性能调优3：硬盘IO性能
数据库系统严重依赖服务器的资源：CPU，内存和硬盘IO，通常情况下，内存是数据的读写性能最高的存储介质，但是，内存的价格昂贵，这使得系统能够配置的内存容量受到限制，不能大规模用于数据存储；并且内存是易失性的，不能持久化存储数据，这使得内存只能作为运行时的高速缓存，而硬盘是永久存储数据的理想介质，价格低廉，在系统停电时，能够保持数据不丢失。但是，硬盘是低速的存储介质，输入和输出（IO）速度比内存低很多。因此，在实际运行的数据库系统中，相对于内存而言，硬盘的IO有更大可能性成为系统性能的瓶颈。
内存和硬盘都是存储资源和IO资源，木桶原理适用于SQL Server内部的资源争用，资源的短板就是系统的瓶颈。由于内存的容量相对较小，IO速度快，因此，内存更有可能成为争用的存储资源；而硬盘容量大，IO速度快，因此，硬盘更有可能成为系统争用IO资源。SQL Server为了平衡存储和IO资源的争用，在把数据从硬盘读取到内存后，会把数据缓存到内存中，当重复访问数据时，不需要从硬盘，而是直接从内存中获取。由于这个机制，为系统配置足够多的内存可以最小化硬盘IO，因为硬盘读取数据的速度远远低于内存，所以，尽可能减少硬盘IO可以在很大程度上提供系统的性能。
一，硬盘IO的延时
对于SQL Server数据库系统，限制查询响应的主要因素是硬盘的延时，根据硬盘的物理构造（磁道和扇区），延时可以分为寻道延时和旋转延时：
- 寻道延时：硬盘的物理刺头移动并定位到所需数据的时间，
- 旋转延时：硬盘旋转到所需数据的时间，通常用MB/S，或IO吞吐量来衡量
在OLTP系统中，数据更新操作较多，每次读取的数据量少，目标数据的位置相对随机（随机读写），因此，对于寻道延时要求更高，硬盘需要花费更多的寻道时间。
在DSS/DW系统中，事务的运行时间更长，数据相对静态，不常更新，读操作比写操作的要求更高，顺序读操作占比很高，因此，IO吞吐量更重要，可以通过硬盘的盘面来增加顺序访问的IO吞吐量。
二，根据WaitType侦测IO性能
SQL Server引擎把IO作为一个资源来看待，在多任务的现代数据库系统中，同一时刻会接收到很多查询请求，每一个查询请求都需要申请系统资源（CPU、内存和IO），才能继续执行下去，然而系统的资源是有限的，当查询争用资源时，有些查询请求资源得到满足，顺利执行下去，有些查询请求的资源得不到满足，该查询就被阻塞，处于等待资源分配的状态。当出现IO性能问题时，查询语句会被硬盘IO阻塞，这使得执行计划被迫挂起（或阻塞）来等待资源，SQL Server通过DMV来显示系统运行的状态，用等待类型来表示不同的阻塞信息。
1，数据文件的IO
如果SQL Server 出现 IO 性能问题，那么在SQL Server 内部通过DMV sys.dm_exec_requests的wait_type，来反馈 IO 问题。如果查询请求的wait_type长时间处于PageIOLatch_XX，那么说明系统不能很快把数据读取到内存中。
PAGEIOLATCH_xx ：用于描述数据页的IO争用，说明系统正在从硬盘加载数据到内存的Buffer Pool中
当SQL Server 要去读或写一个Page的时候，首先会在Buffer Pool里寻找，如果在Buffer Pool中找到了，那么读写操作会继续进行，没有任何等待。如果没有找到，那么SQL Server 就会设置Wait_Type为PageIOLatch_EX（写）或PageIOLatch_SH（读），然后发起一个异步IO操作，将页面读入Buffer Pool中，在IO没有完成之前，Request将会保持在PageIOLatch_EX（写）或PageIOLatch_SH（读）的等待状态。IO消耗的时间越长，等待的时间越长。
2，日志文件的写入
日志文件以写为主，工作量由修改命令激发的事务数量决定。当SQL Server要写事务到日志文件时，如果Disk 不能及时完成IO请求，那么事务就无法提交，SQL Server 不得不进入WriteLog 等待状态，直到事务被成功记录到日志文件中，才会提交当前的事务。
如果request经常出现WriteLog的Wait type，说明事务日志的写请求不能被Disk及时完成，这种情况，对SQL Server 整体性能影响较大。
WRITELOG：在数据被修改时，在Log Cache和Buffer Cache中都会有记录，如果在Log Cache中的数据在checkpoint时写入硬盘，就会发生这种等待。
LOGBUFFER等待：很少出现，当一个任务正在等待存储日志到Log Buffer中时，就会出现LOGBUFFER等待，出现这种等待，说明日志所在的硬盘无法响应请求。如果把日志文件放在一个非常慢的硬盘上，而数据文件放在一个非常快的硬盘上，就会出现这种等待。
3，AYSNC_IO_COMPLIETION和IO_COMPLIETION也是IO瓶颈的潜在指标
- AYSNC_IO_COMPLIETION：标识任务正在等待IO请求来完成操作，当一个应用程序连接SQL Server，在处理数据时变得非常慢，很可能就会出现这种类型的等待。
- IO_COMPLIETION：发生在一个任务正在等待用于非数据页IO的IO操作上，非数据页，一般是指日志文件，通常发生在修改大量修改，或者内存中存在大量的脏数据时。
三，影响读写性能的因素
数据库系统对IO的性能依赖较高，那么影响数据库系统读写性能的因素有哪些呢？
1，物理硬盘的IO能力
机械硬盘的IO速度没有固态硬盘快，可以考虑把数据库系统的机械硬盘更新为固态硬盘。
2，内存对硬盘IO的影响
在SQL Server Engine 访问数据时，如果相应的data不存在于Buffer Pool，那么Buffer Manager 从Disk中的Data File（mdf 或 ndf）中将相应的data page读取到内存中。SQL Server 将data page缓存起来。理想情况下，只要SQL Server能够使用的内存充足，SQL Server 会将所有读取到内存的中Data Page缓存到Buffer Pool中。对于读取操作，只要相应的数据都缓存在内存中，Select 就不会有任何硬盘IO。
当Buffer Pool空间不足时，SQL Server 激活 LazyWriter，主动将内存中一些很久没有使用的Data Cache和 Plan Cache 清除，mark为Free buffer，供其它Data Page使用。如果这些Page上的修改还没有被CheckPoint写回Disk，那么LazyWrite会将其写回。
3，碎片和压缩
如果数据页面或index 页面的碎片很多，每个页面存储的数据行较少，那么SQL Server 需要读写更多的Page。如果数据在页面里存储的非常紧凑，存储相同数据所消耗的Page越少，并且可以充分利用SQL Server 预读的优势，减少IO。
压缩技术不仅使数据占用的Disk 空间减少，而且能够减少IO。由于数据在写入Disk之间经过压缩处理，存储相同数据所消耗的Page减少，读取的Data Page会减少。压缩技术在一定程度上能够降低IO，但需要付出一定的代价：额外消耗少量的CPU和内存来解压缩。
4，利用多个物理硬盘实现Data File的并发读写
在DB中的FileGroup 创建多个File，将这些File存放到不同的Physical Disk上。File 分布到不同的Physical Disk上，IO也会分布到不同的Physical Disk上，这样能够实现数据的并发读取，提高读取性能。
对于日志文件，SQL Server会频繁的写事务日志。只要数据库发生修改，就会不断地写入日志文件。如果不能及时完成日志文件的IO，会导致事务的延迟提交，对性能的影响较大，所以，尽量将日志文件放到写入速度快的Disk上。SQL Server 顺序写事务日志，在一个时间点，SQL Server 只会写一个日志文件。在不同的Physical Disk上创建多个log file对性能基本没有帮助。
5，工作负载
日志文件以写为主，工作量由修改命令申请的事务数量决定，日志文件是顺序写的，写入速度快于随机写。如果日志记录不能及时写入，那么Request会处于WriteLog等待状态，对系统整体性能影响较大。
数据文件写入的数据量由修改量决定，SQL Server除了设置bulk logged 恢复模式之外，没有太大的调整选项。
数据文件读取的数据量，由访问的数据量和Buffer Pool中缓存的数据量共同决定。如果访问的数据量减少或者内存缓存区增加，都可以降低SQL Server 从Physical Disk读取的Data Page数量。在内存不变的情况下，可以通过优化查询语句，减少数据访问量，来提高SQL Server 数据文件的读取性能。
四，硬盘IO的性能优化
硬盘IO的性能调优，通常来说，跟Buffer Pool的大小和数据的分布有关
1， Buffer Pool
Buffer Pool是SQL Server数据库系统的缓冲池，用于缓存从硬盘读取的数据页。当SQL Server所需的数据不在内存的Buffer Pool中时，就会触发硬盘IO，把数据从硬盘中的文件中读取到内存中的Buffer Pool中。如果所需的数据存在于Buffer Pool中，SQL Server直接从内存中获取数据，不会触发任何硬盘的IO操作。因此，内存容量足够大，硬盘IO将会足够小。如果系统存在内存压力，那么SQL Server将会频繁地触发硬盘IO，从硬盘文件中获取数据，这将会增加查询的响应时间。
2， 多硬盘并发IO
在存储数据时，把数据分布在不同的物理硬盘上，在读写数据时，可以把工作负载分担到不同的物理硬盘上，多个硬盘并发处理数据，将会大大降低数据的读写时间。
因此，在设计数据库系统时，应该尽量把数据分布到不同的物理硬盘上，并且每个硬盘上的数据量保持均衡，这样，才能最大化利用多硬盘的优势，实现数据的读写时间最小化。
3，日志文件
当修改数据时，事务会被记录到日志文件中，事务日志的写入速度，直接影响了数据更新查询语句的执行效率。当数据库中存在大量的修改操作时，应该把日志文件存储到IO性能最优的硬盘上，以减少日志文件写入的时间延迟。
4，tempdb数据库文件
tempdb是数据库实例中最繁忙的数据库了，在查询语句执行的过程中，查询语句创建的各种临时表，系统创建的中间表都位于tempdb中，tempdb的数据文件和日志文件的读写性能，直接影响了查询语句的执行时间，应该把tempdb数据库的数据文件部分到不同的物理硬盘中，并且把tempdb的日志文件存放到IO性能最优的硬盘上去。
简而言之，对于数据库系统的优化配置是：
- 在OLTP系统中，合理的配置是把数据文件，日志文件和tempdb的文件分别存放到不同的物理硬盘上，从而分摊硬盘的IO争用。
- 在OLAP系统中，事务运行时间长，规模大，数据相对静态，每次返回的数据量较大，对IO吞吐量的要求较高，因此，尽可能分摊硬盘的IO争用。
5，创建合适的索引
如果一个查询需要进行表扫描，一般是因为缺失合适的索引或索引统计信息过时，过多的扫描操作会引起内存不足，使得缓存中的数据或执行计划被清除（或者被转移到硬盘），然后从硬盘加载数据到内存。理想情况下，常用的数据应该尽可能久地驻留在内存中，避免不必要的内存活动。
创建合适的索引，并保证统计信息及时更新，能够避免不必要的表扫描，只加载小的数据集，能够减少IO操作的次数，优化IO性能。
6，数据压缩
数据压缩会使得相同的存储空间能够存储更多的数据量，一次IO操作能够加载更多的数据，这也能减少IO操作的次数，优化IO性能。
五，IO统计
IO请求的等待和挂起，数据库引擎记录对数据文件和日志文件的IO操作，缓存到函数：sys.dm_io_virtual_file_stats，对于数据文件，数据的物理读操作更为重要；对于日志文件，数据的读写操作都重要：
- io_stall_read_ms：等待读操作的时间
- io_stall_write_ms：等待写操作的时间
如果硬盘繁忙，数据库引擎发送的IO请求，可能会被IO子系统挂起（pending），数据库引擎把pending的IO请求缓存到视图：sys.dm_io_pending_io_requests，
- io_pending：指定是否有IO请求挂起或完成
1，查看数据库文件的IO和等待IO完成的时间
select db_name(vfs.database_id) as db_name, --vfs.file_id, mf.name as file_name, mf.type_desc as file_type, vfs.sample_ms/1000/60/60 as sample_h, vfs.io_stall_read_ms/vfs.num_of_reads as avg_stall_read_ms, vfs.io_stall_write_ms/vfs.num_of_writes as avg_stall_write_ms, vfs.num_of_reads as physical_reads, vfs.num_of_bytes_read/vfs.num_of_reads/1024 as avg_read_kb, vfs.num_of_writes as physical_writes, vfs.num_of_bytes_written/vfs.num_of_writes/1024 as avg_written_kb, cast(vfs.size_on_disk_bytes/1024/1024/1024.0 as decimal(10,2)) as disk_size_gb, --cast(mf.size/1024*8/1024.0 as decimal(10,2)) as file_size_gb, vfs.file_handle from sys.master_files mf cross apply sys.dm_io_virtual_file_stats(mf.database_id,mf.file_id) as vfs where mf.database_id=db_id() --current db order by avg_stall_read_ms desc ,avg_stall_write_ms desc
2，查看pending的IO请求
select db_name(vfs.database_id) as db_name, --vfs.file_id, mf.name as file_name, pr.io_type, sum(pr.io_pending_ms_ticks) as io_pending_ms, pr.io_pending from sys.dm_io_virtual_file_stats(null,null) vfs inner join sys.dm_io_pending_io_requests as pr on vfs.file_handle=pr.io_handle inner join sys.master_files mf on vfs.database_id=mf.database_id and vfs.file_id=mf.file_id group by vfs.database_id, mf.file_id, mf.name, pr.io_type, pr.io_pending order by vfs.database_id, mf.name
3，计划缓存中的逻辑写排名
select p.name as sp_name ,s.total_logical_reads ,s.total_logical_writes ,s.total_physical_reads ,s.total_elapsed_time ,s.total_worker_time ,s.cached_time ,s.execution_count ,s.type ,s.type_desc from sys.procedures p inner join sys.dm_exec_procedure_stats s on p.object_id=s.object_id where s.database_id=DB_ID() and s.total_logical_writes>0 order by s.total_logical_writes
参考文档：
Windows Performance Monitor Disk Counters Explained
High Avg Disk Queue Length and finding the Cause
Disk Queue Length vs. Disk Latency Times: Which is Best for Measuring Database Performance
