お客様のシステム環境で運用しているデータベースパフォーマンスの課題に対して、当社のデータベースエンジニアが MySQL の性能を調査・分析し、ボトルネックを明らかにします。
分析結果から、お客様の抱えるシステム上の問題や今後の懸念となる点・改善施策などを具体的にまとめたレポートを提出いたします。
調査結果をもとに MySQL に精通したデータベースエンジニアが、MySQLチューニング作業に携わります。
MySQL 性能調査･パフォーマンスチューニング事例
大規模サイトにおいて予測困難なアクセス集中時のシステムダウンを防ぐ（出版・マスコミ）
日本国内でも有数のアクセス数を誇るデジタルニュースサイトを運営するA社では、反響の大きいニュースを掲載した際、短時間にアクセスが集中。サーバに負荷がかかりパフォーマンスが低下する事態が発生していた。
ニュースという突発性があり速報性が重視されるコンテンツを配信していることから、アクセスのピーク時間帯やタイミングを予測することが困難であった。
ピーク時のDBサーバの状況を確認するための性能調査をご依頼いただき、調査結果からMySQLパフォーマンスチューニングや高可用性の導入を実施。MySQL運用とパフォーマンス改善の両面から提案と支援をいたしました。
MySQL チューニングのメリット
- MySQLチューニングの効果により、システムの延命が期待できます。
- ハードウェア増設による構成変更が不要です。
- MySQLパフォーマンス診断を行うことにより、将来のシステム拡張時期を予測することができます。
- 安定稼動重視、パフォーマンス重視など、お客様のシステム環境に最適なチューニングが可能です。
MySQL パフォーマンスチューニングのイメージ
MySQL のパフォーマンスに不安をお持ちのお客様に
ぜひ、当社の MySQL パフォーマンスチューニングをご検討ください。
システムのリプレイスに比べ、パフォーマンス改善を安全に、早く、安価に実現できます。
１ ［ 現状の課題 ］パフォーマンス不足・不安定
- ユーザ数の増加に伴い、トランザクション量も著しく増加している
- アクセスピークの時間帯にデータベースの動作が安定しない
- パフォーマンス改善を早急に行いたい
２ パフォーマンスチューニング（MySQL 最適化）
システムをリプレイスする前に…
MySQL をチューニングすることでパフォーマンスが改善するケースが多くあります。システムをリプレイスするより大幅にコストを削減できます。
３ システムのリプレイス
MySQL チューニングによる改善の見込みが低い場合は、システムのリプレイスをご検討いただくことがあります｡
主な調査項目
| OS のリソース状態 | MySQL 内部ステータス | MySQL のログ |
|---|---|---|
| ・全体の負荷状況 ・ネットワーク使用状況 ・CPU 使用状況 ・メモリ使用状況 | ・各クエリの実行状況 ・内部処理待ち状況 ・バッファプール使用状況 ・インデックス使用状況 | ・スロークエリログ ・エラーログ |
MySQL パフォーマンスチューニングの流れ
- ヒアリング
情報収集に先立って､お客様システムの構成､稼勤状況、運用スケジュールやお客様が抱える課題についてヒアリングを実施します｡ - 情報収集・解析
一定期間、対象システムからログを収集します。 - 診断結果報告・改善案の提示
取得したログから問題点を解析するとともに、適切な設定値を提案します。 - チューニングの実施
MySQL の設定変更や SQL の見直しを行います。（パラメータチューニング、SQL チューニング）診断結果報告をもとにお客様側で実施頂くことも可能です。
※本工程はお客様の選択により実施いたします。 - 再測定・結果報告
チューニングの効果確認するため、再度測定し報告いたします。
※本工程はお客様の選択により実施いたします。
Amazon RDS for MySQL, Amazon Aurora MySQL のパフォーマンスチューニングも対応
「DBA支援サービス」でAWS Aurora MySQLのパフォーマンスを良好に保ち、ビジネス成長に伴うシステム負荷を改善（株式会社いい生活様）
不動産業に必要なあらゆるシステム機能をマルチテナント型SaaSとしてワンストップで提供する株式会社いい生活様では、ビジネス成長に伴いデータベースの処理負荷が増加し、システム性能に影響が及ぶようになった一方で、スロークエリの分析・改善などデータベースチューニングを行える要員の確保が困難という課題がありました。
MySQL専業で20年以上の技術力と実績を持つスマートスタイルの「DBA支援サービス」を導入いただき、スロークエリの分析・改善作業をご支援することで、継続的なパフォーマンス改善を実現し、データベースの性能劣化が最小限に抑えられたことで、ビジネス拡大に伴うAWS Auroraのインフラコストを最適化させることができました。
