数据库io
A. io和数据库机制比较分析
因为数据库里存放数据的时候是要指定类型的呀对不对
存进去什么类型，取出来的时候是固定的，比如存进去一个整形，取出来就不是字符串，否则要报类型错误的
而从文件里读取，比如用文件流读取，读取后就是byte[] 数据流了呀，那么你就得解析它到底是什么
这就是说，数据库取得时候取出来类型是一定的，而从文件里读出来的，谁知道它是什么呢
B. mysql里的IO指的是什么
您好，很高兴为您解答！
mysql是以文件的形式存储的；
mysql的IO是指数据库文件的读写，也就是检索数据和插入数据。
希望我的回答对您有用！
C. 如何判断数据库IO是否慢
我们可能经常会遇到SQLServer数据库频繁关闭的情况。在分析了内存和CPU使用情况后，我们需要继续调查根源是否在I/O。我们应该如何识别SQLServer是否有I/O相关的瓶颈？
解决：
当数据页经常从缓冲池中移进移出的时候，I/O子系统就会成为SQLServer性能问题的关键因素之一。事务日志和tempdb同样也会产生重大的I/O压力。因此，你必须确保你的I/O子系统能按照预期运行。否则你将会成为响应时间增长和频繁超时的受害者。在这篇文章中，将描述如何使用内置工具识别I/O相关瓶颈，并提供一些磁盘配置的方法：
性能计数器（Performance Monitor）：
可以使用性能计数器来检查I/O子系统的负荷。下面的计数器可用于检查磁盘性能：
PhysicalDisk Object:Avg.DiskQueue
Length：计算从物理磁盘中的平均读和写的请求队列。过高的值代表磁盘操作处于等待状态。当这个值在SQLServer峰值时长期超过2，证明需要注意了。如果有多个硬盘，就需要把这些数值除以2。比如，有4个硬盘，且队列为10，那么平均值就是10/4=2.5，虽然也证明需要关注，但不能使用10这个值。
Avg.Disk Sec/Read和Avg.Disk
Sec/Write：显示从磁盘读或者写入磁盘的平均时间。10ms内是很好的表现，20以下还算能接受。高于此值证明存在问题。
Physical Disk:%Disk
Time：在磁盘忙于读或者写请求的时候持续时间的比率。根据拇指定律，此值应该小于50%。
Disk Reads/Sec和Disk
Writes/Sec计数器显示出在磁盘中读写操作的速率。这两个值应该小于磁盘能力的85%。当超过此值，磁盘的访问时间将以指数方式增长。
可以通过以下方式来计算逐渐增长的负载的能力。一种方法是使用SQLIO。你应该找到吞吐量比较稳定，但缓慢增长。
可以使用以下公式来计算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：对于RAID 1，如果得到下面的计数器：
Disk Reads/sec = 90
Disk
Writes/sec =75
根据公式：[reads + (writes*2)] / 2 or [90 + (75*2)] /
2 = 120I/Os每个磁盘。
动态管理视图（DMVs）：
有很多游泳的DMVs可以用于检查I/O瓶颈：
当一个页面被用于读或者写访问且页面在缓冲池中不存在或不可用时，会引发一个I/O闩锁等待（I/O
latch），它会在PAGEIOLATCH_EX/PAGEIOLATCH_SH（具体根据请求类型而定）。这些等待表明一个I/O瓶颈。可以使用sys.dm_os_wait_stats找到闩锁等待的信息。如果你保存了SQLServer正常运行下的waiting_task_counts和wait_time_ms值，并且于此次的值做对比，可以识别出I/O问题：
select *
from sys.dm_os_wait_stats
where wait_type like
'PAGEIOLATCH%'
order by wait_type asc
挂起的I/O请求可以在下面查询中查到，并且用于识别那个磁盘负责的这个瓶颈：
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
磁盘碎片（Disk Fragmentation）：
建议你检查磁盘碎片和配置用于SQLServer实例的磁盘。在NTFS文件系统中的碎片会产生严重的性能影响。磁盘需要经常整理碎片并且指定整理碎片计划。研究表明，一些情况下SAN在整理碎片后性能更差。因此，SAN必须根据实际情况对待。
NTFS上的索引碎片同样能引起高I/O好用。但是这和在SANs中的效果是不一样的。
磁盘配置/最佳实践：
常规情况，你应该把日志文件和数据文件分开存放以获得更好的性能。对于重负载的数据文件（包括tempdb）的I/O特性是随机读取。对于日志文件，是顺序访问的，除非事务需要回滚。
对于内置磁盘仅仅可以用于数据库日志文件，因为它们对顺序I/O有很好的性能，但是对随机I/O性能低下。
数据库的数据和日志文件应该放在对应专用的磁盘中。确保良好的性能。建议日志文件放在两个内置磁盘，并配置为RAID
1。数据文件驻留在仅用于给SQLServer访问的SAN系统中，并只被查询和报表控制。特殊访问应该被禁止。
写缓冲在可能的情况下应该被允许，并保证断电也能使用。
为了尽可能保证对于OLTP系统的I/O瓶颈影响最小化，不应该把OLAP和OLTP环境混合。并且保证你的代码优化及有合适的索引来避免不必要的I/O。
D. 数据库IO性能是什么意思
我们可能经常会遇到SQLServer数据库频繁关闭的情况。在分析了内存和CPU使用情况后，我们需要继续调查根源是否在I/O。
E. 主机sql数据库占用磁盘IO读写过高,怎么解决
1、首先登录SQL Server实例，如下图所示。
F. 为什么当磁盘IO成瓶颈之后数据库的性能急剧下降
自从使用阿里云以来，我们遇到了三次故障（一、二、三），这三次故障都与磁盘IO高有关。第一次故障发生在跑zzk.cnblogs.com索引服务的云 服务器上，当时的Avg.Disk Read Queue Length高达200多；第二次故障发生在跑images.cnblogs.com静态文件的云服务器上，当时的Avg.Disk Read Queue Length在2左右（后来分析，对于图片站点这样的直接读文件进行响应的应用，Disk Read Queue Length达到这个值会明显影响响应速度）；第三次故障发生在跑数据库服务的云服务器上，当时的Avg. Disk Write Queue Length达到4~5，造成很多的数据库写入操作超时。
G. 如何设计稳健的数据库之如何减少磁盘IO
1、首先你要确定的数据库的量。这点很重要，决定了你的设计方案。
2、要根据你的业务来决定你的数据类型。不要总选varchar(50)来代替Int，有些人认为varchar什么数据都支持，所以就选这个类型，其实数据库是保存在磁盘上的，如果10000000这个数字，在Int中就是4个字节，而在varhchar就是保留8个字节，因为选择这个数据类型，就需要多读一倍的磁盘数据，给磁盘IO带来负担。
H. 数据库峰值io有60W，如何决定硬盘读写速度多少啊
硬盘评测一般有两个指标， 一个是读写，一个就是iops 。
严格的说iops 和读写没有直接的关系，例如 普通sata ssd 最大io22w 最大读取500m 而nvme最大io 50w 最大io 3.5g（大约，不做真实数据，只供说明意思）。
读写速度一般都局限于接口带宽， sata一直慢速550m pci-e的也愈来愈逼近。
iops 和所用协议， （nvme协议比sata 更适合ssd 指令周期也短所以延迟 io天生优势），所经过设备的处理能力以及数量（过南桥的硬盘延迟高一点，直通cpu的当然快，家用忽略）（数据库文件存到nas的延迟io就比san整列的差劲） 有关。
I. sql跟踪器怎么筛选占用数据库io高的语句
你好，根据你的问题不好判断数据库类型，不同数据库语句不同，此处给出针对Oracle数据库语句，在PL/SQL中执行以下语句即可筛选出占用数据库io高的前5句sql语句，希望对您有帮助！
SELECT SQL_TEXT
FROM (SELECT * FROM V$SQLAREA ORDER BY DISK_READS desc)
WHERE ROWNUM <= 5;
J. 数据库IO阻塞一般有哪些原因，比如说硬盘问题什么，求指导
因数据库存储在硬盘内，硬盘的读写速度是远远落后于CPU和内存的。所以较容易形成瓶颈导致IO阻塞。有些公司会通过升级硬件、上存储(SAN)来缓解，不过涉及不小的投入。
其实这类问题，很大比重会是因系统架构及编程不规范，导致程序执行效能低下而引发的问题。比如程序员如果查询数据，直接用select * 这样会取出数据表内所有字段的数据，最好程序员形成习惯，select操作时只取需要的字段，这让会减少访问的数据量。
此外，还有很多相关的原因和处理方式，这个多去搜索下，就能有所收获。