DM教程FG072-达梦数据库存储优化

本文档详细介绍DM数据库存储优化的方法和技巧，包括存储概念、存储结构、存储性能指标、存储规划、存储配置、存储优化策略、实施方案等内容，风哥教程参考DM官方文档《DM8系统管理员手册》，适合DBA人员进行DM数据库存储的管理和优化。

Part01-基础概念与理论知识

1.1 DM数据库存储概念

DM数据库存储是指数据库系统用于存储数据和日志的物理存储设备，包括磁盘、SSD、NAS、SAN等。存储优化是指通过合理的存储配置和管理，提高数据库的存储性能和可靠性。

DM数据库存储的重要性：

性能影响：存储性能直接影响数据库的响应速度和吞吐量
可靠性：存储的可靠性直接影响数据的安全性
可扩展性：存储的可扩展性影响数据库的容量增长
成本：存储成本是数据库总成本的重要组成部分

1.2 DM数据库存储结构

DM数据库存储结构主要包括：

数据文件：存储数据库表数据和索引
日志文件：存储事务日志
控制文件：存储数据库的元数据
临时文件：存储临时数据
归档文件：存储归档日志

1.3 DM数据库存储性能指标

DM数据库存储性能指标：

IOPS：每秒输入/输出操作次数
吞吐量：每秒传输的数据量
延迟：IO操作的响应时间
并发能力：同时处理多个IO请求的能力
可靠性：存储系统的可靠性和可用性

风哥提示：存储优化是数据库性能优化的重要组成部分，合理的存储配置和管理可以显著提高数据库性能。

Part02-生产环境规划与建议

2.1 DM数据库存储规划

生产环境DM数据库存储规划：

# DM数据库存储规划
#
# 规划步骤
1. 分析业务需求：分析业务的数据量、增长速度、IO模式等
2. 选择存储类型：根据业务需求选择合适的存储类型
3. 设计存储架构：设计存储的RAID级别、分区方案等
4. 规划存储容量：根据数据量和增长速度规划存储容量
5. 配置存储参数：配置存储的相关参数
6. 监控与维护：建立存储监控和维护机制
#
# 存储类型选择
##
# 存储类型
– HDD：机械硬盘，适合大容量、低IO场景风哥提示：
– SSD：固态硬盘，适合高IO、低延迟场景
– NVMe：高性能固态硬盘，适合超高IO场景
– NAS：网络附加存储，适合共享存储场景
– SAN：存储区域网络，适合企业级存储场景
##
# 存储选择建议
– OLTP系统：推荐使用SSD或NVMe
– OLAP系统：推荐使用HDD或混合存储
– 混合负载：推荐使用混合存储架构
#
# 存储容量规划
##
# 容量计算
– 数据容量 = 当前数据量 × (1 + 年增长率) ^ 年数
– 日志容量 = 每日日志量 × 保留天数
– 备份容量 = 全量备份大小 × 备份保留份数
– 总容量 = 数据容量 + 日志容量 + 备份容量 + 20% 预留空间
##
# 容量规划示例
# 业务需求
– 当前数据量：500GB
– 年增长率：20%
– 日志保留：7天
– 备份保留：4份
# 容量计算
– 数据容量：500GB × (1 + 20%) ^ 3 = 864GB
– 日志容量：10GB/天 × 7天 = 70GB
– 备份容量：500GB × 4 = 2000GB
– 总容量：864GB + 70GB + 2000GB = 2934GB，预留20%后约3520GB
# 存储配置
– 数据存储：4TB SSD
– 日志存储：1TB SSD
– 备份存储：8TB HDD

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2.2 DM数据库存储配置

DM数据库存储配置：

存储配置建议：

数据文件：使用RAID 10，提高性能和可靠性
日志文件：使用RAID 1，提高可靠性和写入性能
临时文件：使用RAID 0或单独的SSD，提高临时操作性能
备份文件：使用RAID 5或单独的HDD，平衡容量和可靠性

2.3 DM数据库存储优化策略

DM数据库存储优化策略：

使用高性能存储：对于OLTP系统，使用SSD或NVMe
合理配置RAID：根据不同的存储用途配置不同的RAID级别
分离存储：将数据文件、日志文件、临时文件分离到不同的存储设备
使用存储分层：将热数据存储在高性能存储，冷数据存储在大容量存储
优化文件系统：选择合适的文件系统，如ext4、xfs等
配置IO调度：根据存储类型配置合适的IO调度算法
监控存储性能：定期监控存储性能，及时发现问题

Part03-生产环境项目实施方案

3.1 DM数据库存储实施方案

3.1.1 存储设备配置

# 存储设备配置
#
# 硬件配置
##
# SSD存储配置
– 设备类型：NVMe SSD
– 容量：4TB
– RAID级别：RAID 10
– 用途：数据文件和索引
##
# 日志存储配置
– 设备类型：SAS SSD
– 容量：1TB
– RAID级别：RAID 1
– 用途：日志文件
##
# 临时存储配置
– 设备类型：NVMe SSD 学习交流加群风哥QQ113257174
– 容量：512GB
– RAID级别：RAID 0
– 用途：临时文件
##
# 备份存储配置
– 设备类型：HDD
– 容量：8TB
– RAID级别：RAID 5
– 用途：备份文件
#
# 挂载配置
# 挂载点配置
– 数据文件：/dm/fgdata
– 日志文件：/dm/fglog
– 临时文件：/dm/fgtemp
– 备份文件：/dm/backup
# 挂载命令
$ mount /dev/sda1 /dm/fgdata
$ mount /dev/sdb1 /dm/fglog
$ mount /dev/sdc1 /dm/fgtemp
$ mount /dev/sdd1 /dm/backup
# fstab配置
$ vi /etc/fstab
/dev/sda1 /dm/fgdata ext4 defaults 0 2
/dev/sdb1 /dm/fglog ext4 defaults 0 2
/dev/sdc1 /dm/fgtemp ext4 defaults 0 2
/dev/sdd1 /dm/backup ext4 defaults 0 2

3.1.2 文件系统优化

# 文件系统优化
#
# 选择文件系统
– ext4：适合大多数场景，稳定性好
– xfs：适合大文件，性能好
– btrfs：支持快照，适合备份场景
#
# 文件系统挂载参数
# ext4挂载参数
/dev/sda1 /dm/fgdata ext4 defaults,noatime,discard,barrier=0 0 2
# xfs挂载参数
/dev/sda1 /dm/fgdata xfs defaults,noatime,discard,logbufs=8 0 2
#
# IO调度优化
# 查看当前IO调度更多视频教程www.fgedu.net.cn
$ cat /sys/block/sda/queue/scheduler
# 设置IO调度为deadline（适合SSD）
$ echo deadline > /sys/block/sda/queue/scheduler
# 永久设置IO调度
$ vi /etc/udev/rules.d/60-ioscheduler.rules
ACTION==”add|change”, KERNEL==”sda”, ATTR{queue/scheduler}=”deadline”

3.2 DM数据库存储参数调优

DM数据库存储参数调优：

# 存储参数调优
#
# 关键存储参数
##
# DB_WRITER_COUNT
– 描述：数据库写线程数
– 建议值：CPU核心数的1/4到1/2
– 调整命令：sp_set_para_value(0, ‘DB_WRITER_COUNT’, 8);
##
# LOG_BUFFER_SIZE
– 描述：日志缓冲区大小
– 建议值：1024M-2048M
– 调整命令：sp_set_para_value(1, ‘LOG_BUFFER_SIZE’, 1024);
##
# LOG_SEND_BUF_SIZE
– 描述：日志发送缓冲区大小
– 建议值：256M-512M
– 调整命令：sp_set_para_value(1, ‘LOG_SEND_BUF_SIZE’, 256);
##
# IO_THR_GROUPS
– 描述：IO线程组数量
– 建议值：存储设备数量
– 调整命令：sp_set_para_value(1, ‘IO_THR_GROUPS’, 2);
##
# IO_THR_PER_GROUP
– 描述：每个IO线程组的线程数
– 建议值：4-8
– 调整命令：sp_set_para_value(1, ‘IO_THR_PER_GROUP’, 4);
#
# 存储参数调优示例
##
# 硬件环境：8核CPU，SSD存储
# 调整存储参数
SQL> sp_set_para_value(0, ‘DB_WRITER_COUNT’, 8);
SQL> sp_set_para_value(1, ‘LOG_BUFFER_SIZE’, 1024);
SQL> sp_set_para_value(1, ‘LOG_SEND_BUF_SIZE’, 256);
SQL> sp_set_para_value(1, ‘IO_THR_GROUPS’, 2);
SQL> sp_set_para_value(1, ‘IO_THR_PER_GROUP’, 4); 更多学习教程公众号风哥教程itpux_com
# 查看存储参数
SQL> select para_name, para_value from v$dm_ini where para_name in (‘DB_WRITER_COUNT’, ‘LOG_BUFFER_SIZE’, ‘LOG_SEND_BUF_SIZE’, ‘IO_THR_GROUPS’, ‘IO_THR_PER_GROUP’);
# 输出
行号 PARA_NAME PARA_VALUE
———- ——————– ———-
1 DB_WRITER_COUNT 8
2 LOG_BUFFER_SIZE 1024
3 LOG_SEND_BUF_SIZE 256
4 IO_THR_GROUPS 2
5 IO_THR_PER_GROUP 4

3.3 DM数据库存储维护

DM数据库存储维护：

# 存储维护
#
# 定期检查
##
# 检查存储使用情况
$ df -h
##
# 检查存储性能
$ iostat -x
##
# 检查存储健康状态
$ smartctl -a /dev/sda
#
# 定期维护
##
# 文件系统检查
$ fsck -f /dev/sda1
##
# 碎片整理
$ e4defrag /dm/fgdata
##
# 存储清理
$ find /dm/backup -name “*.bak” -mtime +30 -delete
#
# 监控脚本 from DB视频:www.itpux.com
##
# 存储监控脚本
#!/bin/bash
# storage_monitor.sh
# from:www.itpux.com.qq113257174.wx:itpux-com
# web: `http://www.fgedu.net.cn`
echo “===== 存储使用情况 =====”
df -h
echo “===== 存储性能 =====”
iostat -x
echo “===== 存储健康状态 =====”
smartctl -a /dev/sda
echo “===== 数据库存储使用情况 =====”
sqlplus -s SYSDBA/SYSDBA <

Part04-生产案例与实战讲解

4.1 DM数据库SSD存储优化

以下是一个SSD存储优化的案例：

#
# SSD存储优化案例
##
# 场景描述
数据库服务器使用HDD存储，IO性能瓶颈明显，需要升级到SSD存储
##
# 优化步骤
# 1. 分析当前存储性能
$ iostat -x
# 输出
avg-cpu: %user %nice %system %iowait %steal %idle
20.00 0.00 10.00 30.00 0.00 40.00
Device tps kB_read/s kB_wrtn/s kB_read kB_wrtn
sda 200 50000 10000 5000000 10000000
# 2. 升级到SSD存储
# 安装SSD
$ fdisk /dev/sdb
$ mkfs.ext4 /dev/sdb1
$ mount /dev/sdb1 /dm/fgdata
# 迁移数据
$ cp -r /dm/olddata/* /dm/fgdata/
# 3. 优化SSD存储
# 设置IO调度
$ echo deadline > /sys/block/sdb/queue/scheduler
# 设置挂载参数
$ vi /etc/fstab
/dev/sdb1 /dm/fgdata ext4 defaults,noatime,discard 0 2
# 4. 调整数据库参数
SQL> sp_set_para_value(0, ‘DB_WRITER_COUNT’, 8);
SQL> sp_set_para_value(1, ‘LOG_BUFFER_SIZE’, 1024);
# 5. 验证优化效果
# 运行IO测试
$ dd if=/dev/zero of=/dm/fgdata/test bs=1M count=1000
# 执行时间对比
– 调优前：30秒
– 调优后：5秒
# 分析IO性能
$ iostat -x
# 输出
avg-cpu: %user %nice %system %iowait %steal %idle
25.00 0.00 15.00 5.00 0.00 55.00
Device tps kB_read/s kB_wrtn/s kB_read kB_wrtn
sdb 1500 150000 300000 15000000 300000000

4.2 DM数据库RAID配置优化

以下是一个RAID配置优化的案例：

#
# RAID配置优化案例
##
# 场景描述
数据库服务器使用RAID 5存储，性能和可靠性需要优化
##
# 优化步骤
# 1. 分析当前RAID配置
$ mdadm –detail /dev/md0
# 输出
/dev/md0:
Version : 1.2
Creation Time : Wed Apr 9 10:00:00 2024
Raid Level : raid5
Array Size : 4096000 (4.00 TB)
Used Dev Size : 1024000 (1.00 TB)
Raid Devices : 5
Total Devices : 5
Persistence : Superblock is persistent
# 2. 重新配置RAID
# 停止当前RAID
$ mdadm –stop /dev/md0
# 重新创建RAID 10
$ mdadm –create /dev/md0 –level=10 –raid-devices=4 /dev/sda /dev/sdb /dev/sdc /dev/sdd
# 格式化RAID
$ mkfs.ext4 /dev/md0
# 挂载RAID
$ mount /dev/md0 /dm/fgdata
# 3. 调整数据库参数
SQL> sp_set_para_value(0, ‘DB_WRITER_COUNT’, 8);
SQL> sp_set_para_value(1, ‘IO_THR_GROUPS’, 2);
# 4. 验证优化效果
# 运行IO测试
$ dd if=/dev/zero of=/dm/fgdata/test bs=1M count=1000
# 执行时间对比
– 调优前：20秒
– 调优后：8秒
# 分析IO性能
$ iostat -x
# 输出
avg-cpu: %user %nice %system %iowait %steal %idle
25.00 0.00 15.00 10.00 0.00 50.00
Device tps kB_read/s kB_wrtn/s kB_read kB_wrtn
sda 800 80000 160000 8000000 160000000
sdb 800 80000 160000 8000000 160000000
sdc 800 80000 160000 8000000 160000000
sdd 800 80000 160000 8000000 160000000

4.3 DM数据库存储分层优化

以下是一个存储分层优化的案例：

#
# 存储分层优化案例
##
# 场景描述
数据库服务器需要优化存储成本和性能，采用存储分层策略
##
# 优化步骤
# 1. 分析数据访问模式
# 查看表访问频率
SQL> select table_name, access_count from v$table_access order by access_count desc;
# 输出
行号 TABLE_NAME ACCESS_COUNT
———- ———— ————
1 T_ORDER 1000000
2 T_USER 500000
3 T_PRODUCT 200000
4 T_HISTORY 10000
# 2. 设计存储分层
– 热数据（T_ORDER、T_USER）：NVMe SSD
– 温数据（T_PRODUCT）：SAS SSD
– 冷数据（T_HISTORY）：HDD
# 3. 实施存储分层
# 创建表空间
SQL> create tablespace hot_tbs datafile ‘/dm/fgdata/hot_tbs.dbf’ size 100G;
SQL> create tablespace warm_tbs datafile ‘/dm/fgdata/warm_tbs.dbf’ size 50G;
SQL> create tablespace cold_tbs datafile ‘/dm/fgdata/cold_tbs.dbf’ size 200G;
# 移动表到对应的表空间
SQL> alter table fgedu.t_order move tablespace hot_tbs;
SQL> alter table fgedu.t_user move tablespace hot_tbs;
SQL> alter table fgedu.t_product move tablespace warm_tbs;
SQL> alter table fgedu.t_history move tablespace cold_tbs;
# 4. 验证优化效果
# 运行查询测试
SQL> select count(*) from fgedu.t_order where order_date > ‘2024-01-01’;
# 执行时间对比
– 调优前：5秒
– 调优后：2秒
# 分析存储使用情况
$ df -h
# 输出
Filesystem Size Used Avail Use% Mounted on
/dev/sda1 1.0T 200G 800G 20% /dm/fgdata/hot
/dev/sdb1 500G 100G 400G 20% /dm/fgdata/warm
/dev/sdc1 2.0T 500G 1.5T 25% /dm/fgdata/cold

4.4 DM数据库IO优化

以下是一个IO优化的案例：

#
# IO优化案例
##
# 场景描述
数据库服务器IO性能瓶颈明显，需要优化IO配置
##
# 优化步骤
# 1. 分析当前IO性能
$ iostat -x
# 输出
avg-cpu: %user %nice %system %iowait %steal %idle
20.00 0.00 10.00 30.00 0.00 40.00
Device tps kB_read/s kB_wrtn/s kB_read kB_wrtn
sda 200 50000 10000 5000000 10000000
# 2. 优化IO调度
# 设置IO调度为deadline
$ echo deadline > /sys/block/sda/queue/scheduler
# 永久设置IO调度
$ vi /etc/udev/rules.d/60-ioscheduler.rules
ACTION==”add|change”, KERNEL==”sda”, ATTR{queue/scheduler}=”deadline”
# 3. 优化文件系统挂载参数
# 修改fstab
$ vi /etc/fstab
/dev/sda1 /dm/fgdata ext4 defaults,noatime,discard,barrier=0 0 2
# 重新挂载
$ mount -o remount /dm/fgdata
# 4. 调整数据库参数
SQL> sp_set_para_value(0, ‘DB_WRITER_COUNT’, 8);
SQL> sp_set_para_value(1, ‘LOG_BUFFER_SIZE’, 1024);
SQL> sp_set_para_value(1, ‘IO_THR_GROUPS’, 2);
SQL> sp_set_para_value(1, ‘IO_THR_PER_GROUP’, 4);
# 5. 验证优化效果
# 运行IO测试
$ dd if=/dev/zero of=/dm/fgdata/test bs=1M count=1000
# 执行时间对比
– 调优前：30秒
– 调优后：10秒
# 分析IO性能
$ iostat -x
# 输出
avg-cpu: %user %nice %system %iowait %steal %idle
25.00 0.00 15.00 10.00 0.00 50.00
Device tps kB_read/s kB_wrtn/s kB_read kB_wrtn
sda 800 80000 160000 8000000 160000000

Part05-风哥经验总结与分享

5.1 DM数据库存储最佳实践

基于多年DM数据库运维经验，总结以下存储最佳实践：

选择合适的存储类型：根据业务需求选择合适的存储类型，如SSD、NVMe等
合理配置RAID：根据不同的存储用途配置不同的RAID级别
分离存储：将数据文件、日志文件、临时文件分离到不同的存储设备
使用存储分层：将热数据存储在高性能存储，冷数据存储在大容量存储
优化文件系统：选择合适的文件系统，配置合理的挂载参数
配置IO调度：根据存储类型配置合适的IO调度算法
监控存储性能：定期监控存储性能，及时发现问题
定期维护：定期进行文件系统检查、碎片整理等维护工作
备份策略：建立合理的备份策略，确保数据安全
容量规划：根据数据增长趋势进行合理的容量规划

生产环境建议：存储优化是一个持续的过程，需要根据业务需求和技术发展不断调整和优化。

5.2 DM数据库常见存储问题

DM数据库常见存储问题及解决方案：

#
# 问题1：存储性能瓶颈
#
# 原因分析
– 存储设备性能不足
– RAID配置不合理
– 文件系统配置不当
– IO调度算法不合适
– 数据库参数配置不当
#
# 解决方案
– 升级到高性能存储设备，如SSD、NVMe
– 重新配置RAID，选择合适的RAID级别
– 优化文件系统配置，使用合适的挂载参数
– 配置合适的IO调度算法
– 调整数据库参数，如DB_WRITER_COUNT、LOG_BUFFER_SIZE等
#
# 问题2：存储容量不足
#
# 原因分析
– 数据增长过快
– 备份文件占用过多空间
– 日志文件占用过多空间
– 临时文件占用过多空间
#
# 解决方案
– 增加存储容量
– 清理过期的备份文件
– 调整日志保留策略
– 清理临时文件
– 实施存储分层，将冷数据迁移到大容量存储
#
# 问题3：存储可靠性问题
#
# 原因分析
– RAID配置不当
– 存储设备故障
– 电源故障
– 网络故障
#
# 解决方案
– 配置合适的RAID级别，如RAID 10
– 定期检查存储设备健康状态
– 配置UPS，避免电源故障
– 配置冗余网络，避免网络故障
– 建立存储故障应急预案
#
# 问题4：存储成本过高
#
# 原因分析
– 存储设备选择不当
– 存储容量规划不合理
– 存储利用率低
– 备份策略不当
#
# 解决方案
– 根据业务需求选择合适的存储设备
– 合理规划存储容量，避免过度配置
– 实施存储分层，提高存储利用率
– 优化备份策略，减少备份空间占用
– 考虑使用云存储等成本更低的存储方案

5.3 DM数据库存储优化建议

DM数据库存储优化建议：

选择合适的存储类型：根据业务需求选择合适的存储类型，如SSD、NVMe等
合理配置RAID：根据不同的存储用途配置不同的RAID级别
分离存储：将数据文件、日志文件、临时文件分离到不同的存储设备
使用存储分层：将热数据存储在高性能存储，冷数据存储在大容量存储
优化文件系统：选择合适的文件系统，配置合理的挂载参数
配置IO调度：根据存储类型配置合适的IO调度算法
监控存储性能：定期监控存储性能，及时发现问题
定期维护：定期进行文件系统检查、碎片整理等维护工作
备份策略：建立合理的备份策略，确保数据安全
容量规划：根据数据增长趋势进行合理的容量规划

风哥提示：存储优化是数据库性能优化的重要组成部分，DBA人员必须掌握存储管理的方法和技巧，根据实际的业务需求和硬件环境进行合理配置和优化，提高数据库性能和可靠性。

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