看了下面有chatgpt的回答,真是又系统又全面。那我认为在chatgpt系统回答的基础上,实际行业内该怎么解决这个问题。首先需要搞清楚这个io问题是怎么产生的,然后才是去解决。数据库的io主要是数据和日志的读写,所以得具体区分是哪一种,然后才是具体优化措施。
1. 如果仅仅是日志的同步读写影响性能,可以考虑日志与数据分开,采用更高性能的存储。
2. 如果是大量数据读写的性能问题,那么考虑的第一是优化sql,解决无效的大量读写,第二是调整数据库参数,看看是不是哪里不合适导致的大量读写。例如增加缓存,增加checkpoint执行频率等。最后才是考虑升级机器内存存储等方式。
3. 还有一种原因是传统数据库本身不应该承载的业务,可以迁移到大数据相关的平台去计算。
总之io问题只是个结果,真正要合理的解决应该分析引发的最终原因。我比较不推荐无脑扩容,钱花了效果也不一定多好。
收起图省事的办法一般是简单粗暴的增加硬件。我觉得这算是“开源”吧。尽可能的增加数据库运算的资源,
第二个是分散计算。当硬件扩充到一定瓶颈。就要把原本的任务拆分开。分库。分表。来分散硬件上的压力。我觉的算是“节流”
还有第三种就会比较麻烦。就是优化。因为现在的信息化架构一般都比较复杂。优化的方案也要结合业务类型。硬件资源。行业特点等信息来进行。而且对DBA人员的要求也比较高。
当前信创大环境下,由于国产数据库一些硬件特殊需求(万兆网卡,512内存,nvme盘等等),且数据量不大目前遇到的io问题不大。
最好的解决方法有两个:1、好的硬件;2、优化top sql
从容易到复杂
1、最简单最容短期生效的方案是升级硬件配置(下面的描述够完整了),唯一的缺点是费钱。
2、基于数据库做性能优化。例如分离常用数据和历史查询数据;分表分库;读写分离;大表拆分等
3、长期机制是梳理业务流程,优化 SQL 语句。针对慢查询的语句做分析优化
ChatGPT的容器化值得商榷
按实践经验来说:
1)硬件资源 :一般来说优先内存扩容、其次磁盘性能、网络性能、CPU等这些
2) 数据库参数优化
3)业务逻辑优化、业务SQL改写、索引优化等
4)业务端增加缓存,如redis等
金融行业的传统数据库在解决IO需求时,通常有以下几种方式:
1.使用高性能SAN存储系统
使用光纤通道等技术,接入高速的存储区域网络(SAN)。SAN可提供高吞吐量、低延迟的磁盘IO,满足数据库的IO需求。
2.使用SSD固态硬盘
相比机械硬盘,SSD具有更高的随机读写性能、更低的访问延迟。将数据库 datafile放在SSD上,可以大幅提升IO吞吐量。
3.分区和分库分表
通过水平分片,将数据库按业务拆分为多个更小的数据库或表,极大减少单个数据库的压力,提高并发能力。
4.缓存频繁访问数据
使用Redis等内存数据库缓存热点数据,减少磁盘IO请求。
5.调优数据库参数
调整IO相关参数,如增加缓冲区、调大读写区块大小等方式优化IO性能。
6.数据压缩
对磁盘数据进行压缩,减少IO请求的数据量,提升吞吐量。
7.使用更高效的IO引擎
MySQL支持多种存储引擎,根据需要选择性能更优的引擎,如InnoDB。
通过上述方式,可以较好满足金融行业数据库的IO需求。实际还需要根据业务系统情况,选择合适的优化方案。
收起在金融行业传统数据库中,为了解决IO需求,通常会采用以下几种方法:
总之,金融行业传统数据库一般通过增加硬件资源、数据库分区、数据库缓存和数据库容器化等方式来解决IO需求。不同的方法有不同的优缺点,需要根据具体业务需求进行选择。