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磁盘io瓶颈，如果sql语句已经达到优化瓶颈在于数据文件的磁盘io此时可以怎么

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1，如果sql语句已经达到优化瓶颈在于数据文件的磁盘io此时可以怎么sql 数据库占用磁盘IO读写过高，原因：可能是插入数据频繁，并且存在的索引太多所以建议清除不用的索引或是对数据库进行重建索引也可以叫DBCC 操作搜一下：如果sql语句已经达到优化 ， 瓶颈在于数据文件的磁盘io，此时可以怎么调整【磁盘io瓶颈，如果sql语句已经达到优化瓶颈在于数据文件的磁盘io此时可以怎么】
2，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盤内，硬盤的读写速度是远远落後于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 。
3，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 。
4，如何控制硬盘 IO 优先级Windows 7引入了I/O优先级的概念，通过针对不同类型的应用划分不同级别的硬盘I/O优先级访问，将系统后台引用的磁盘访问优先级设置为低级别，系统前台的各类用户应用则允许优先执行硬盘访问，这样就可以很大程度地改善机械硬盘在IOPs方面存在的不足，在同一时间内根据用户操作合理划分硬盘I/O优先级 。低优先级硬盘访问应用于Windows 7自身的一些新特性，从而给运行在机械硬盘上的Windows 7带来以往操作系统无法提供的性能体验，以下列出的Windows 7特性都应用了低优先级的I/O：Windows 7自身的一些启动项与服务；SuperFetch提前缓存应用程序页面的操作；Windows搜索功能创建索引数据库时；Windows Defender执行例行扫描；磁盘碎片自动整理 。可能就是你所说的原因，缓存被用完，木桶原理，如果哪里到达最大值，瓶颈就在哪里 。最主要的应该还是磁盘的io 。软件process lasso，可以单独配置进程I/O优先级5，是什么引起了存储IO瓶颈这些元素中的每一个都是要不断的跟上他们用户数字化需求 。服务器和网络业通过增加能量，并合理的利用那些能量来跟上需求 。但是存储却正在成为企业的瓶颈 。现在存储的瓶颈已经不再是一个IT问题，而是作为一个整体给把企业组织推向了一个危险的境地 。那么什么是引起存储IO瓶颈的原因呢?在不断满足日益增长的数字需求的两个因素中，计算能力通过增加性能和核心密度 ， 以及通过服务器虚拟化和扩容集群或网格架构增加智能性 。网络也简单的通过增加带宽容量 ， 通过QoS增加容量的智能使用，增加广域网连接使用的有限性和高效性 。与此同时，存储性能并没有跟上 。存储性能至少十年都是保留在相同的架构中 。一个高性能的SAN或NAS双控制器会带来磁盘数目的增加 。虽然增加硬盘驱动器可以提高性能，但对于硬盘驱动器的数目却是有限制的，磁盘数量受到双磁盘控制器的限制，控制器最大支持内部流量总数存在限制 。控制器(SAN)或NAS在提高存储性能方面是主要的瓶颈限制 。存储I/O vs.多终端(multi-tenant)工作量 为了解决这个问题，现在改变了工作量 。工作负荷现在是多终端的，采用多重共享服务器和网络接入存储，当然这种模式已经是过时的 。多终端工作量之前，一个单独的服务器中的一个单独应用只能创建一个有限数量的要求 。多终端工作量的一种运行方式是在一个单独的物理服务器上的多重虚拟机上运行 ， 另一种方式是跨集群或网格的多个物理服务器，运行在一个单独的可扩展的应用中 。这两种运行方式都可以产生成百的存储I/O要求 。影响是这些要求渗入存储控制器，总部(head)，和应用，服务器不得不等它赶上，这样就轮流延误了处理，最终使公司成本增加 。多终端工作量是在任何时间点有多重物主或用户 。这些多终端工作量的呈现在数量和容量上都在增长 。他们不再是企业中的惟一的限制 ， 事实上，在现在的企业中，都是非常普遍的 。很多企业现在已经有这些工作量的多重资源 。现在，任何实施服务器虚拟化的公司都有多终端工作量，一个单独的物理服务器内可以有20-30个虚拟服务器 。NAS存储系统已经成为更受人欢迎的一个方法 。主要应用在传输存储服务到虚拟主机，并且访问虚拟机更随意 。在虚拟环境中 ， 随着越来越多的虚拟机开始消耗所有可用的存储I/O资源，主机上所有其他虚拟机的性能也受到影响，在虚拟化项目中，产生了低性能影响，降低信心等一系列连锁反映，这时存储性能缩放已经变得非常重要 。除了普通的虚拟服务器使用，更传统的多终端工作量也有所上升，人们也正在研究多处理服务器 。除了在芯片设计或处理SEG-Y数据外 ， 也有许多其他的，如生物信息学中的DNA顺序 ， 制造业中的发动机和推进力测试，政府部门的图像监督，媒体中的高分辨率影像 ， 以及Web 2.0项目 。存储I/O性能在这些环境中是非常关键的，因为一旦进程或仿真作业完成时，工作基本上就停止了 。当这些工作停止时，公司就会创造收益 。解决推迟工作时间运行来减少用户所受影响变得非常重要，但即使尽可能的做最好的计划，用户的生产量多少也会受到影响 。当生产量受影响时也就影响了公司的收益 。近年来，另一个需要解决的问题是所有的这些数据套件的复杂性增长了，变得更粒状化，转向三维空间，较大的增加了颜色深度 。这些粒状不仅增加了需要存储数据的物理大?。?而且进程和存储I/O也要求创建，修改，分析或测试数据 。所有可靠的 ， 可预测的情况，可缩放的存储I/O性能是很关键的 。存储I/O瓶颈 解决所有性能瓶颈是很有必要的，计算 ， 网络和存储等环境中的大多数挑战是处理存储瓶颈 。计算的瓶颈可以通过技术像集群和网格计算来分配更高更快质量的处理器 。网络可以通过线槽等增加带宽 。这些技术都适当的处理了计算和网络的瓶颈 。存储架构缺乏的是一个类似向外扩展的模型，因为现在双控制器系统迅速的应用，特别是很多基于NAS的系统 。因为这些系统是共享的，NAS对于多终端工作量应该是一个理想的存储平台 。不幸的是，因为这些数据的高随机数据接入形式和很高的存储I/O请求，在虚拟服务器中，或者是一个有多重请求的单独的服务器或者是多个物理服务器中应用做了很多请求 ， 都会使集群，NAS以及端口成为一个严重的瓶颈 。结果是很多公司转向一个共享的SAN，作为一个单独的NAS文件系统也不是很容易管理，它也会导致性能的瓶颈 。它不仅减慢了业务 ， 而且限制了员工生产量，最后造成了公司的损失，使本来已经复杂的环境变得更加复杂 。解决存储I/O问题 随着企业中这些工作量变得越来越普遍，理想的解决方案是解决NAS瓶颈 ， 建立一个易管理、高性能的NAS架构 。一个潜在的解决办法是集群计算存储I / O平台采用同样的方法 。建立一个向外扩展的NAS解决方案，并行提高存储I / O性能和存储I / O带宽 。随着它要求的工作量，允许环境缩放的 。此外在NAS解决方案内允许内存连续使用 ， 创造一个非常大的，但高效的高速缓存 。最后，保持固有的NAS环境的简单，而不是更复杂的共享SAN解决方案 。(责任编辑：romp)[我来说两句]首先，瓶颈一般是指在整体中的关键限制因素，磁盘io是指数据往磁盘读写，现在的科技速度最快的属固态硬盘了，读的速度很大有1g/秒左右，但是写入速度最快几百兆/秒 ， 集群中数据在cpu和内存之间速度快的可以忽略，处理速度也可以忽略，相对这些速度 ， 磁盘读写就显得慢了，旁贷一下现在好一点的数据库oracle存储数据都是写日志先暂存然后等机器空闲再写入到磁盘，这些都是为了提高效率 ， 不然你执行一条操作等半天 。大概就这样 。希望能帮到您！

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