Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
MySQLからBigQueryの同期を差分更新にしたら4倍高速になった話 / Sync fro...
Search
Takehiro Shiozaki
May 16, 2017
Technology
6
32k
MySQLからBigQueryの同期を差分更新にしたら4倍高速になった話 / Sync from MySQL to BigQuery become 4x faster by incremental updating
Embulk Meetup Tokyo #3のLTです
Takehiro Shiozaki
May 16, 2017
Tweet
Share
More Decks by Takehiro Shiozaki
See All by Takehiro Shiozaki
全部見せます! BigQueryのコスト削減の手法とその効果 / BigQuery Cost Reduction Methods
shiozaki
5
3.3k
タイムトラベルはじめました 〜時をかけるBigQuery〜 / Now serving Time Machine 〜BigQuery Which Leapt Through Time〜
shiozaki
0
5.1k
これからのZOZOを支える ログ収集基盤を設計した話 / Log collection infrastructure to support ZOZO in the future
shiozaki
6
14k
Amazon AuroraのデータをリアルタイムにGoogle BigQueryに連携してみた / Realtime data linkage from Amazon Aurora to Google BigQuery
shiozaki
10
15k
ZOZOTOWNの事業を支えるBigQueryの話 / BigQuery behind ZOZOTOWN
shiozaki
7
9.8k
ZOZOTOWNのDWHをRedshiftからBigQueryにお引越しした話 / Moving ZOZOTOWN DWH from Redshift to BigQuery
shiozaki
16
11k
ZOZOTOWNのバッチデータ転送基盤紹介 / ZOZOTOWN's data transfer batch
shiozaki
0
540
1日あたり数百万商品をクロールする 大規模クローラーの裏側 / How IQON crawler works
shiozaki
4
1.6k
Digdagを仕事で使ってみて良かったこと、ハマったこと / Using Digdag in production environment
shiozaki
1
2k
Other Decks in Technology
See All in Technology
SEQUENCE object comparison - db tech showcase 2025 LT2
nori_shinoda
0
150
怖くない!はじめてのClaude Code
shinya337
0
400
What’s new in Android development tools
yanzm
0
320
関数型プログラミングで 「脳がバグる」を乗り越える
manabeai
1
190
KubeCon + CloudNativeCon Japan 2025 Recap
ren510dev
1
390
Delta airlines Customer®️ USA Contact Numbers: Complete 2025 Support Guide
deltahelp
0
710
成長し続けるアプリのためのテストと設計の関係、そして意思決定の記録。
sansantech
PRO
0
120
Lakebaseを使ったAIエージェントを実装してみる
kameitomohiro
0
130
敢えて生成AIを使わないマネジメント業務
kzkmaeda
2
450
Tokyo_reInforce_2025_recap_iam_access_analyzer
hiashisan
0
190
ゼロからはじめる採用広報
yutadayo
3
960
面倒な作業はAIにおまかせ。Flutter開発をスマートに効率化
ruideengineer
0
260
Featured
See All Featured
Distributed Sagas: A Protocol for Coordinating Microservices
caitiem20
331
22k
RailsConf 2023
tenderlove
30
1.1k
Building a Scalable Design System with Sketch
lauravandoore
462
33k
Dealing with People You Can't Stand - Big Design 2015
cassininazir
367
26k
Visualizing Your Data: Incorporating Mongo into Loggly Infrastructure
mongodb
46
9.6k
How GitHub (no longer) Works
holman
314
140k
Faster Mobile Websites
deanohume
307
31k
CoffeeScript is Beautiful & I Never Want to Write Plain JavaScript Again
sstephenson
161
15k
個人開発の失敗を避けるイケてる考え方 / tips for indie hackers
panda_program
107
19k
Thoughts on Productivity
jonyablonski
69
4.7k
Improving Core Web Vitals using Speculation Rules API
sergeychernyshev
18
970
Exploring the Power of Turbo Streams & Action Cable | RailsConf2023
kevinliebholz
34
5.9k
Transcript
.Z42-͔Β#JH2VFSZͷಉظΛ ࠩߋ৽ʹͨ͠Βഒߴʹͳͬͨ &NCVML.FFUVQ5PLZP VASILY,Inc. Ԙ㟒݈߂
Ԙ㟒݈߂ w ʹ7"4*-:ʹ৽ଔೖࣾ w ීஈͷ͓ࣄ3BJMTͰXFC"1*࡞ͬͨΓɺ4PMSͷϝϯςͨ͠Γɺ 5BCMFBV#JH2VFSZͰμογϡϘʔυ࡞ͬͨΓ w &NCVMLࠓͷ݄ࠒʹ৮Γ࢝Ί͔ͨΓ 7"4*-: *OD
TPGUXBSFFOHJOFFS
*20/հ Ҏ্ͷϑΝογϣϯ&$αΠτ͔Β ྦྷܭ ສΛ͑ΔΛܝࡌ ݄ؒສਓҎ্͕ར༻͢Δຊ࠷େڃͷϑΝογϣϯαΠτ
σʔλऩूج൫ͷհ Πϕϯτϩά &-# "1*4FSWFS -PH "HHSFHBUPS 8FC4FSWFS #JH2VFSZ 3FDPNNFOE
σʔλੳج൫ͷհ Ϛελʔσʔλ 3%4 .Z42- %BUBUSBOTGFS TFSWFS ($4 #JH2VFSZ Γ͔͚͍ͯΔൿͷͨΕঢ়ଶ ɾNZTRMEVNQ
US TFE FUDΛෳࡶʹΈ߹Θ͍ͤͯΔ ɾςʔϒϧΛׂͯ͠సૹ͢ΔઃఆΛϋʔυίʔσΟϯά
σʔλੳج൫ͷհ Ϛελʔσʔλ 3%4 .Z42- %BUBUSBOTGFS TFSWFS ($4 #JH2VFSZ ʹ&NCVMLΛಋೖ ɾಉظόον͕མͪΔ͜ͱ͕΄΅ͳ͘ͳΔ
͔͜͜ΒϝΠϯςʔϚ
ϚελʔσʔλͷಉظΛ ߴԽ͍ͨ͠ w ϢʔβʔͷՁͷఏڙΛߴԽ͢ΔͨΊ w ݱঢ়ใͷಉظ͚ͩͰ࣌ؒ ສߦ (#
࣌ؒܭଌ 3%4 .Z42- %BUBUSBOTGFS TFSWFS ($4 #JH2VFSZ NJO .Z42-ͷςʔϒϧΛμϯϓ NJO
μϯϓΛ($4ʹΞοϓϩʔυ NJO ($4͔Β#JH2VFSZʹϩʔυ
.Z42-ͷμϯϓ͕ ϘτϧωοΫ w Ϛελʔσʔλͷಉظຖߦ͍ͬͯΔͨΊɺ ࡢͱಉ͡σʔλಉظ͢Δඞཁͳ͠ w 3VCZPO3BJMTΛ༻͍ͯ͠ΔͷͰɺ VQEBUFE@BUʹͦͷߦͷߋ৽࣌ࠁ͕ೖ͍ͬͯΔ
ࠩߋ৽ͯ͠ΈΔ ςʔϒϧ ࠩͷΈ ςʔϒϧ લ ςʔϒϧͷϚʔδ 0-"1ؔΛ׆༻ લճͷಉظҎ߱ͷσʔλͷΈ where: "updated_at
> ..."
લճͷಉظҎ߱ͷσʔλΛऔಘ w JOQVUQMVHJONZTRMͷઃఆʹXIFSFΛՃ͢Δ w औಘ͢Δඞཁͷ͋Δߦ͕ҎԼʹͳΔ in: type: mysql host: example.com
user: user_name password: ******** database: db_name table: items select: "*" where: "updated_at > '2017-05-15 00:00:00'" # この行を追加
42-ͰςʔϒϧΛϚʔδ w ͭͷςʔϒϧΛVOJPOBMMͰ݁߹͠ɺओΩʔͰ QBSUJUJPOCZͯ͠৽͍͠ߦͷΈΛબ w ͜ͷ42-ͷ݁ՌΛݩͷςʔϒϧʹॻ͖͢ select * from (
select *, row_number() over (partition by id order by updated_at desc) as rn from ( select * from tmp.items union all select * from mysql.items ) ) where rn = 1
݁Ռ 3%4 .Z42- %BUBUSBOTGFS TFSWFS ($4 #JH2VFSZ NJO ˠNJO NJO
ˠNJO NJO ˠNJO શମͰഒͷߴԽ INJOˠNJO ςʔϒϧͷϚʔδ NJOˠNJO
৽ͨͳ՝ w Ϛελʔσʔλͷಉظ͕ෳࡶʹͳΓͦ͏ w ֤ॲཧͷʮྲྀΕʯΛཧ͢Δπʔϧ͕ཉ͍͠ %JHEBH "JSqPX -VJHJ
·ͱΊ w &NCVMLόϧΫసૹͷҋΛরΒͯ͘͠ΕΔπʔϧ w σʔλͷࠩߋ৽ʹΑͬͯഒߴԽ w ӡ༻ϑΣʔζͰଞͷπʔϧͱͷ࿈ܞ͕ඞཁ