Mardi 18 novembre 2008 Giuseppe Maxia et Nat Makarévitch étaient les invités du MySQL User Group, dans les locaux d’Alter Way. La soirée fut aussi passionnante qu’instructive.

Nat nous a expliqué comment améliorer les performances d’un sgbdr (notamment MySQL ) optimisation vu sous l’axe des I/O

Vous pouvez télécharger sa présentation: Nat Makarévitch: Grandes bases de données: les entrées/sorties

Giuseppe lui nous parlé de MySQL Proxy, se petit soft capable de faire de très grandes choses comme du load balancing, de la réécriture de requêtes à la volé,…

Pour faire suite au dernier schéma sur les structures comparées d’un index MyISAM et InnoDB, ce billet a pour but de détailler une optimisation nommée covering index.
On appelle ainsi un index lorsqu’il “couvre” l’intégralité des données recherchées et évite ainsi un parcours des enregistrements souvent basé sur des random I/O, spécialement couteux sur disque.

A propos des random I/O, voici un court extrait d’un billet précédent sur les SSD :

Sur un disque classique un “random read” entraîne (du plus couteux au moins couteux) :
- le déplacement de la tête de lecture/écriture sur la bonne piste (”seek time”)
- une fois la tête sur …

Optimiser sa base de donnée est l’obsession principale du DBA. Savoir identifier, anticiper et régler les problèmes de performances constituent une vrai valeur ajoutée et cela n’est pas donné à tout le monde.  Satisfaction personnelle, satisfaction des décideurs mais surtout satisfaction du client…

http://dasini.net/blog/presentations/?#optimiser_mysql

Cela part d’un problème tout simple,  trier les données d’une table:

mysql> SELECT id, technologie FROM enigme;

+------+-------------+

| id   | technologie |

+------+-------------+

|    1 | PHP         |

|    2 | LINUX       |

|    3 | MySQL       |

+------+-------------+

Pour trier les enregistrements en fonction de la technologie, faisons un ORDER BY sur la colonne technologie:

mysql> SELECT id, technologie FROM enigme ORDER BY technologie;

+------+-------------+

| id   | technologie |

+------+-------------+

|    1 | PHP         |

|    2 | LINUX       |

|    3 | MySQL       |

+------+-------------+

Il semble que le serveur n’a pas compris ce que je lui demande, ou alors je ne maitrise pas du tout l’alphabet..
Rajoutons la clause …

Faire le choix d’un SGBDR pour gérer ses données est devenu un réflexe, mais est ce toujours nécessaire ?

Avantages

• Contrôle de la redondance des données (normalisation)
• Cohérence des données (ACID)
• Intégrité des données (ACID)
• Standards (SQL ANSI)
• Amélioration de la productivité
• Permet une meilleur concurrence en lecture comme en écriture
• Mécanismes de sauvegarde et de restauration
• Facilité pour manipuler les données grâce à un langage dédié SQL
• Fonctionnalités avancées (haute disponibilités, réplication, clustering, procédure stockées,…)

Inconvénients

• Apprentissage d’un logiciel (plus ou moins complexe)
• Taille (espace disque et mémoire non négligeable)
• Coût (Jusqu’a tres couteux pour une solution …

MySQL est le SGBDR Open Source le plus populaire au monde. Sa cinquième version, sortie en octobre 2005, permet de mieux répondre aux problématiques d’entreprise. Au menu des nouveautés fonctionnelles : les vues, les procédures stockées, les déclencheurs, de nouveaux moteurs de stockage, la base de données INFORMATION_SCHEMA et diverses petites améliorations.

http://dasini.net/blog/presentations/?#presentation_mysql

Le MUG.fr à le plaisir de vous inviter à une rencontre avec en guests stars:

• Giuseppe Maxia, (responsable communauté MySQL pour l’Europe)
• Nat Makarévitch (Expert des méthodes et des techniques du monde de l’opensource)

Cette rencontre aura lieu le mardi 18 novembre 2008, à partir de 19h, dans les locaux d’Alter Way à Saint Cloud

Au programme :

• Nat Makarévitch:

“Grandes bases de données: les entrées/sorties”

“amélioration des performances d’une instance de MySQL gérant des bases de données dont le volume total dépasse nettement la mémoire vive disponible, autrement dit dans un contexte où il convient d’optimiser les …

Une fonction de hash est une fonction qui prend une chaîne de caractères en entrée et qui renvoi une autre chaine de caractères. La chaîne de caractères résultat a toujours la même longueur et est strictement identique pour une même entrée.

Une des utilisations du hashage sert a masquer les mots de passes stockés dans une table.

Au lieu d’avoir une table utilisateur, faiblement sécurisée avec un mot de passe en clair:

+----------+------------------------+

| name     | password_en_clair      |

+----------+------------------------+

| freshdaz | mot_de_passe           |

+----------+------------------------+

Il est préférable d’avoir ceci, le même mot de passe mais hashé:

+----------+---------------------------------------+

| name     | password_hash                         |

+----------+---------------------------------------+

Mercredi 19 novembre 2008, MySQL/SUN organise sa deuxième conférence française.

Pourquoi y aller ?

• Découvrir les meilleures pratiques pour déployer et gérer les applications MySQL à travers votre entreprise
• Comprendre comment bénéficier des nouvelles technologies telles que memcached et MySQL Proxy
• Obtenir des informations détaillées sur les nouvelles fonctions, produits et services MySQL
• Bénéficier de conseils de spécialistes sur l’optimisation des performances de MySQL
• Développer vos compétences pour bâtir des applications MySQL fortement évolutives, fiables, sécurisées et à haute disponibilité
• Écouter des témoignages clients sur la mise en place d’applications MySQL
…

La clause, AUTO_INCREMENT, permet à MySQL de générer un entier unique pour tout nouvel enregistrement d’une table. Cette clause ne peut se mettre que sur les champs de type entier, indexé et non nul. Elle est donc souvent utilisée comme clé primaire.

Cependant, sont comportement n’est pas tout à fait identique sur une table MyISAM et sur une table InnoDB.

mysql> CREATE TABLE table_myisam (id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY) engine=MyISAM;

mysql> SHOW CREATE TABLE table_myisam;

CREATE TABLE `table_myisam` (

`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,

PRIMARY KEY (`id`)

) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=latin1

mysql> INSERT INTO table_myisam (id) VALUES (NULL),(NULL),(NULL),(100);

Query OK, 4 rows affected (0.02 sec)

Records: 4 Duplicates: 0 Warnings: 0

mysql> SELECT …