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用 Machine Learning 調校資料庫

AWS AI Blog 在月初上放出來的消息：「Tuning Your DBMS Automatically with Machine Learning」。

Carnegie Mellon Database Group 做的研究，除了預設值以外，另外跟四種不同的參數做比較，分別是 OtterTune (也就是這次的研究)、Tuning script (對於不熟資料庫的人，常用的 open source 工具)、DBA 手動調整，以及 RDS：

MySQL：

PostgreSQL：

比較明顯的結論是：

  • Default 值在所有的 case 下都是最差的 (無論是 MySQL 與 PostgreSQL 平台，以及包括 99% 的 Latency 與 QPS，這樣二乘二的四個結果)。而且 Default 跑出來的數字與其他的差距都很明顯。
  • OtterTune 在所有 case 下跑出來都比 Tuning script 的好。這也是合理的結果，本來就是想要取代其他機器跑出來的結果。

至於有些討論 DBA 會失業的事情，我是樂見其成啦... 這些繁瑣的事情可以自動化就想交給自動化吧 XD

Amazon Aurora 改善 ALTER TABLE 時增加 column 的速度

Amazon Aurora (MySQL) 提昇了增加 column 操作的速度：「Amazon Aurora Supports Fast DDL Operations」，細節可以在「Amazon Aurora Under the Hood: Fast DDL」這邊看到。

這次加速是限制在 nullable 欄位：

We’re addressing this mess, starting with the most common DDL operation we’ve seen: adding a nullable column at the end of a table.

在 MySQL 5.6 (Online DDL Overview) 與 5.7 (Online DDL Overview) 都有列出增加 column 需要 rebuild table。

對於一般的 MySQL server 來說，增加 column 這種事情通常都會用 pt-online-schema-change 解決，Amazon Aurora 這個改善算是讓 DBA 可以輕鬆一些...

MongoDB 的 replica-set 設定

Percona 的人寫了一份文件，以 MySQL DBA 的角度說明兩者在 replication 上的差異，然後示範怎麼在單機上架起三個 MongoDB 並且設定 replica-set：「First MongoDB replica-set Configuration for MySQL DBAs」。

這邊文章拿的是 Percona Server for MongoDB，不過應該也還行，並竟是拿 MongoDB 3.2 改的，而不是完全重寫，所以裡面的步驟拿到原版的 MongoDB 上應該也行...

可以拿 Docker 或是在 AWS 開一台 t2.medium 測試玩看看...

使用 Percona Toolkit 管理 MySQL...

Percona 在前幾天辦了 Webniar 解釋 Percona Toolkit 要怎麼用 (並且宣傳有多好用 XD)：「10 Percona Toolkit Tools Every MySQL DBA Should Know About」。

依照慣例，Percona 在結束後會把投影片與錄影整理後放出來 (也就是上面的連結)，如果沒時間的話可以看投影片留個印象，有時間的話可以實際操作看看到底有多好用。

另外在 MySQL Performance Blog 上主講者也整理了 Q&A 的部份也很值得看一看：「Percona Toolkit Webinar followup Q&A」。