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8.1 最適化の概要

データベースのパフォーマンスは、テーブル、クエリー、構成設定など、データベースレベルの複数の要因に依存します。 これらのソフトウェア構造は、ハードウェアレベルでの CPU および I/O 操作につながり、それらを最小限にし、可能なかぎり効率的にする必要があります。 データベースのパフォーマンスを行う際は、ソフトウェア側の高レベルのルールとガイドラインについて学び、時計を使ってパフォーマンスを測定することから始めます。 熟練するにつれ、内部で起こっていることについて詳しく学習し、CPU サイクルや I/O 操作などの測定を開始します。

一般的なユーザーの目標は、既存のソフトウェアやハードウェア構成から、最高のデータベースパフォーマンスを得ることです。 上級ユーザーは、MySQL ソフトウェア自体を改善する機会を見つけたり、独自のストレージエンジンやハードウェアアプライアンスを開発して、MySQL エコシステムを拡張したりします。

• データベースレベルでの最適化

• ハードウェアレベルでの最適化

• 移植性とパフォーマンスのバランス

データベースレベルでの最適化

データベースアプリケーションを高速にすることにおいてもっとも重要な要素は、その基本設計です。

• テーブルは適切に構築されていますか。 特に、カラムに適切なデータ型があり、各テーブルに、作業の種類に適切なカラムがありますか。 たとえば、頻繁な更新を実行するアプリケーションでは、多くの場合に少数のカラムのある多数のテーブルを使用し、大量のデータを解析するアプリケーションでは、多くの場合に多数のカラムのある少数のテーブルを使用します。

• クエリーを効率的にするため、適切なインデックスが設定されていますか。

• テーブルごとに適切なストレージエンジンを使用しており、使用している各ストレージエンジンの長所と機能を生かしていますか。 特に、InnoDB などのトランザクションストレージエンジンまたは MyISAM などの非トランザクションストレージエンジンの選択は、パフォーマンスとスケーラビリティーにきわめて重要な場合があります。

  注記

  InnoDB は、新しいテーブルのデフォルトのストレージエンジンです。 実際に、高度な InnoDB パフォーマンス機能は、InnoDB テーブルが、特にビジーなデータベースに対して、多くの場合に単純な MyISAM テーブルよりパフォーマンスが優れていることを意味します。

• 各テーブルは適切な行フォーマットを使用していますか。 この選択は、テーブルに使用されるストレージエンジンによっても異なります。 特に、圧縮テーブルは使用するディスク領域が減るため、データの読み取りと書き込みに必要なディスク I/O も少なくなります。 圧縮は、InnoDB テーブルでのあらゆる種類のワークロードと、読み取り専用 MyISAM テーブルに使用できます。

• アプリケーションでは、適切なロック戦略を使用していますか。 たとえば、データベース操作を同時に実行できるように、可能なかぎり共有アクセスを許可したり、重要な操作が最優先されるように、適切な場合に排他的アクセスを要求したりするなどです。 ここでも、ストレージエンジンの選択が重要です。 InnoDB ストレージエンジンは、ユーザーが関与せずに、ほとんどのロックの問題を処理するため、データベースの同時実行性を向上し、コードの実験やチューニングの量を削減できます。

• キャッシュに使用されるメモリー領域がすべて正しくサイズ設定されていますか。 つまり、頻繁にアクセスされるデータを保持するために十分な大きさがありながらも、物理メモリーをオーバーロードし、ページングを発生させるほど大きくしません。 構成するメインメモリー領域は、InnoDB バッファプールおよび MyISAM キーキャッシュです。

ハードウェアレベルでの最適化

データベースがビジーになるほど、どんなデータベースアプリケーションも最終的にハードウェアの制限に達します。 データベース管理者は、アプリケーションをチューニングするか、サーバーを再構成してこれらのボトルネックを回避できるかどうか、または追加のハードウェアリソースが必要かどうかを評価する必要があります。 システムボトルネックは一般に次の原因から発生します。

• ディスクシーク。 ディスクがデータを検索するには時間がかかります。 最新のディスクでは、通常この平均時間が 10 ms 未満であるため、理論的には 1 秒間に約 100 シーク実行できることになります。 この時間は、新しいディスクでは徐々に改善されますが、1 つのテーブルに対して最適化することはきわめて困難です。 シーク時間を最適化する方法は、複数のディスクにデータを分散することです。

• ディスクの読み取りと書き込み。 ディスクが正しい位置にある場合に、データを読み取りまたは書き込みする必要があります。 最新のディスクでは、1 つのディスクで少なくとも 10 - 20M バイト/秒のスループットを実現します。 これは、複数のディスクから並列で読み取ることができるため、シークより最適化が簡単です。

• CPU サイクル。 データがメインメモリー内にある場合、結果を得るために、それを処理する必要があります。 メモリーの量と比較して大きなテーブルを使用することは、もっとも一般的な制限要因になります。 しかし、小さいテーブルでは、通常速度は問題になりません。

• メモリー帯域幅。 CPU で、CPU キャッシュに収められるより多くのデータを必要とする場合、メインメモリーの帯域幅がボトルネックになります。 これは、ほとんどのシステムでまれなボトルネックですが、認識しておくべきです。

移植性とパフォーマンスのバランス

ポータブル MySQL プログラムで、パフォーマンス指向の SQL 拡張を使用するには、ステートメント内の MySQL 固有のキーワードを /*! */ コメント区切り文字で囲むことができます。 ほかの SQL サーバーはコメントにされたキーワードを無視します。 コメントの作成については、セクション9.7「コメント」を参照してください。