200億件のデータをMySQLに移行する際に考慮した概念とチューニング方法

既存のMongoDBを通じて管理する200億件のデータをMySQLに移転しながら考慮した概念について取り上げました。

難易度 初級

受講期間 無制限

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MongoDB
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学習した受講者のレビュー

学習した受講者のレビュー

4.2

5.0

유쾌한 캥거루

92% 受講後に作成

基本的な概念よりも、さらにクエリを作成する上で注意すべき部分について集中的に知らせる良い講義だと思います。 このレッスンでは、クエリについて学ぶよりも、パフォーマンスの向上やチューニングの改善をたくさん学ぶことができると思いました。 実際、クエリについては一般的にChatGPTを通じても開発が可能だと考えているので、この理論に集中した講義がより満足に近づいてきた。

5.0

gy.lyu

31% 受講後に作成

仕事に大いに役立つと思います。

5.0

멀머

100% 受講後に作成

講義を聞く前に講義目次に出てくるキーワードで概念勉強は一度ずつやって聞くともっといいと思います。 概念についての詳細な講義よりは、クエリの作成時にもっと注意が必要な部分、講師様の経験から出るアドバイスなどがより主となる講義です。

受講後に得られること

  • MySQLを使用する際に注意すべき点

  • MySQLのクエリを書く

  • MySQLのさまざまな制約

  • MySQLのロック

200億件のデータをどのように移行しますか? 🤔

私は最近、実務でMongoDBにある200億件のデータをMySQLに移行を進め、これによりコスト削減と正規化を達成しました。

結論から申し上げると正解はありません。私が正しく進行したのか、さらに最適化が可能かどうかを知ることができないからです。

しかし、通常は無中断でサービスを配布し、この過程で最適化のために考慮した部分と注意した部分を共有したいと思います。

この講義を通して、皆さんはDBに対する魅力とバックエンド開発者の悩みについて知っていただきたいと思います。

この講義の特徴

📌 100% 私が経験した部分をテーマにしています。

📌私が経験した部分に追加して私が知らせたい部分を含んでいます。

📌個人的な説明が不足している部分については、私が別に調べてお知らせします。

📌実際の実務であった経験をお知らせします。

こんな方におすすめです

バックエンド開発者

DBだけでクエリを書くだけではありませんか?

DBエンジニア
これらを教えて共有したいです。

就職準備生
開発者として就職を準備する必要がありますが、RDBが気になります。

講義ではこんな内容を扱っています。 🤔

  1. Multi-Column Index [ 複合インデックス ]

  2. Explain Query [ クエリ分析 ]

  3. Covering Index [ インデックス最適化 ]

  4. RDB vs ElasticSearch [インデックスと逆インデックス]

  5. ORDER BY [ソート最適化]

  6. INSERT [挿入最適化]

  7. AUTO_INCREMENT LOCK [ AUTO_INCREMENT Lock ]

  8. Index Dive [クエリプランの確立の最適化]

  9. Prefix Index [インデックス軽量化]

  10. MySQL Lock [ MySQL の整合性と同時性 ]

  11. DeadLock [ケース分析によるDeadLockの理解]

  12. No OFFSET [クエリチューニング]

  13. Skip Locked [ Session 管理 ]

この講義を作った人

スタートアップからメタバスとプラットフォームサービスの開発まで様々な経験をしており、最近まで200億件のMongoDBデータを扱ったサービスをMySQLに移行し、現在は200億件のMySQLデータを扱うプラットフォームサーバー開発者

受講前の注意

練習環境

  • 講義はMacOSで説明します。 MySQL Workbenchを使用するので、インストールしてください。


参考にすると良い講義💁


その講義は基本的にMySQLに集中しています。

しかし、私が経験したすべての会社は1つのDBを使用するわけではありません。

  • もちろんスタートアップの場合には1つのDBで構成されます。


状況やレガシーや環境に合わせて様々なDBを選定して活用しています。

だからMySQLだけでは足りないと思います。


もしNoSQLの代表ランナーであるMongoDBについて気になった方は、下記の講義を参考にしてください。

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • DB初めての方

  • 大容量データ設計が気になる方

  • MySQLの基本的な概念が気になる方

こんにちは
Julyです。

3,833

受講生

192

受講レビュー

88

回答

4.4

講座評価

15

講座

自己紹介

非専攻出身で、現在は板橋(パンギョ)でプラットフォームサーバーの開発を担当しています。

サーバーの最適化や様々なクエリチューニングを好み、簡単な機能を皆さんに分かりやすく、かつ迅速にお伝えできるよう努めています。

経歴

[前] サンドボックス ブロックチェーン開発者

[前] ネクソン子会社 バックエンド開発者

[前] 板橋(パンギョ)大企業プラットフォームサーバー開発者

[] 板橋(パンギョ)親会社サーバー開発者

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カリキュラム

全体

13件 ∙ (2時間 6分)

講座掲載日: 
最終更新日: 

受講レビュー

全体

30件

4.2

30件の受講レビュー

  • tussle님의 프로필 이미지
    tussle

    受講レビュー 7

    平均評価 5.0

    5

    100% 受講後に作成

    良い講義ありがとうございます。 基本的な概念よりは、Query作成に注意すべき部分、パフォーマンス改善をしなければならないために気をつけなければならない部分など、実務で活用しすぎる内容で満たされていて考える幅が広がったと感じることになりました。

    • july
      知識共有者

      講義自体がMySQLでクエリを書く部分に焦点を当てました。データが多いほど、これらの部分を見落とし、問題を解決できないケースが多く発生しました。 私の講義を通じて、もう少しDBに対する興味を感じて学習できるきっかけになったことを願っています。ありがとうございます!

  • gylyu1184님의 프로필 이미지
    gylyu1184

    受講レビュー 10

    平均評価 5.0

    5

    31% 受講後に作成

    仕事に大いに役立つと思います。

    • july
      知識共有者

      役に立ったと仰っていただき、嬉しいです。聞いてくださってありがとうございます :)

  • jukas5985 [DEL] 250815201525님의 프로필 이미지
    jukas5985 [DEL] 250815201525

    受講レビュー 14

    平均評価 4.9

    5

    92% 受講後に作成

    基本的な概念よりも、さらにクエリを作成する上で注意すべき部分について集中的に知らせる良い講義だと思います。 このレッスンでは、クエリについて学ぶよりも、パフォーマンスの向上やチューニングの改善をたくさん学ぶことができると思いました。 実際、クエリについては一般的にChatGPTを通じても開発が可能だと考えているので、この理論に集中した講義がより満足に近づいてきた。

    • july
      知識共有者

      多くの人がMySQLを使って、私が扱った方法について共有したいと思いました。 残していた内容のように、実際にクエリについては、私よりもAIがより正確だと思いますㅎㅎ そのため、クエリではなく理論や最適化する部分について扱ってみました。 良い評価をいただきありがとうございます。😁

  • kkh023918234님의 프로필 이미지
    kkh023918234

    受講レビュー 27

    平均評価 5.0

    5

    100% 受講後に作成

    講義を聞く前に講義目次に出てくるキーワードで概念勉強は一度ずつやって聞くともっといいと思います。 概念についての詳細な講義よりは、クエリの作成時にもっと注意が必要な部分、講師様の経験から出るアドバイスなどがより主となる講義です。

    • july
      知識共有者

      良い受講評価ありがとうございます。 この講義は、私が実務で直接経験し、適用した部分です。 私は個人的に理論が好きではありません。 結局、実装をするのが開発者の役割だからです。 だから、私は自分の経験をどうやって実装したのかを見せたかったです! たくさんのお役に立てば幸いです!

  • joonseolee님의 프로필 이미지
    joonseolee

    受講レビュー 4

    平均評価 3.3

    2

    69% 受講後に作成

    私は個人的に目次を見て期待していましたが、定義のようなものは言葉で説明し、Dive Clientを介して軽く行くだけです。 個人的な部分だからスタイルの違いかもしれませんが、理論部分はピピティで準備して説明してからクライアントで準備されたクエリをしてみたらどうだったかと思いました。 フォントサイズが小さくて長いクエリや命令を使ったのですが、そうではなくちょっと残念がたくさん残る講義でした。 講義よく見ました。ありがとうございます。

    • july
      知識共有者

      どうやら私の川の特性が遠い理論的な部分はPPTで準備するのではなく、ただ口頭でお届けし、直接コード作業するのが重点だから、残念な部分があったようですㅠㅠ 今後、より慎重で良い環境を提供し、講義を聞くことができるように努力します。 良い評を残してくれてありがとう!

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