# EC2 上の MySQL/MariaDB チューニングとパフォーマンス検証

## 目次
- 1-1. はじめに
- 1-2. EC2 上での MySQL/MariaDB の利点
- 2-1. チューニング前の前提条件と準備
- 2-2. パフォーマンスに影響する設定項目
- 3-1. MySQL/MariaDB の設定ファイル最適化
- 3-2. ストレージとネットワークのパフォーマンス向上
- 4-1. クエリの最適化
- 4-2. インデックスの最適化
- 5-1. パフォーマンステストの手法
- 5-2. チューニング後の検証
- 6-1. よくある課題とその解決策
- 6-2. キャッシュ活用の最適化
- 7. まとめ

## 1-1. はじめに
Amazon EC2 上で MySQL や MariaDB を運用する際、適切なチューニングを行うことでパフォーマンスを大きく向上させることができます。デフォルト設定のままでは、最適な性能を引き出すことが難しいため、正確な調整と検証が必要です。

## 1-2. EC2 上での MySQL/MariaDB の利点
AWS のインフラストラクチャとしてのサービス (IaaS) である EC2 は、柔軟なスケール能力、セキュリティ機能、広範な管理ツールを提供し、データベースの効率的な運用を容易にします。

## 2-1. チューニング前の前提条件と準備
- **インスタンスタイプの選択**: CPU、メモリ、ストレージ IOPSなどの仕様を用途に合わせて選びます。高額なインスタンスではなく、実際の使用に基づいたタイプを選定します。
- **OS 及び MySQL/MariaDB のバージョン確認**: 最新版ではない場合、パッチ適用やバージョンアップを検討します。

## 2-2. パフォーマンスに影響する設定項目
- `innodb_buffer_pool_size`、`query_cache_size` などの設定は、データベースのメモリ使用をコントロールします。
- `max_connections` は同時接続数の上限を設定し、サーバーへの接続過多を防ぎます。

## 3-1. MySQL/MariaDB の設定ファイル最適化
設定ファイル (`my.cnf`) を通じて、以下のようなパラメータを最適化します。
![img](/mosaic-code.jpg)
### **運用ポイント**:
- `innodb_buffer_pool_size` はメモリの70〜80%を推奨。
- `query_cache_size` の使用は、クエリキャッシュの利点と欠点を評価してください。

## 3-2. ストレージとネットワークのパフォーマンス向上
- **EBS の最適化**: 適切な IOPS とサイズを設定します。
- **ストレージタイプの選択**: プロビジョンド IOPS SSD など性能が高く、可用性が高いストレージタイプを使用します。

## 4-1. クエリの最適化
- **スロークエリログを有効化**: 長時間実行されるクエリを特定し改善する。
- **EXPLAIN ステートメントの活用**: クエリ計画を確認し、不要な全表スキャンを避ける。

## 4-2. インデックスの最適化
適切なインデックス設計により、クエリの高速化が図れます。インデックス利用率の低いクエリを見つけて、パフォーマンスを向上させます。

## 5-1. パフォーマンステストの手法
- **ベンチマークツール**: MySQL 自然体の `sysbench` を利用して模擬負荷をかけます。
- **テスト環境設定**: 実運用環境を正確にシミュレーションし、テストの信頼性を高めます。

## 5-2. チューニング後の検証
定期的にパフォーマンスを計測。設定変更の効果を確認し、必要な修正を加えます。パフォーマンス指標としてレスポンス時間、スループットを測定します。

## 6-1. よくある課題とその解決策
- **メモリ不足**: メモリ使用を監視し、 `swappiness` や VPS の再調整を行う。
- **デッドロック**: トランザクション処理を見直し、ロック発生を回避する。

## 6-2. キャッシュ活用の最適化
適切なキャッシュ設定により、ディスクI/Oを必要最小限に抑えます。 `query_cache` だけでなく、アプリケーションレベルのキャッシュも検討する。

## 7. まとめ
Amazon EC2 上での MySQL/MariaDB の運用は、柔軟性と可用性に優れている一方、適切な構成とチューニングが求められます。紹介した手順とアプローチを基本として、環境固有のニーズに応じた調整を行い、性能を最大限に引き出すことが重要です。 [cv:issue_marketplace_engineer]

# EC2 上の MySQL/MariaDB チューニングとパフォーマンス検証

## 目次
- 1-1. はじめに
- 1-2. EC2 上での MySQL/MariaDB の利点
- 2-1. チューニング前の前提条件と準備
- 2-2. パフォーマンスに影響する設定項目
- 3-1. MySQL/MariaDB の設定ファイル最適化
- 3-2. ストレージとネットワークのパフォーマンス向上
- 4-1. クエリの最適化
- 4-2. インデックスの最適化
- 5-1. パフォーマンステストの手法
- 5-2. チューニング後の検証
- 6-1. よくある課題とその解決策
- 6-2. キャッシュ活用の最適化
- 7. まとめ

## 1-1. はじめに
Amazon EC2 上で MySQL や MariaDB を運用する際、適切なチューニングを行うことでパフォーマンスを大きく向上させることができます。デフォルト設定のままでは、最適な性能を引き出すことが難しいため、正確な調整と検証が必要です。

## 1-2. EC2 上での MySQL/MariaDB の利点
AWS のインフラストラクチャとしてのサービス (IaaS) である EC2 は、柔軟なスケール能力、セキュリティ機能、広範な管理ツールを提供し、データベースの効率的な運用を容易にします。

## 2-1. チューニング前の前提条件と準備
- **インスタンスタイプの選択**: CPU、メモリ、ストレージ IOPSなどの仕様を用途に合わせて選びます。高額なインスタンスではなく、実際の使用に基づいたタイプを選定します。
- **OS 及び MySQL/MariaDB のバージョン確認**: 最新版ではない場合、パッチ適用やバージョンアップを検討します。

## 2-2. パフォーマンスに影響する設定項目
- `innodb_buffer_pool_size`、`query_cache_size` などの設定は、データベースのメモリ使用をコントロールします。
- `max_connections` は同時接続数の上限を設定し、サーバーへの接続過多を防ぎます。

## 3-1. MySQL/MariaDB の設定ファイル最適化
設定ファイル (`my.cnf`) を通じて、以下のようなパラメータを最適化します。
```ini
[mysqld]
innodb_buffer_pool_size = 1G
max_connections = 200
query_cache_size = 64M
```
### **運用ポイント**:
- `innodb_buffer_pool_size` はメモリの70〜80%を推奨。
- `query_cache_size` の使用は、クエリキャッシュの利点と欠点を評価してください。

## 3-2. ストレージとネットワークのパフォーマンス向上
- **EBS の最適化**: 適切な IOPS とサイズを設定します。
- **ストレージタイプの選択**: プロビジョンド IOPS SSD など性能が高く、可用性が高いストレージタイプを使用します。

## 4-1. クエリの最適化
- **スロークエリログを有効化**: 長時間実行されるクエリを特定し改善する。
- **EXPLAIN ステートメントの活用**: クエリ計画を確認し、不要な全表スキャンを避ける。

## 4-2. インデックスの最適化
適切なインデックス設計により、クエリの高速化が図れます。インデックス利用率の低いクエリを見つけて、パフォーマンスを向上させます。

## 5-1. パフォーマンステストの手法
- **ベンチマークツール**: MySQL 自然体の `sysbench` を利用して模擬負荷をかけます。
- **テスト環境設定**: 実運用環境を正確にシミュレーションし、テストの信頼性を高めます。

## 5-2. チューニング後の検証
定期的にパフォーマンスを計測。設定変更の効果を確認し、必要な修正を加えます。パフォーマンス指標としてレスポンス時間、スループットを測定します。

## 6-1. よくある課題とその解決策
- **メモリ不足**: メモリ使用を監視し、 `swappiness` や VPS の再調整を行う。
- **デッドロック**: トランザクション処理を見直し、ロック発生を回避する。

## 6-2. キャッシュ活用の最適化
適切なキャッシュ設定により、ディスクI/Oを必要最小限に抑えます。 `query_cache` だけでなく、アプリケーションレベルのキャッシュも検討する。

## 7. まとめ
Amazon EC2 上での MySQL/MariaDB の運用は、柔軟性と可用性に優れている一方、適切な構成とチューニングが求められます。紹介した手順とアプローチを基本として、環境固有のニーズに応じた調整を行い、性能を最大限に引き出すことが重要です。 

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