企业通常采用以下方法来处理数据库性能问题?

企业通常采用以下方法来处理数据库性能问题：

 服务器和处理器性能：IT部门最初会努力添加更多的处理器及内存或者尽量扩展数据库服务器。

 SQL语句：企业投入巨资来提高SQL语句的效率。他们会认真规划模式开发、索引选择、以及SQL语句的优调与修改活动，从而减少存储器的物理存取数量。

 数据库服务器特性：DB2采用极为高级的压缩方法，能够在每个数据页中装载更多信息，从而减少存储IO数量。采用BLU加速技术的最新一代DB2还能提供列式存储功能，从而提高CPU和内存利用率--将数兆兆字节的数据保存在小容量内存和磁盘中，同时减少存储I/O瓶颈数量。

上述每种方法都具有巨大的短期性能改进优势，尽管有时只适用于特殊工作负载并且成本可能会很高。此外，处理器性能与存储器性能之间的差距依然存在，对于任何指定的工作负载及数据库设计而言，存储器接入仍将是性能限制因素。虽然SQL优调能够提供帮助，但存储I/O仍然是常见的主要瓶颈。扩大数据库缓冲池虽然能够减少物理I/O数量，但内存局限性却令此类调整困难重重。

系统管理员经常采用三种不同方法来解决存储性能问题：

 增加磁盘数量：向RAID存储控制器中添加磁盘是提高存储性能的方法之一。添加磁盘后，您可将数据库服务器的I/O负载分摊给更多的物理设备，从而提高总体性能。然而，电力、场地、冷却和经济因素都会限制性能改进程度。

 将频繁存取的数据隔离在它们自己的磁盘上：这种方法可以消除干扰用户访问最热门数据的不重要的I/O，从而优化磁盘或阵列并且针对频繁存取的数据提高某些方面的服务质量。然而，若使用吞吐量仅为每秒300 I/O的硬盘产品，即便在优化之后，性能也会远远低于1U闪速存储系统高达每秒几十万的I/O性能。

 迁移到基于大容量缓存的RAID存储控制器：RAID存储控制器能够跨越多个磁盘对数据实施条带处理并且将大容量缓存控制器放置在硬盘前面，从而提高性能。这些额外的缓存容量将能够创造额外的优势，尤其是在缓存命中率较高时。然而，为了满足性能目标，您将需要使用大容量缓存及大量硬盘，从而导致瓶颈问题很快便会再次出现。

简单来看，性能优化无非就是顺着IO path从上往下找短板：app-db-os-server-fabric-storage，而app逻辑的调整和sql调优是最直接的，但代价往往很高，有时候却收效甚微；os也是比较直观的一个平台，因为IO在这里中转，在业务峰值的时候看看各种资源如cpu、ram和IO子系统是否存在性能瓶颈，找到瓶颈后，首先看相关kernel参数是否设置合理？如hba卡和disk的queue depth的设置、控制文件系统IO行为的参数如maxpout、minpout以及cio参数的设置等，如果硬件资源有限，就动态扩充资源。后端存储也可在业务峰值进行性能监控，看IO瓶颈是在板卡上还是存在热点盘等，从而为lun的合理规划以及前端板卡的调整提供建议。如果传统盘阵无法提供更高的IOPS和IO延迟指标，就扩充ssd层的介质，将交易频繁的数据如index和核心表数据所在dbf放置在ssd层，再者简单粗暴的就是全盘全闪存。总之，性能调优是持续、长期性的螺旋上升的行为，找到水管的窄带，拓宽他，让整个IO path没有拥塞之处

处理器和网络都在发展，hdd一直没有提速，采用ibm闪存后数据库的性能会有很大的提升