$30 off During Our Annual Pro Sale. View Details »
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
put_the_image_in_the_rdb_advantages_and_disadva...
Search
mamy1326
August 08, 2017
Programming
1
1.2k
put_the_image_in_the_rdb_advantages_and_disadvantages
PHP BLT #8 で発表したスライドです
mamy1326
August 08, 2017
Tweet
Share
More Decks by mamy1326
See All by mamy1326
PHPer が知るべき MySQL クエリチューニング/What PHPers Need to Know about MySQL Query Tuning
mamy1326
18
7.7k
戦って品質保証を勝ち取る/Fight_for_quality_assurance
mamy1326
2
880
MySQLでGROUP BY と ORDER BY を同時に使いたくなったら/If_you_want_to_use_GROUP_BY_and_ORDER_BY_at_the_same_time_in_mysql
mamy1326
4
6.2k
初めてのMySQLパフォーマンスチューニングーデータベースは怖くない!/mysql-performance-tuning-basics-in-db-study-chugoku-chiho
mamy1326
8
2.9k
アウトプットを継続するためにやる10箇条-吉祥寺.pm-/10_things_practicing_to_continue_output-in_kichijoji.pm
mamy1326
4
2.3k
MySQLパフォーマンスチューニングの基本ー実際のトラブルシュートから my.cnf までー/MySQL_Performance_Tuning_Basics_in_OSC_Niigata
mamy1326
2
3.7k
アウトプットを継続するためにやっている 10 のこと/10_things_practicing_to_continue_output
mamy1326
21
9.6k
アプリケーションエンジニアが知るべきDNSの基本/Basics_of_DNS_that_application_engineers_should_know
mamy1326
113
47k
dns-penetration-problem-why-can-not-i-say-penetration-kichijojipm15
mamy1326
5
3.6k
Other Decks in Programming
See All in Programming
Navigating Dependency Injection with Metro
l2hyunwoo
1
170
Go コードベースの構成と AI コンテキスト定義
andpad
0
140
これならできる!個人開発のすゝめ
tinykitten
PRO
0
120
マスタデータ問題、マイクロサービスでどう解くか
kts
0
120
脳の「省エネモード」をデバッグする ~System 1(直感)と System 2(論理)の切り替え~
panda728
PRO
0
120
AI 駆動開発ライフサイクル(AI-DLC):ソフトウェアエンジニアリングの再構築 / AI-DLC Introduction
kanamasa
11
3.6k
令和最新版Android Studioで化石デバイス向けアプリを作る
arkw
0
440
Implementation Patterns
denyspoltorak
0
110
JETLS.jl ─ A New Language Server for Julia
abap34
2
440
ZJIT: The Ruby 4 JIT Compiler / Ruby Release 30th Anniversary Party
k0kubun
0
260
AI時代を生き抜く 新卒エンジニアの生きる道
coconala_engineer
1
410
メルカリのリーダビリティチームが取り組む、AI時代のスケーラブルな品質文化
cloverrose
2
350
Featured
See All Featured
10 Git Anti Patterns You Should be Aware of
lemiorhan
PRO
659
61k
Save Time (by Creating Custom Rails Generators)
garrettdimon
PRO
32
1.8k
How People are Using Generative and Agentic AI to Supercharge Their Products, Projects, Services and Value Streams Today
helenjbeal
1
80
Reality Check: Gamification 10 Years Later
codingconduct
0
1.9k
Context Engineering - Making Every Token Count
addyosmani
9
550
AI in Enterprises - Java and Open Source to the Rescue
ivargrimstad
0
1k
Evolving SEO for Evolving Search Engines
ryanjones
0
73
<Decoding/> the Language of Devs - We Love SEO 2024
nikkihalliwell
0
100
Templates, Plugins, & Blocks: Oh My! Creating the theme that thinks of everything
marktimemedia
31
2.6k
Site-Speed That Sticks
csswizardry
13
1k
Efficient Content Optimization with Google Search Console & Apps Script
katarinadahlin
PRO
0
250
Jess Joyce - The Pitfalls of Following Frameworks
techseoconnect
PRO
1
29
Transcript
ը૾Λ3%#ʹ ΩϟοΩϟϑϑ͢Δ ϝϦοτσϝϦοτ *OOPWBUPS+BQBO*OD ·Έͳ͓͖ !NBNZ "VH!1)1#-5
ۙگ
ۙگ - ࠷ۙPHPॻ͍ͯ·ͤΜʂ - builderscon Ͱ ɹొஃ & ϘϥϯςΟΞελοϑ ɹɹ͖ͯ͠·ͨ͠
ͱ͜ΖͰ Έͳ͞Μ
ը૾Λ3%#ʹ ΩϟοΩϟϑϑ Ҋ݅
ܦݧͨ͜͠ͱ ͋Γ·͔͢ʁ ڍख✋
͋Γ·͢ʂ
ͭΒ͍
Ͱ ඞཁͳ࣌ ͋Δ͔͠Εͳ͍
Զ͕ࢮΜͩΒʜ ͋ͷൿଂͷը૾ ϑΥϧμΛʜ
আͯ͠ʜ ͓͔ʜͶʜ ŰƄŦŕ@ ʯ㲃 @
Ͱ҆৺ ͓ๅը૾ %#ͷதͳΒͶ
͑ʁ ͦΕͰ͍͍ͷʁ
͍͍Θ͚ Ͷ͐ͩΖ͏
ͱ͍͏Θ͚Ͱ ϝϦοτσϝϦοτʂ
ൃ ⾣UFSBUBJMͰ͑ͨ IUUQTUFSBUBJMDPNRVFTUJPOT
ൃ ⾣ϕετΞϯαʔʹͳͬͨ
ൃ ⾣5XJUUFSʹߘͨ͠
ൃ ⾣ΊͬͪΌΓ্͕ͬͨ
ൃ ⾣·ͱΊͨ IUUQTUPHFUUFSDPNMJ
ϝϦοτ ▶︎ τϥϯβΫγϣϯͷԸܙ ▶︎ ҉߸ԽͱηΩϡϦςΟ ▶︎ όοΫΞοϓͷूੑ ▶︎ ࠪʢཤྺʣͷ౷߹తͳ࣮
ɹτϥϯβΫγϣϯͷԸܙ ⾣ΞοϓϩʔυޙͷࣦഊෆՄආ ɹˠSPMMCBDLͰҰൃͰͳ͔ͬͨ͜ͱʹ ϑΝϯτϜϑΝΠϧͷ ࢭʹͳΔ
ɹ҉߸ԽͱηΩϡϦςΟ ⾣Χϧςͷఴը૾ͳͲ ɹˠඇৗʹηϯγςΟϒͳը૾ ҉߸ԽɾηΩϡΞʹ औΓѻ͏
ɹόοΫΞοϓͷूੑ ⾣%#όοΫΞοϓ͚ͩͰ ɹˠը૾όοΫΞοϓ͞ΕΔ ͔͠͠4ͷొͰ ϝϦοτແ͘ͳͬͨ
ɹࠪ ཤྺ ͷ౷߹తͳ࣮ ⾣ը૾ͷߋ৽ཤྺΛऔΓ͍ͨ ɹˠόʔδϣϯཧ͍ͨ͠ ύϑΥʔϚϯεΛ٘ਜ਼ʹͯ͠ ࣮͍ͨ͠ͳΒ0,
σϝϦοτ ▶︎ ύϑΥʔϚϯεԼ ▶︎ DBͷετϨʔδѹഭ ▶︎ ωοτϫʔΫΛѹഭ ▶︎ ը૾ΛDB͔Βׂ࣌ͷฐ ▶︎
ϝϯςφϯεੑͷԼ ▶︎Ωϟογϡ͠ʹ͍͘
ɹύϑΥʔϚϯεԼ ⾣ը૾σʔλΛϨίʔυʹؚΉ ɹˠσʔλྔ૿Ճ38͕͘ ύϑΥʔϚϯεԼΛ ཁ্͕݅ճΔ߹ͷΈ
ɹ%#ͷετϨʔδѹഭ ⾣ఆΛ͑ͨσʔλ૿Ճ ɹˠཁ݅Ճ αϜωΠϧɺผͷը૾Ճ ͪΐͬͱͨ͠Ճ͕ কདྷతʹετϨʔδΛѹഭ
ɹωοτϫʔΫΛѹഭ ⾣ը૾Λ%#͔Βऔಘ ɹˠωοτϫʔΫѹഭ XFC%#ؒ ͕ͪൃੜ͠ Ϩεϙϯε͕Լ
ɹը૾Λ%#͔Βׂ࣌ͷฐ ⾣੩తϑΝΠϧΛઐ༻αʔόʔ ɹˠશϨίʔυҠߦɺύεใՃ ؆୯ʹׂɺҠಈͰ͖ͣ σʔλྔ࣍ୈͰ͕͔͔࣌ؒΔ
ɹϝϯςφϯεੑͷԼ ⾣ը૾ߋ৽Ξοϓͨ͠ΒऴΘΓ ɹˠ%#ͩͱϓϩάϥϜɺ42-Λ௨͢ Կஈ֊ ༨ܭͳखॱΛ౿Ή
ɹΩϟογϡ͠ʹ͍͘ ⾣%#อଘͷը૾Λʜ ɹˠΩϟογϡͤ͞ΔΈ͕ඞཁ ӡ༻ޮɺอकੑ͕Լ
ɹ·ͱΊ ⾣ಛघͳཁ݅ͷ߹ʹ͏ ɹɹˠָ͔ͩΒ҆қʹಥͬࠐ·ͳ͍ ⾣ύϑΥʔϚϯεɾίετ ɹͱͷτϨʔυΦϑ ɹɹˠ։ൃɺӡ༻ίετΛਂ͘ߟྀ ⾣ઃܭɾ࣮Λ͔ͬ͠Γܭը ɹɹˠޙͰࠔΔ͜ͱ͕͘͢͝ଟ͍ ⾣3%#ͷຊདྷͷΛߟྀ ɹɹˠϦϨʔγϣφϧσʔλϕʔεͬͯͳΜ͚ͩͬʁ
ɹ·ͱΊ ⾣ಛघͳཁ݅ͷ߹ʹ͏ ɹɹˠָ͔ͩΒ҆қʹಥͬࠐ·ͳ͍ ⾣ύϑΥʔϚϯεɾίετ ɹͱͷτϨʔυΦϑ ɹɹˠ։ൃɺӡ༻ίετΛਂ͘ߟྀ ⾣ઃܭɾ࣮Λ͔ͬ͠Γܭը ɹɹˠޙͰࠔΔ͜ͱ͕͘͢͝ଟ͍ ⾣3%#ͷຊདྷͷΛߟྀ ɹɹˠϦϨʔγϣφϧσʔλϕʔεͬͯͳΜ͚ͩͬʁ
ɹ·ͱΊ ⾣ಛघͳཁ݅ͷ߹ʹ͏ ɹɹˠָ͔ͩΒ҆қʹಥͬࠐ·ͳ͍ ⾣ύϑΥʔϚϯεɾίετ ɹͱͷτϨʔυΦϑ ɹɹˠ։ൃɺӡ༻ίετΛਂ͘ߟྀ ⾣ઃܭɾ࣮Λ͔ͬ͠Γܭը ɹɹˠޙͰࠔΔ͜ͱ͕͘͢͝ଟ͍ ⾣3%#ͷຊདྷͷΛߟྀ ɹɹˠϦϨʔγϣφϧσʔλϕʔεͬͯͳΜ͚ͩͬʁ
ɹ·ͱΊ ⾣ಛघͳཁ݅ͷ߹ʹ͏ ɹɹˠָ͔ͩΒ҆қʹಥͬࠐ·ͳ͍ ⾣ύϑΥʔϚϯεɾίετ ɹͱͷτϨʔυΦϑ ɹɹˠ։ൃɺӡ༻ίετΛਂ͘ߟྀ ⾣ઃܭɾ࣮Λ͔ͬ͠Γܭը ɹɹˠޙͰࠔΔ͜ͱ͕͘͢͝ଟ͍ ⾣3%#ͷຊདྷͷΛߟྀ ɹɹˠϦϨʔγϣφϧσʔλϕʔεͬͯͳΜ͚ͩͬʁ
σʔλͷण໋ ΞϓϦΑΓ͍ͧ
͋Γ͕ͱ͏͍͟͝·ͨ͠ʂ