【基礎編】社内向けMySQL勉強会

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MySQL勉強会
〜基礎編〜
技術統轄本部
大谷祐司

MySQL勉強会
TriFortで標準DBとして採用されているMySQL。
基本的な内容から応用的な内容まで、幅広く
お届けしたいと思います。

アジェンダ
・MySQLの概要
・バージョンと新機能
・インデックスについて
・知っておきたいSQL

MySQLの概要

世界で一番使われている
オープンソース・データベース

MySQLの運営組織
1995年：MySQL ABによってリリース
2008年：サン・マイクロシステムズがMySQL AB買収
2009年：オラクルがサン・マイクロシステムズ買収
現在は、オラクルがMySQLを開発している。

MySQLのfork「MariaDB」の台頭
Fedora19がリリース。
デフォルトのDBがMySQLからMariaDBに変更されました。
2013年7月

GoogleもMariaDB採用へ
社内データベースにMariaDB 10.0 を採用している。
GoogleがMariaDB Foundationに開発者を派遣。

MySQLの歴史

1995年5月
最初のバージョンがリリース。

2003年3月
バージョン4.0プロダクション版
リリース

・クエリキャッシュ
・バルクインサート
・InnoDBストレージエンジン
・SQL：TRUNCATE文
・SQL：UNION文
・SET文が使えるようになった
・複数テーブルのDELETE/UPDATE
・FOUND_ROWS

2004年10月
リリース

・サブクエリのサポート
・SQL：CREATE TABLE XXX LIKE XXX
・SSL 接続を介したレプリケーション
・SQL：ON DUPLICATE KEY UPDATE
・1度に複数クエリの実行
・GROUP_CONCAT()関数

2005年10月
バージョン5プロダクション版
リリース

・ストアドプロシージャ
・VARCHARの255文字以上対応

2008年11月
リリース

・テーブルのパーティショニング
・行ベースのレプリケーション
・プラグインAPI
・イベントスケジューラ
・サーバログテーブル
・テーブルスペースのバックアップ(mysqldump)
・INFORMATION_SCHEMAに対する改良

2010年12月
リリース

・標準ストレージエンジンがInnoDBに変更。
・InnoDBの大幅な改善
・準同期レプリケーション
・レプリケーションの改善
・4バイトUTF-8対応
・RANGE/LISパーテショニング

2013年2月
リリース

InnoDB
・インデックス追加/削除がオンラインで可能
・全文検索機能
・.ibdファイルのエクスポート・インポート
・ページサイズの指定(4k/8k/16k)
・memcachedプロトコルでアクセス
・インデックス統計情報の改善
・InnoDBのログサイズ最大が4G⇒512G
・デッドロック検出機能の改善
・SQL：START TRANSACTION READ ONLY

レプリケーション
・SLAVEのマルチスレッド化
・GTIDでSLAVEの自動昇格が可能
・SLAVEがクラッシュセーフに。
・遅延レプリケーション
・SLAVEが使用するNICの指定
・バイナリログにチェックサムの付与

オプティマイザ
・サブクエリの改善
・UPDATE/DELETE/INSERTなどもexplain可能に
・ORDER BY ... LIMITのパフォーマンス改善
・パーティションの上限が1024⇒8192に増加
・パーティションをテーブル間で移動
・クエリ実行時にパーティションを指定できる

インデックスの理解

質問：インデックスを使うメリットは
何でしょうか？

答え：レコードの絞り込みを高速に行える。

質問：インデックスを使うデメリットは
何でしょうか？

答え：更新が遅くなる。
使いすぎるとメモリを圧迫する。

インデックスとは何か
メモリに該当レコードの位置を保存して、高速にアクセ
スできるようにしています。
メモリはHDDの10万倍程度早いので、高速な検索を実現し
ています。

インデックスの種類
質問：MySQLにはどのようなインデックスが
存在するでしょうか？

・PRIMARY KEY
⇒テーブルのレコードを一意に特定
・セカンダリインデックス
⇒PK以外のインデックス
・ユニークインデックス
⇒特定のカラムで同じ値が一度しか出現しな
くなる(NULLは除く)

・空間インデックス(SPATIAL)
⇒緯度軽度などの空間情報を扱うのに利用。R-tree。
・FULLTEXT
⇒全文検索用のインデックス。MySQL5.6からInnoDBで
使用可能になりました。

100万レコードの検索
⇒全てのレコードを順番に読んで、100万回のレコード
チェックを行う。
インデックスを使用しないと・・

ヘッダブロック、ブランチブロックで値を検索し、
リーフブロックでレコードの位置を特定します。
B-tree indexの概要

・どのようなキー値でも同一の速度が期待できる。
・大量データでも良いパフォーマンスが期待できる。
・主キーでの検索が非常に高速
・セカンダリインデックスの検索は遅くなる
⇒リーフブロックには主キーの位置が格納
B-tree インデックスの特徴

複合インデックスについて
質問：2つ以上のカラムにインデックスを張るとき、
気をつけるポイントは何でしょうか？

・どのように検索されるかを考慮する。
A, AB で検索される場合にはA⇒Bの順番。
B, BA で検索される場合にはB⇒Aの順番。
・カーディナリティ(値の分散)を考慮する。
Aが3つのデータ、Bが1000のデータで構成され
ている場合、Bを先に持ってくる。

・フィールド値を定数と比較するとき (where name = 'hogehoge')
・フィールド値でJOINするとき (where a.name = b.name)
・フィールド値の範囲を求めるとき (<,>,between)
・LIKE句が文字列から始まるとき (where name like 'hoge%')
・min(),max()
・文字列のプレフィクスを基にしたorder by, groupy by
インデックスが使用されるとき

質問：どのインデックスを使用するか指定する方法は？

答え：use index 文を使用する。
SELECT * FROM estimates
USE INDEX(IDX_IMPORT, IDX_FSEARCH)
WHERE total>=10000 AND type=1

質問：explain文で見るべき項目は？

答え：
・適正なインデックスが使用されているか。
・テーブルに対するアクセス方法は適正か(type)
・Extraのチェック(filesort, temporaryに注
意！)

知っておきたいSQL

質問：複数の値を一括でinsertする方法は？

答え：バルクinsert
Insert into table_name
values
(AAA, BBB, CCC, DDD),
(AAA, BBB, CCC, DDD),
(AAA, BBB, CCC, DDD)

質問：値のdelete-insertを一回で行う方法は？

答え：replace into
replace into table_name
values
(AAA, BBB, CCC, DDD)

質問：PKにレコードが存在したらupdate, 存在しな
かったらinsertを行う方法は？

答え：on duplicate key update
Insert into table_name
values
(AAA, BBB, CCC)
on duplicate key update
column_A=AAA,
column_B=BBB,
column_C=CCC

質問：selectしたレコードをロックする方法は？

答え：select for update
select for update from table_name where
id=1;
⇩
commit;

質問：クエリキャッシュを使わない指定方法は？

答え：SQL_NO_CACHE
select SQL_NO_CACHE from table_name
where id=1;

質問：PKが同じレコードの重複登録エラーを
無視して高速にINSERTする方法は？

答え：INSERT IGNORE INTO
Insert ignore into table_name
values
(AAA, BBB, CCC)

質問：insertされたauto_increment値の取得
方法

答え：last_insert_id();

質問：selectの結果で重複している行を除外する

答え：DISTINCT
select distinct AAA from
table_name

勉強会は以上になります。
ご清聴ありがとうございました。

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