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takakuda
October 31, 2019
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パフォーマンス改善
takakuda
October 31, 2019
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DBのスキルで生き残る技術 - AI時代におけるテーブル設計の勘所
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Transcript
テクノロジー開発部 takakuda
• 自己紹介 • 大きくなったDB負荷 • logテーブルの設計 • まとめ Agenda
自己紹介
- 前職 仙台で雛人形売り - 2017.08 ~ Zeals - Ruby -
Rails ZEALS Engineer Rails エンジニア :takakuda :@kutaike1504
パフォーマンス改善
サービスが大きく成長したことによって 発生した問題とどう対処していったのか
アーキテクチャの変更
https://tech.zeals.co.jp/entry/2019/09/24/105716
なぜアーキテクチャを変更したのか?
パフォーマンスが悪くなったから
アーキテクチャ変更によって今は対応 できているけども なぜ変更する必要があったのか? どうすれば変更なしで対応できたの か?
自分の失敗より 他者の失敗から学ぶ
大きくなったDB負荷
ユーザーの行動log
大量のSQL write によって Appサーバーが落ちる
logをDBに書き込むのではなく log dataとして外部出力する
非RDB化 詳しくは弊社 TECH BLOGへ! https://tech.zeals.co.jp/entry/2019/08/26/101131
大量のSQL writeがなくなった
どうすれば大きくなるDB負荷を避ける ことができたか?
logテーブルの設計
どういう設計をすればよかったのか?
パーティション…とか?
1つのテーブルを分割して管理する仕組み 巨大なデータを複数に分割するこができ、 分割したデータごとに削除や参照ができる
log系のテーブルであれば基本的に時系列的に増えて いくものだし、現在に近いレコードに対する参照がほとん どのはず。 古いレコードを参照する場合でも特定の期間を指定する パターンが多い。 であれば日付でパーティションを切るのは有効
ただし制約もある - クエリキャッシュをサポートしない - 外部キーをサポートしない など…
データサイズに注意する どこかでデータを切り捨てることを考 える必要がある
まとめ • データサイズに注意して予め設計する
LET'S START NEXT INDUSTRIAL REVOLUTION WITH OUR FLYING SHUTTLE
Thank you!!