很多人都知道，Oracle IO子系统是数据库中一个非常重要的组成部分。 由于很多软件系统的瓶颈都是由DISK IO引起的，系统花费了大量的CPU_TIMES用于等待I/O行为的完成。
在我们设计数据库的IO子系统的时候，应该考虑以下因素：
■ 存储，最小的磁盘容量
■ 可用性，诸如(24 x 7) 不间断的服务
■ 性能，诸如I/O的吞吐量和系统响应时间
基本的IO设计
使用操作系统或者硬件来条带化文件存储，如果你的操作系统有类似LVM和硬件striping,的化，那么使用它们来尽可能的分散IO。在striping中，要考虑两个要素：stripe width 和stripe depth
■ Stripe depth 指的stripe的大小,也被称为stripe unit。
■ Stripe width 指的stripe depth 和 stripe设定中驱动器的数目的乘积。
在Oracle数据库中，一个合理的stripe depths 应该在256KB到1M。不同类型的应用需要不同stripe depth，最理想的stripe depth 和 stripe width应该考虑以下：
■ I/O请求的大小
■ 同时发生I/O
■ Physical Stripe Boundaries 和 Block Size Boundaries
■ Manageability of the Proposed System
I/O请求的大小
下面是在配置I/O会用DB和OS参数：
DB_BLOCK_SIZE：单块I/O请求的大小，也被用于诊断多块I/O请求。
OS block size：操作系统块的大小
Maximum OS I/O size：OS能提供的最大单块I/O的大小
DB_FILE_MULTIBLOCK_READ_COUNT：它和DB_BLOCK_SIZE的积用于计算全表扫描最大I/O，注意能超过OS限制。默认为8。
SORT_AREA_SIZE：排序操作需要的I/O大小
HASH_AREA_SIZE：hash操作需要的I/O大小
出了I/O大小外，并发度也决定了stripe的depth。在选择stripe width和stripe depth的时候请考虑以下因素：
■在低并发的系统中，确保在同一磁盘上不会发生重复单一的I/O。这是什么意思呢？例如，假设stripe width有4个磁盘，stripe depth
是32KB，这时候Oracle server process发出一个1MB的I/O请求，那么每个磁盘都会返回8次I/O请求。为了尽量避免这种情况，平均I/O请求的大小应该小于stripe width×stripe depth，在这里是32KB×4，否则就会在一个磁盘发生第二次I/O。
这是完全理想化的设计。
■在高并发的系统中，要确保单一的I/O请求会被分散到多个物理I/O中完成，如果不行，则会严重的影响系统响应时间。
并发的I/O
在OLTP系统中，特点是高并发和低I/O需求，这时最好Stripe depth大于一个单独I/O的大小，这种被称为粗颗粒stripe。
在高并发的系统中，一般stripe depth设计为n×DB_BLOCK_SIZE,n>1.
粗颗粒stripe设计使得磁盘可以以队列的方式同时执行多个I/O，这样就可以以最小的成本处理大量的并发I/O。不过，一旦系统不具备并发足够并发，就会导致磁盘热点。
粗颗粒stripe设计也同样有益于DSS系统，但它应该设计得小一点，同样它大小也为n×DB_BLOCK_SIZE，但n应该小于DB_FILE_MULTIBLOCK_READ_COUNT。
而细颗粒设计能够获得最好的响应时间。
Alignment of Physical Stripe Boundaries with Block Size Boundaries
如果物理stripe颗粒和块大小一致的化，就可能会导致一个单独I/O分散到两个物理IO中。这不是最优化的OLTP环境，所以stripe最好是两倍BLOCK的大小。下面是关于大小的建议：
Random reads and writes 两倍BLOCK大小
Sequential reads 两倍DB_FILE_MULTIBLOCK_READ_COUNT×DB_BLOCK_SIZE
Manageability of the Proposed System
使用LVM可以更加容易配置所有可用磁盘的stripe，在大多数环境下，单卷就可以提供良好的性能。不过单卷只在使用RAID技术的时候可用，如RAID 1，不过丢失一个卷卷意味着丢失所有卷。
除了了性能以外，还有一个问题要考虑，那就是数据的增加要容易扩展。
手工分布I/O
如果你的系统不能做stripe，那么你就要手工配置你文件来达到尽量均匀分布I/O的目的。
1.检查磁盘和文件的大小，估计数据库的存储需求
2.为每个文件预估I/O，分辨出高I/O和低I/O的文件，将它们分布到磁盘组中。
这里存在一个误解，就是把index和data分开，这是不恰当的。因为在一个事务的过程中，是先访问索引，再访问表，它们是有序的，所以在同一磁盘中是没有竞争的。这个是很多人都曾经误解的，包括我。
什么时候需要分割文件
这个问题很简单，当I/O需求已经不能被满足的时候，将可能需要分割文件。
I/O热点一般发生在table、index或者TEMP TABLESPACE,造成I/O过高的大多数原因是由于SQL，这个时候需要做SQL tuning。其它：
Redo log file如果发生很高的I/O，考虑把它们单独放置到一个磁盘，或者分布到几个磁盘，这样还可以提高可用性。
stripe它们的存储环境。避免使用RAID5。
archived redo log，如果归档慢，则要考虑归档进程和LGWR的竞争。
建议
stripe所有的磁盘
移动归档文件到不同的磁盘
移动在线日志到单独的磁盘
使用Oracle管理文件可以获得更多益处。
最后，讲一讲数据块大小的选择。
8K是适合于大多是系统的，但是有时候OLTP系统使用更小，DSS使用更大的数据块可以提供更优的性能。
READS
如何行比较小，访问比较随机，选择较小的块
如果行比较小，访问是连续的，选择较大的块
如果行比较小，访问情况复杂，尽量选择较大的块
如果行比较大，包含诸如LOB类型的字段，那么选择较大块WRITES
在一个高并发的OLTP系统中，使用一个大块，那么要慎重的考虑INITRANS,
MAXTRANS, 和FREELISTS设置。这些参数影响到一个块的并发更新率。不过，如果你使用自动段空间管理，则不用考虑FREELISTS。如果你还是不能确定块的大小，那么就使用8K，如果你大量使用LOB类型，那么就可以大于8k。
小结：一般来说，小块减少锁竞争，适合随机访问，但是元数据管理需要很大的头空间，不适合大行，容易产生行链。大块，可以存储更多的数据，减少管理开销，适合连续的访问和存储LOB类型，但是浪费空间大，不适合存储OLTP系统的索引，因为很容易产生索引叶子块的相互竞争。
