3 サーバーパラメーターのチューニング」節参照.

テーブル中からレコードの大きな部分を消すよりも、 全てのレコードを消すほうが、とても速いです。

13.6 最適化に関するその他の助言

Unsorted tips for faster systems:

13.7 Using Your Own Benchmarks

You should definitely benchmark your application and database to find out where the bottlenecks are. By fixing it (or by replacing the bottleneck with a 'dummy module') you can then easily identify the next bottleneck (and so on). Even if the overall performance for your application is sufficient, you should at least make a plan for each bottleneck, and decide how to solve it if someday you really need the extra performance.

For an example of portable benchmark programs, look at the MySQL benchmark suite. 「14 MySQL ベンチマークスイート」節参照. You can take any program from this suite and modify it for your needs. By doing this, you can try different solutions to your problem and test which is really the fastest solution for you.

It is very common that some problems only occur when the system is very heavily loaded. We have had many customers who contact us when they have a (tested) system in production and have encountered load problems. In every one of these cases so far, it has been problems with basic design (table scans are NOT good at high load) or OS/Library issues. Most of this would be a LOT easier to fix if the systems were not already in production.

To avoid problems like this, you should put some effort into benchmarking your whole application under the worst possible load! You can use Sasha's recent hack for this - super-smack. As the name suggests, it can bring your system down to its knees if you ask it, so make sure to use it only on your development systems.

13.8 Design Choices

MySQL は、レコードのデータとインデックスを別のファイルに保存します。 他の多くの(ほとんど全て)データベースでは、同じファイルにデータとインデックスを 混在させて保存します。 我々は、最近のシステムには、MySQL の選択の方が 良いと信じています。

Another way to store the row data is to keep the information for each column in a separate area (examples are SDBM and Focus). This will cause a performance hit for every query that accesses more than one column. Because this degenerates so quickly when more than one column is accessed, we believe that this model is not good for general purpose databases.

The more common case is that the index and data are stored together (like in Oracle/Sybase et al). In this case you will find the row information at the leaf page of the index. The good thing with this layout is that it, in many cases, depending on how well the index is cached, saves a disk read. The bad things with this layout are:

13.9 MySQL Design Limitations/Tradeoffs

Because MySQL uses extremely fast table locking (multiple readers / single writers) the biggest remaining problem is a mix of a steady stream of inserts and slow selects on the same table.

We belive that for a huge number of systems the extremely fast performance in other cases make this choice a win. This case is usually also possible to solve by having multiple copies of the table, but it takes more effort and hardware.

We are also working on some extensions to solve this problem for some common application niches.

13.10 Portability

Because all SQL servers implement different parts of SQL, it takes work to write portable SQL applications. For very simple selects/inserts it is very easy, but the more you need the harder it gets. If you want an application that is fast with many databases it becomes even harder!

To make a complex application portable you need to choose a number of SQL servers that it should work with.

You can use the MySQL crash-me program/web-page http://www.mysql.com/information/crash-me.php to find functions, types, and limits you can use with a selection of database servers. Crash-me now tests far from everything possible, but it is still comprehensive with about 450 things tested.

For example, you shouldn't have column names longer than 18 characters if you want to be able to use Informix or DB2.

Both the MySQL benchmarks and crash-me programs are very database-independent. By taking a look at how we have handled this, you can get a feeling for what you have to do to write your application database-independent. The benchmarks themselves can be found in the `sql-bench' directory in the MySQL source distribution. They are written in Perl with DBI database interface (which solves the access part of the problem).

See http://www.mysql.com/information/benchmarks.html for the results from this benchmark.

As you can see in these results, all databases have some weak points. That is, they have different design compromises that lead to different behavior.

If you strive for database independence, you need to get a good feeling for each SQL server's bottlenecks. MySQL is VERY fast in retrieving and updating things, but will have a problem in mixing slow readers/writers on the same table. Oracle, on the other hand, has a big problem when you try to access rows that you have recently updated (until they are flushed to disk). Transaction databases in general are not very good at generating summary tables from log tables, as in this case row locking is almost useless.

To get your application really database-independent, you need to define an easy extendable interface through which you manipulate your data. As C++ is available on most systems, it makes sense to use a C++ classes interface to the databases.

If you use some specific feature for some database (like the REPLACE command in MySQL), you should code a method for the other SQL servers to implement the same feature (but slower). With MySQL you can use the /*! */ syntax to add MySQL-specific keywords to a query. The code inside /**/ will be treated as a comment (ignored) by most other SQL servers.

If REAL high performance is more important than exactness, as in some Web applications, a possibility is to create an application layer that caches all results to give you even higher performance. By letting old results 'expire' after a while, you can keep the cache reasonably fresh. This is quite nice in case of extremely high load, in which case you can dynamically increase the cache and set the expire timeout higher until things get back to normal.

In this case the table creation information should contain information of the initial size of the cache and how often the table should normally be refreshed.

13.11 What have we used MySQL for?

MySQL の初期の開発期には、MySQL は我々のもっとも大口の顧客に合うように 機能が作成されました。 彼らは、いくつかのスウェーデン最大手の小売り業者 のために、倉庫に入れている(商品)データを取り扱います。

我々は、すべての店から、全ボーナス・カード取扱高の、その週間まとめを得ます。 そして、その店のオーナにとって有益な情報、その店の広告キャンペーンが お客にどの程度影響を及ぼすか、を提供することが、我々に求められています。

そのデータは、とても大きくて (約700万/月 回の取り扱い)、 我々はその顧客に提供する必要のあるデータを 4〜10年分、持っています。 我々は、カスタマーから、彼らがこのデータからできる新しいレポートに ”即時に”アクセスしたいという、要求を受けました。

我々はこれを、全ての月ごとの情報を圧縮した 'transaction' テーブルに 保存することで解決しました。 We have a set of simple macros (script) that generates summary tables grouped by different criteria (product group, customer id, store ...) from the transaction tables. そのレポートは Web ページで、これは小さな perl スクリプトで動的に 作成されます。 この perl script は Web Page を分析し、SQL 文を 実行し、結果を挿入します。 We would have used PHP or mod_perl instead but they were not available at that time.

画像データのために、我々は簡単なツールを C でかきました。 これは SQL のクエリの結果を元に(結果にいくつか処理をして) GIF を提供します。 これも動的に perl スクリプト(HTML ファイルを分析する)から実行されます。

In most cases a new report can simply be done by copying an existing script and modifying the SQL query in it. In some cases, we will need to add more fields to an existing summary table or generate a new one, but this is also quite simple, as we keep all transactions tables on disk. (Currently we have at least 50G of transactions tables and 200G of other customer data.)

We also let our customers access the summary tables directly with ODBC so that the advanced users can themselves experiment with the data.

我々はこれらを Sun Ultra SPARCstation (2x200 Mz) で扱っていますが、 なんの問題もありません。 We recently upgraded one of our servers to a 2 CPU 400 Mhz UltraSPARC, and we are now planning to start handling transactions on the product level, which would mean a ten-fold increase of data. We think we can keep up with this by just adding more disk to our systems.

We are also experimenting with Intel-Linux to be able to get more CPU power cheaper. 現在、我々はバイナリ互換のデータベースフォーマットを持っており (new in Version 3.23) 、我々はこれをアプリケーションのいくつかの部分に使用しはじめる事でしょう。

Our initial feelings are that Linux will perform much better on low-to-medium load and Solaris will perform better when you start to get a high load because of extreme disk IO, but we don't yet have anything conclusive about this. After some discussion with a Linux Kernel developer, this might be a side effect of Linux giving so much resources to the batch job that the interactive performance gets very low. This makes the machine feel very slow and unresponsive while big batches are going. Hopefully this will be better handled in future Linux Kernels.

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