200億件のデヌタをMySQLに移行する際に考慮した抂念ずチュヌニング方法

既存のMongoDBを通じお管理する200億件のデヌタをMySQLに移転しながら考慮した抂念に぀いお取り䞊げたした。

難易床 初玚

受講期間 無制限

MySQL
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mysql-workbench
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MongoDB
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MongoDB
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孊習した受講者のレビュヌ

4.2

5.0

유쟌한 캥거룚

92% 受講埌に䜜成

基本的な抂念よりも、さらにク゚リを䜜成する䞊で泚意すべき郚分に぀いお集䞭的に知らせる良い講矩だず思いたす。 このレッスンでは、ク゚リに぀いお孊ぶよりも、パフォヌマンスの向䞊やチュヌニングの改善をたくさん孊ぶこずができるず思いたした。 実際、ク゚リに぀いおは䞀般的にChatGPTを通じおも開発が可胜だず考えおいるので、この理論に集䞭した講矩がより満足に近づいおきた。

5.0

gy.lyu

31% 受講埌に䜜成

仕事に倧いに圹立぀ず思いたす。

5.0

멀뚞

100% 受講埌に䜜成

講矩を聞く前に講矩目次に出おくるキヌワヌドで抂念勉匷は䞀床ず぀やっお聞くずもっずいいず思いたす。 抂念に぀いおの詳现な講矩よりは、ク゚リの䜜成時にもっず泚意が必芁な郚分、講垫様の経隓から出るアドバむスなどがより䞻ずなる講矩です。

受講埌に埗られるこず

  • MySQLを䜿甚する際に泚意すべき点

  • MySQLのク゚リを曞く

  • MySQLのさたざたな制玄

  • MySQLのロック

200億件のデヌタをどのように移行したすか 🀔

私は最近、実務でMongoDBにある200億件のデヌタをMySQLに移行を進め、これによりコスト削枛ず正芏化を達成したした。

結論から申し䞊げるず正解はありたせん。私が正しく進行したのか、さらに最適化が可胜かどうかを知るこずができないからです。

しかし、通垞は無䞭断でサヌビスを配垃し、この過皋で最適化のために考慮した郚分ず泚意した郚分を共有したいず思いたす。

この講矩を通しお、皆さんはDBに察する魅力ずバック゚ンド開発者の悩みに぀いお知っおいただきたいず思いたす。

この講矩の特城

📌 100% 私が経隓した郚分をテヌマにしおいたす。

📌私が経隓した郚分に远加しお私が知らせたい郚分を含んでいたす。

📌個人的な説明が䞍足しおいる郚分に぀いおは、私が別に調べおお知らせしたす。

📌実際の実務であった経隓をお知らせしたす。

こんな方におすすめです

バック゚ンド開発者

DBだけでク゚リを曞くだけではありたせんか

DB゚ンゞニア
これらを教えお共有したいです。

就職準備生
開発者ずしお就職を準備する必芁がありたすが、RDBが気になりたす。

講矩ではこんな内容を扱っおいたす。 🀔

  1. Multi-Column Index [ 耇合むンデックス ]

  2. Explain Query [ ク゚リ分析 ]

  3. Covering Index [ むンデックス最適化 ]

  4. RDB vs ElasticSearch [むンデックスず逆むンデックス]

  5. ORDER BY [゜ヌト最適化]

  6. INSERT [挿入最適化]

  7. AUTO_INCREMENT LOCK [ AUTO_INCREMENT Lock ]

  8. Index Dive [ク゚リプランの確立の最適化]

  9. Prefix Index [むンデックス軜量化]

  10. MySQL Lock [ MySQL の敎合性ず同時性 ]

  11. DeadLock [ケヌス分析によるDeadLockの理解]

  12. No OFFSET [ク゚リチュヌニング]

  13. Skip Locked [ Session 管理 ]

この講矩を䜜った人

スタヌトアップからメタバスずプラットフォヌムサヌビスの開発たで様々な経隓をしおおり、最近たで200億件のMongoDBデヌタを扱ったサヌビスをMySQLに移行し、珟圚は200億件のMySQLデヌタを扱うプラットフォヌムサヌバヌ開発者

受講前の泚意

緎習環境

  • 講矩はMacOSで説明したす。 MySQL Workbenchを䜿甚するので、むンストヌルしおください。


参考にするず良い講矩💁


その講矩は基本的にMySQLに集䞭しおいたす。

しかし、私が経隓したすべおの䌚瀟は1぀のDBを䜿甚するわけではありたせん。

  • もちろんスタヌトアップの堎合には1぀のDBで構成されたす。


状況やレガシヌや環境に合わせお様々なDBを遞定しお掻甚しおいたす。

だからMySQLだけでは足りないず思いたす。


もしNoSQLの代衚ランナヌであるMongoDBに぀いお気になった方は、䞋蚘の講矩を参考にしおください。

こんな方に
おすすめです

孊習察象は
誰でしょう

  • DB初めおの方

  • 倧容量デヌタ蚭蚈が気になる方

  • MySQLの基本的な抂念が気になる方

こんにちは
Julyです。

キャリア認蚌

3,851

受講生

195

受講レビュヌ

88

回答

4.4

講座評䟡

15

講座

自己玹介

非専攻出身で、珟圚は板橋パンギョでプラットフォヌムサヌバヌの開発を担圓しおいたす。

サヌバヌの最適化や様々なク゚リチュヌニングを奜み、簡単な機胜を皆さんに分かりやすく、か぀迅速にお䌝えできるよう努めおいたす。

経歎

[前] サンドボックス ブロックチェヌン開発者

[前] ネク゜ン子䌚瀟 バック゚ンド開発者

[前] 板橋パンギョ倧䌁業プラットフォヌムサヌバヌ開発者

[珟] 板橋(パンギョ)芪䌚瀟サヌバヌ開発者

もっず芋る

カリキュラム

党䜓

13件 ∙ (2時間 6分)

講座掲茉日: 
最終曎新日: 

受講レビュヌ

党䜓

31ä»¶

4.2

31件の受講レビュヌ

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

    受講レビュヌ 14

    ∙

    平均評䟡 4.9

    5

    92% 受講埌に䜜成

    基本的な抂念よりも、さらにク゚リを䜜成する䞊で泚意すべき郚分に぀いお集䞭的に知らせる良い講矩だず思いたす。 このレッスンでは、ク゚リに぀いお孊ぶよりも、パフォヌマンスの向䞊やチュヌニングの改善をたくさん孊ぶこずができるず思いたした。 実際、ク゚リに぀いおは䞀般的にChatGPTを通じおも開発が可胜だず考えおいるので、この理論に集䞭した講矩がより満足に近づいおきた。

    • july
      知識共有者

      倚くの人がMySQLを䜿っお、私が扱った方法に぀いお共有したいず思いたした。 残しおいた内容のように、実際にク゚リに぀いおは、私よりもAIがより正確だず思いたすㅎㅎ そのため、ク゚リではなく理論や最適化する郚分に぀いお扱っおみたした。 良い評䟡をいただきありがずうございたす。😁

  • gylyu1184님의 프로필 읎믞지
    gylyu1184

    受講レビュヌ 10

    ∙

    平均評䟡 5.0

    5

    31% 受講埌に䜜成

    仕事に倧いに圹立぀ず思いたす。

    • july
      知識共有者

      圹に立ったず仰っおいただき、嬉しいです。聞いおくださっおありがずうございたす :)

  • kkh023918234님의 프로필 읎믞지
    kkh023918234

    受講レビュヌ 27

    ∙

    平均評䟡 5.0

    5

    100% 受講埌に䜜成

    講矩を聞く前に講矩目次に出おくるキヌワヌドで抂念勉匷は䞀床ず぀やっお聞くずもっずいいず思いたす。 抂念に぀いおの詳现な講矩よりは、ク゚リの䜜成時にもっず泚意が必芁な郚分、講垫様の経隓から出るアドバむスなどがより䞻ずなる講矩です。

    • july
      知識共有者

      良い受講評䟡ありがずうございたす。 この講矩は、私が実務で盎接経隓し、適甚した郚分です。 私は個人的に理論が奜きではありたせん。 結局、実装をするのが開発者の圹割だからです。 だから、私は自分の経隓をどうやっお実装したのかを芋せたかったです たくさんのお圹に立おば幞いです

  • tussle님의 프로필 읎믞지
    tussle

    受講レビュヌ 7

    ∙

    平均評䟡 5.0

    5

    100% 受講埌に䜜成

    良い講矩ありがずうございたす。 基本的な抂念よりは、Query䜜成に泚意すべき郚分、パフォヌマンス改善をしなければならないために気を぀けなければならない郚分など、実務で掻甚しすぎる内容で満たされおいお考える幅が広がったず感じるこずになりたした。

    • july
      知識共有者

      講矩自䜓がMySQLでク゚リを曞く郚分に焊点を圓おたした。デヌタが倚いほど、これらの郚分を芋萜ずし、問題を解決できないケヌスが倚く発生したした。 私の講矩を通じお、もう少しDBに察する興味を感じお孊習できるきっかけになったこずを願っおいたす。ありがずうございたす

  • joonseolee님의 프로필 읎믞지
    joonseolee

    受講レビュヌ 4

    ∙

    平均評䟡 3.3

    2

    69% 受講埌に䜜成

    私は個人的に目次を芋お期埅しおいたしたが、定矩のようなものは蚀葉で説明し、Dive Clientを介しお軜く行くだけです。 個人的な郚分だからスタむルの違いかもしれたせんが、理論郚分はピピティで準備しお説明しおからクラむアントで準備されたク゚リをしおみたらどうだったかず思いたした。 フォントサむズが小さくお長いク゚リや呜什を䜿ったのですが、そうではなくちょっず残念がたくさん残る講矩でした。 講矩よく芋たした。ありがずうございたす。

    • july
      知識共有者

      どうやら私の川の特性が遠い理論的な郚分はPPTで準備するのではなく、ただ口頭でお届けし、盎接コヌド䜜業するのが重点だから、残念な郚分があったようですㅠㅠ 今埌、より慎重で良い環境を提䟛し、講矩を聞くこずができるように努力したす。 良い評を残しおくれおありがずう

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