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レイテンシーが大きい環境下でのPercona XtraDB Cluster(Percona Data Performance Blogより)

出典について

この記事はThe Percona Data Performance Blog内のVadim Tkachenko氏によるPercona XtraDB Cluster in a high latency network environment(2016/3/14)を翻訳したものです。

このブログ投稿では、レイテンシーが大きなネットワーク環境下でPercona XtraDB Clusterをどのように扱うかについて議論したいと思います。

最近、10GBネットワークをまたいで稼働しているPercona XtraDB Clusterがある環境で仕事をしていましたが、ノードの1つが離れた場所にあり、ping応答時間(ping time)が一般的に期待するより大きい状態でした。

例えば、次の例はローカルクラスター内のノード間のping応答時間を表しています。

ping 172.16.0.1 …
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MySQL 5.7のJSON機能を試してみる(MySQL Server Blogより)

免責事項

この記事はMorgan Tocker氏によるMySQL Server Blogの投稿「Taking the new MySQL 5.7 JSON features for a test drive」(2016/3/2)をユーザが翻訳したものであり、Oracle公式の文書ではありません。

MySQL 5.7からネイティブのJSON型と、サーバーサイドでデータを操作や検索を自然に行えるようにする一連のSQL関数が使えるようになりました。本日、SF OpenDataにあるサンプルデータを使って、これらの機能の簡単な利用例をご紹介したいと思います。

サンプルデータをインポートする

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MySQLのマルチスレッドスレーブにおけるSTOP SLAVEの改善(MySQL High Availabilityより)

免責事項

この記事はSujatha Sivakumar氏によるMySQL High Availabilityの投稿「STOP SLAVE Improvements for Multi-Threaded Slaves」(2016/3/4)をユーザが翻訳したものであり、Oracle公式の文書ではありません。

マルチスレッドスレーブを利用しているときは、STOP SLAVEコマンドは応答が返るまで時間がかかります。スレーブがワーカーのキューの処理が完了するのを待機するためです。このブログ投稿ではMySQL …

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MySQLではできないことができるデータベース(広義)達

自分は一応暫くMySQLの開発者だったので、MySQLでできることできないことはすぐわかる訳です。現実的な問題と対峙すること1年間、MySQLは使えることにしか使わないわけで、そうすると構築してしまうと、アラートメールが全く来ないので、水や空気のように存在を忘れてしまいます。でも、使えないことには全く使う気がしないわけで…。というわけでMySQLは結局逆にあまり触れていません。限られた範囲では完成を見ているというわけでしょうか。

データを処理して何か貯めて利用できるものをデータベースとするならば、MySQLを適用する気も起きないような領域があって、近年はそのような領域に挑む別の道具が出てきています。

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MySQLとMariaDBの仮想列(Percona Data Performance Blogより)

出典について

この記事はPercona Data Performance Blog内のStephane Combaudon氏によるVirtual columns in MySQL and MariaDB(2016/3/4)を翻訳したものです。

このブログ投稿では、MySQLとMariaDBの仮想列について比較しようと思います。

仮想列は私がMySQL 5.7で最も気に入っている機能の1つです。同じテーブルの1つあるいは複数の他のフィールド由来の値を新しいフィールドに保存できる機能です。関数インデックスを作成するには非常に良い方法です。この機能がMariaDBで利用できるようになってからしばらく経過しましたので、両者が同等のものなのか比較してみましょう。いくつかの観点でみていきましょう。

ドキュメント

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MySQL 5.7の新機能 : パフォーマンススキーマのスケーラブルなメモリ割り当て(MySQL Server Blogより)

免責事項

この記事はMayank Prasad氏によるMySQL Server Blogの投稿「New in MySQL 5.7: Performance Schema scalable memory allocation」(2016/2/11)をユーザが翻訳したものであり、Oracle公式の文書ではありません。

パフォーマンススキーマは実行中のMySQLサーバーの実行時間の統計を収集しレポートする仕組みです。これらの統計は内部のメモリバッファーに保存され、またそこから取得されます。MySQL 5.6 …

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MySQL = 5.7.11に乗り換えるだけでdefault_password_lifetimeの呪縛から逃れられる理由

見直したらほぼ 日々の覚書: MySQL 5.7.4で導入されたdefault_password_lifetimeがじわじわくる(MySQL 5.7.11でFIX!!) に書いてあったんだけど、

@yoku0825 @soudai1025 yumでさくっとバージョン上げた時に、=360のままだった気がしたので、そりゃ確かに勝手に設定値を書き換えたりしないよなと思ったのでした。(勝手に 既定コードを latin1 に書き換えられたら困るのと同じ)— 坂井 恵(SAKAI Kei) (@sakaik) 2016年3月6日

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計算アイテムで単位時間あたりのログ件数をグラフ化する

単位時間あたりのログ件数をグラフ化する…という用途だと、Elasticsearch/Kibanaが思いつくのですが、Zabbixでも計算アイテムを使うことで、そういうことができなくもなかったです。

ログアイテムの設定

以下のような感じで、/var/log/messagesを監視するアイテムを作成します。

最新データは以下のような感じ。

計算アイテムの設定

ログの中から「error」にマッチする行の、30秒あたりの件数をカウントする計算アイテムを作成します。

基本的にはトリガー関数のcountがそのまま使えるようです。

違うのは、関数の第一引数が計算対象のアイテムのキーになるところです。(ちなみに、定義されていないアイテムのキーは使えないようでした)

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ddを使って並列コピー

Amazon EC2でスナップショットから作成したばかりのEBSは読み書きが遅いので、ddを使って並列コピーするコマンドを作成してみた。

winebarrel/ddcp: Parallel file copy command using dd.

検証

スナップショットから作成したばかりのEBSからエフェメラルディスクにファイルをコピー

ファイルは25GBのidbファイル ファイルシステムはext4

インスタンスはi2.xlarge

EBSはgp2 1000GB(3000IOPS)

ddcp

ubuntu@ip-10-0-158-54:~$ time ddcp -s /mnt/vol2/mysql/wikimedia/page_view_statistics.ibd -d /mnt/vol/tmp/page_view_statistics.ibd

real 20m57.639s user 0m0.360s sys 0m48.133s

ハッシュは一致。

ubuntu@ip-10-0-158-54:~$ shasum /mnt/vol2/mysql/wikimedia/page_view_statistics.ibd /mnt/vol/tmp/page_view_statistics.ibd 08743bb15c2a92b153ae574d7ce16a6331bd0767 …

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複数のテーブルのON UPDATE current_timestampなカラムの値を揃える方法を考える

タイトルで何を言ってるのか我ながら良くわからない。。


mysql56> SELECT * FROM t1 JOIN t2 USING(num);
+-----+-------+---------------------+---------------------+--------+---------------------+---------------------+
| num | val | created | updated | val | created | updated |
+-----+-------+---------------------+---------------------+--------+---------------------+---------------------+
| 1 | one | 2016-03-01 15:38:44 | 2016-03-01 15:38:44 | eins | 2016-03-01 15:38:44 | 2016-03-01 16:40:29 |
| 2 | two | 2016-03-01 15:38:44 | 2016-03-01 15:38:44 | zwei | 2016-03-01 15:38:44 | 2016-03-01 16:40:33 |
| 3 | three | 2016-03-01 15:38:44 | 2016-03-01 15:38:44 | drei | 2016-03-01 15:38:44 | 2016-03-01 16:40:36 |
| 4 | four | 2016-03-01 15:38:44 | 2016-03-01 15:38:44 | vier | 2016-03-01 15:38:44 | 2016-03-01 16:40:59 | …
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