从传统上讲,大型机的存储配置流程一直缓慢而又复杂。除了采购和硬件安装外,该流程还包含大量针对输入/输出定义文件 (IODF)、SMS 存储组和自动类选择 (ACS) 例程的主机活动。IBM 创建了 zDAC 来帮助系统程序员匹配 IODF 与存储控制器,但这只是配置流程的一
从传统上讲,大型机的存储配置流程一直缓慢而又复杂。除了采购和硬件安装外,该流程还包含大量针对输入/输出定义文件 (IODF)、SMS 存储组和自动类选择 (ACS) 例程的主机活动。IBM 创建了 zDAC 来帮助系统程序员匹配 IODF 与存储控制器,但这只是配置流程的一个方面。当采用 DB2 基于时间点的系统恢复技术的时候,或者利用 Symmetrix Remote Data Facility (SRDF) 和对等远程拷贝 (PPRC) 来实现基于阵列的长距离复制的时候,有一些注意事项。可以将整个过程都融入变更控制中,这种做法虽然是必要的,但可能既枯燥又费时。
这种痛苦而又漫长的过程不可避免地会导致最终用户频繁地要求获取超过当时所需空间的存储空间,以便减少空间不足所带来的困扰。有时候,此种额外空间并未得到使用,或者更糟糕,已经分配但从未使用,这是一种隐式浪费。例如,如果使用 8 GB PRIQTY 创建 DB2 线性,即使 DB2 仅写入一小部分所分配的数据集,而所有正常的容量规划和评估工具仍然认定该空间已被利用。
完全配置完存储空间之后,仍有一些挑战可能会导致应用程序性能不良。某些光纤通道驱动器容量可能高达 600 GB。试想一下,有多少 MOD-9 才能构建一个 600 GB 的光纤通道驱动器。
存储管理
存储管理员必须思考下列一些问题:
如何管理控制器中的大型磁盘?
满足应用程序 SLA 的最佳方式是什么?
如何区分重要的生产应用程序,例如测试应用程序和 QA 应用程序?
性能需求(IOPS 或 MB/秒)是什么?
可用性需求(RAID 保护和远程复制)是什么?
促使这项活动更加复杂的关键因素之一是:光纤通道驱动器的 IOPS 密度最近有所降低。旋转磁盘容量大大提升,但速度却未显著加快,因此 IOPS 提供的速度与数年前大致相同。图 1 就这一趋势进行了说明。
图 1. 随着旋转磁盘容量逐渐变大,每 GB 的 I/O 能力以惊人的速度大幅下降。
IOPS 密度的计算方法:驱动器 I/O 能力(每秒 I/O)除以驱动器大小(单位:GB)。从图 1 中可以明显看出,四个 146 GB 的光纤通道驱动器实现的 I/O 可达一个 600 GB 光纤通道驱动器的四倍。然而,问题在于,随着高密度替代品的面世,146 GB(或者更小的)驱动器将会很快绝迹。过去的 15 年一直在延续这种趋势,低容量磁盘逐渐被高容量磁盘所代替,迫使您对这些超大型传动装置部署 DB2 系统,这放大了共享相同物理驱动器的工作负载之间的争用现象。
图 1 显示,当前的 600 GB 光纤通道驱动器的性能为 0.25 IOPS/GB,远低于图表第一栏呈现的慢速 9 GB 驱动器。这种 IOPS 密度降低是一种不太好的趋势,如果应用程序能够实现自身的 SLA,就能阻止这一趋势再继续。但这需要进行一场量子变革。
固态硬盘打破了 IOPS 密度的螺旋下降趋势
这场量子变革以固态硬盘 (SSD) 的方式存在已久。200 GB SSD 可以实现的 IOPS 密度约为 25 IOPS/GB,是 600 GB 旋转硬盘的 100 倍。
虽然依然十分昂贵,但是,因为众多供应商之间的竞争以及企业就绪 MLC 驱动器的推出,SSD 的价格开始持续下降。随着 IOPS 密度的逐渐下降,人们很难想象,如果未来没有这些 SSD 应该如何部署企业级阵列。然后,惟一的挑战在于如何对它们进行有效利用。
我们很难按照 z/OS 的方式将卷映射至实际的后端存储阵列实例;也就是说,在 z/OS 中显示为两个独立物理卷的内容实际上可能呈现在同一物理磁盘上。任何企图通过区分表及其索引来提升性能的尝试,都可能会在不知不觉中将它们置于同一磁盘上,因此会导致争用现象。现今的阵列中并未提供解决这一问题的简便解决方案。

MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템으로, 주로 데이터를 신속하고 안정적으로 저장하고 검색하는 데 사용됩니다. 작업 원칙에는 클라이언트 요청, 쿼리 해상도, 쿼리 실행 및 반환 결과가 포함됩니다. 사용의 예로는 테이블 작성, 데이터 삽입 및 쿼리 및 조인 작업과 같은 고급 기능이 포함됩니다. 일반적인 오류에는 SQL 구문, 데이터 유형 및 권한이 포함되며 최적화 제안에는 인덱스 사용, 최적화 된 쿼리 및 테이블 분할이 포함됩니다.

MySQL은 데이터 저장, 관리, 쿼리 및 보안에 적합한 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1. 다양한 운영 체제를 지원하며 웹 응용 프로그램 및 기타 필드에서 널리 사용됩니다. 2. 클라이언트-서버 아키텍처 및 다양한 스토리지 엔진을 통해 MySQL은 데이터를 효율적으로 처리합니다. 3. 기본 사용에는 데이터베이스 및 테이블 작성, 데이터 삽입, 쿼리 및 업데이트가 포함됩니다. 4. 고급 사용에는 복잡한 쿼리 및 저장 프로 시저가 포함됩니다. 5. 설명 진술을 통해 일반적인 오류를 디버깅 할 수 있습니다. 6. 성능 최적화에는 인덱스의 합리적인 사용 및 최적화 된 쿼리 문이 포함됩니다.

MySQL은 성능, 신뢰성, 사용 편의성 및 커뮤니티 지원을 위해 선택됩니다. 1.MYSQL은 효율적인 데이터 저장 및 검색 기능을 제공하여 여러 데이터 유형 및 고급 쿼리 작업을 지원합니다. 2. 고객-서버 아키텍처 및 다중 스토리지 엔진을 채택하여 트랜잭션 및 쿼리 최적화를 지원합니다. 3. 사용하기 쉽고 다양한 운영 체제 및 프로그래밍 언어를 지원합니다. 4. 강력한 지역 사회 지원을 받고 풍부한 자원과 솔루션을 제공합니다.

InnoDB의 잠금 장치에는 공유 잠금 장치, 독점 잠금, 의도 잠금 장치, 레코드 잠금, 갭 잠금 및 다음 키 잠금 장치가 포함됩니다. 1. 공유 잠금을 사용하면 다른 트랜잭션을 읽지 않고 트랜잭션이 데이터를 읽을 수 있습니다. 2. 독점 잠금은 다른 트랜잭션이 데이터를 읽고 수정하는 것을 방지합니다. 3. 의도 잠금은 잠금 효율을 최적화합니다. 4. 레코드 잠금 잠금 인덱스 레코드. 5. 갭 잠금 잠금 장치 색인 기록 간격. 6. 다음 키 잠금은 데이터 일관성을 보장하기 위해 레코드 잠금과 갭 잠금의 조합입니다.

MySQL 쿼리 성능이 좋지 않은 주된 이유는 인덱스 사용, 쿼리 최적화에 의한 잘못된 실행 계획 선택, 불합리한 테이블 디자인, 과도한 데이터 볼륨 및 잠금 경쟁이 포함됩니다. 1. 색인이 느리게 쿼리를 일으키지 않으며 인덱스를 추가하면 성능이 크게 향상 될 수 있습니다. 2. 설명 명령을 사용하여 쿼리 계획을 분석하고 Optimizer 오류를 찾으십시오. 3. 테이블 구조를 재구성하고 결합 조건을 최적화하면 테이블 설계 문제가 향상 될 수 있습니다. 4. 데이터 볼륨이 크면 분할 및 테이블 디비전 전략이 채택됩니다. 5. 높은 동시성 환경에서 거래 및 잠금 전략을 최적화하면 잠금 경쟁이 줄어들 수 있습니다.

데이터베이스 최적화에서 쿼리 요구 사항에 따라 인덱싱 전략을 선택해야합니다. 1. 쿼리에 여러 열이 포함되고 조건 순서가 수정되면 복합 인덱스를 사용하십시오. 2. 쿼리에 여러 열이 포함되어 있지만 조건 순서가 고정되지 않은 경우 여러 단일 열 인덱스를 사용하십시오. 복합 인덱스는 다중 열 쿼리를 최적화하는 데 적합한 반면 단일 열 인덱스는 단일 열 쿼리에 적합합니다.

MySQL 느린 쿼리를 최적화하려면 SlowQueryLog 및 Performance_Schema를 사용해야합니다. 1. SlowQueryLog 및 Set Stresholds를 사용하여 느린 쿼리를 기록합니다. 2. Performance_schema를 사용하여 쿼리 실행 세부 정보를 분석하고 성능 병목 현상을 찾고 최적화하십시오.

MySQL 및 SQL은 개발자에게 필수적인 기술입니다. 1.MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템이며 SQL은 데이터베이스를 관리하고 작동하는 데 사용되는 표준 언어입니다. 2.MYSQL은 효율적인 데이터 저장 및 검색 기능을 통해 여러 스토리지 엔진을 지원하며 SQL은 간단한 문을 통해 복잡한 데이터 작업을 완료합니다. 3. 사용의 예에는 기본 쿼리 및 조건 별 필터링 및 정렬과 같은 고급 쿼리가 포함됩니다. 4. 일반적인 오류에는 구문 오류 및 성능 문제가 포함되며 SQL 문을 확인하고 설명 명령을 사용하여 최적화 할 수 있습니다. 5. 성능 최적화 기술에는 인덱스 사용, 전체 테이블 스캔 피하기, 조인 작업 최적화 및 코드 가독성 향상이 포함됩니다.


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