資料庫io
A. io和資料庫機制比較分析
因為資料庫里存放數據的時候是要指定類型的呀對不對
存進去什麼類型，取出來的時候是固定的，比如存進去一個整形，取出來就不是字元串，否則要報類型錯誤的
而從文件里讀取，比如用文件流讀取，讀取後就是byte[] 數據流了呀，那麼你就得解析它到底是什麼
這就是說，資料庫取得時候取出來類型是一定的，而從文件里讀出來的，誰知道它是什麼呢
B. mysql里的IO指的是什麼
您好，很高興為您解答！
mysql是以文件的形式存儲的；
mysql的IO是指資料庫文件的讀寫，也就是檢索數據和插入數據。
希望我的回答對您有用！
C. 如何判斷資料庫IO是否慢
我們可能經常會遇到SQLServer資料庫頻繁關閉的情況。在分析了內存和CPU使用情況後，我們需要繼續調查根源是否在I/O。我們應該如何識別SQLServer是否有I/O相關的瓶頸？
解決：
當數據頁經常從緩沖池中移進移出的時候，I/O子系統就會成為SQLServer性能問題的關鍵因素之一。事務日誌和tempdb同樣也會產生重大的I/O壓力。因此，你必須確保你的I/O子系統能按照預期運行。否則你將會成為響應時間增長和頻繁超時的受害者。在這篇文章中，將描述如何使用內置工具識別I/O相關瓶頸，並提供一些磁碟配置的方法：
性能計數器（Performance Monitor）：
可以使用性能計數器來檢查I/O子系統的負荷。下面的計數器可用於檢查磁碟性能：
PhysicalDisk Object:Avg.DiskQueue
Length：計算從物理磁碟中的平均讀和寫的請求隊列。過高的值代表磁碟操作處於等待狀態。當這個值在SQLServer峰值時長期超過2，證明需要注意了。如果有多個硬碟，就需要把這些數值除以2。比如，有4個硬碟，且隊列為10，那麼平均值就是10/4=2.5，雖然也證明需要關注，但不能使用10這個值。
Avg.Disk Sec/Read和Avg.Disk
Sec/Write：顯示從磁碟讀或者寫入磁碟的平均時間。10ms內是很好的表現，20以下還算能接受。高於此值證明存在問題。
Physical Disk:%Disk
Time：在磁碟忙於讀或者寫請求的時候持續時間的比率。根據拇指定律，此值應該小於50%。
Disk Reads/Sec和Disk
Writes/Sec計數器顯示出在磁碟中讀寫操作的速率。這兩個值應該小於磁碟能力的85%。當超過此值，磁碟的訪問時間將以指數方式增長。
可以通過以下方式來計算逐漸增長的負載的能力。一種方法是使用SQLIO。你應該找到吞吐量比較穩定，但緩慢增長。
可以使用以下公式來計算RAID配置：
Raid 0: I/O per disk = (reads + writes) / number
ofdisks
Raid 1: I/O per disk = [reads + (writes*2)] /
2
Raid 5: I/O per disk = [reads + (writes*4)] / number of
disks
Raid
10: I/O per disk = [reads +
(writes*2)] / number of disks
比如：對於RAID 1，如果得到下面的計數器：
Disk Reads/sec = 90
Disk
Writes/sec =75
根據公式：[reads + (writes*2)] / 2 or [90 + (75*2)] /
2 = 120I/Os每個磁碟。
動態管理視圖（DMVs）：
有很多游泳的DMVs可以用於檢查I/O瓶頸：
當一個頁面被用於讀或者寫訪問且頁面在緩沖池中不存在或不可用時，會引發一個I/O閂鎖等待（I/O
latch），它會在PAGEIOLATCH_EX/PAGEIOLATCH_SH（具體根據請求類型而定）。這些等待表明一個I/O瓶頸。可以使用sys.dm_os_wait_stats找到閂鎖等待的信息。如果你保存了SQLServer正常運行下的waiting_task_counts和wait_time_ms值，並且於此次的值做對比，可以識別出I/O問題：
select *
from sys.dm_os_wait_stats
where wait_type like
'PAGEIOLATCH%'
order by wait_type asc
掛起的I/O請求可以在下面查詢中查到，並且用於識別那個磁碟負責的這個瓶頸：
select database_id,
file_id,
io_stall,
io_pending_ms_ticks,
scheler_address
from sys.dm_io_virtual_file_stats(NULL, NULL) iovfs,
sys.dm_io_pending_io_requests as iopior
where iovfs.file_handle = iopior.io_handle
磁碟碎片（Disk Fragmentation）：
建議你檢查磁碟碎片和配置用於SQLServer實例的磁碟。在NTFS文件系統中的碎片會產生嚴重的性能影響。磁碟需要經常整理碎片並且指定整理碎片計劃。研究表明，一些情況下SAN在整理碎片後性能更差。因此，SAN必須根據實際情況對待。
NTFS上的索引碎片同樣能引起高I/O好用。但是這和在SANs中的效果是不一樣的。
磁碟配置/最佳實踐：
常規情況，你應該把日誌文件和數據文件分開存放以獲得更好的性能。對於重負載的數據文件（包括tempdb）的I/O特性是隨機讀取。對於日誌文件，是順序訪問的，除非事務需要回滾。
對於內置磁碟僅僅可以用於資料庫日誌文件，因為它們對順序I/O有很好的性能，但是對隨機I/O性能低下。
資料庫的數據和日誌文件應該放在對應專用的磁碟中。確保良好的性能。建議日誌文件放在兩個內置磁碟，並配置為RAID
1。數據文件駐留在僅用於給SQLServer訪問的SAN系統中，並只被查詢和報表控制。特殊訪問應該被禁止。
寫緩沖在可能的情況下應該被允許，並保證斷電也能使用。
為了盡可能保證對於OLTP系統的I/O瓶頸影響最小化，不應該把OLAP和OLTP環境混合。並且保證你的代碼優化及有合適的索引來避免不必要的I/O。
D. 資料庫IO性能是什麼意思
我們可能經常會遇到SQLServer資料庫頻繁關閉的情況。在分析了內存和CPU使用情況後，我們需要繼續調查根源是否在I/O。
E. 主機sql資料庫佔用磁碟IO讀寫過高,怎麼解決
1、首先登錄SQL Server實例，如下圖所示。
F. 為什麼當磁碟IO成瓶頸之後資料庫的性能急劇下降
自從使用阿里雲以來，我們遇到了三次故障（一、二、三），這三次故障都與磁碟IO高有關。第一次故障發生在跑zzk.cnblogs.com索引服務的雲 伺服器上，當時的Avg.Disk Read Queue Length高達200多；第二次故障發生在跑images.cnblogs.com靜態文件的雲伺服器上，當時的Avg.Disk Read Queue Length在2左右（後來分析，對於圖片站點這樣的直接讀文件進行響應的應用，Disk Read Queue Length達到這個值會明顯影響響應速度）；第三次故障發生在跑資料庫服務的雲伺服器上，當時的Avg. Disk Write Queue Length達到4~5，造成很多的資料庫寫入操作超時。
G. 如何設計穩健的資料庫之如何減少磁碟IO
1、首先你要確定的資料庫的量。這點很重要，決定了你的設計方案。
2、要根據你的業務來決定你的數據類型。不要總選varchar(50)來代替Int，有些人認為varchar什麼數據都支持，所以就選這個類型，其實資料庫是保存在磁碟上的，如果10000000這個數字，在Int中就是4個位元組，而在varhchar就是保留8個位元組，因為選擇這個數據類型，就需要多讀一倍的磁碟數據，給磁碟IO帶來負擔。
H. 資料庫峰值io有60W，如何決定硬碟讀寫速度多少啊
硬碟評測一般有兩個指標， 一個是讀寫，一個就是iops 。
嚴格的說iops 和讀寫沒有直接的關系，例如 普通sata ssd 最大io22w 最大讀取500m 而nvme最大io 50w 最大io 3.5g（大約，不做真實數據，只供說明意思）。
讀寫速度一般都局限於介面帶寬， sata一直慢速550m pci-e的也愈來愈逼近。
iops 和所用協議， （nvme協議比sata 更適合ssd 指令周期也短所以延遲 io天生優勢），所經過設備的處理能力以及數量（過南橋的硬碟延遲高一點，直通cpu的當然快，家用忽略）（資料庫文件存到nas的延遲io就比san整列的差勁） 有關。
I. sql跟蹤器怎麼篩選佔用資料庫io高的語句
你好，根據你的問題不好判斷資料庫類型，不同資料庫語句不同，此處給出針對Oracle資料庫語句，在PL/SQL中執行以下語句即可篩選出佔用資料庫io高的前5句sql語句，希望對您有幫助！
SELECT SQL_TEXT
FROM (SELECT * FROM V$SQLAREA ORDER BY DISK_READS desc)
WHERE ROWNUM <= 5;
J. 資料庫IO阻塞一般有哪些原因，比如說硬碟問題什麼，求指導
因資料庫存儲在硬盤內，硬盤的讀寫速度是遠遠落後於CPU和內存的。所以較容易形成瓶頸導致IO阻塞。有些公司會通過升級硬體、上存儲(SAN)來緩解，不過涉及不小的投入。
其實這類問題，很大比重會是因系統架構及編程不規范，導致程序執行效能低下而引發的問題。比如程序員如果查詢數據，直接用select * 這樣會取出數據表內所有欄位的數據，最好程序員形成習慣，select操作時只取需要的欄位，這讓會減少訪問的數據量。
此外，還有很多相關的原因和處理方式，這個多去搜索下，就能有所收獲。