11同行回答
看了下面有chatgpt的回答，真是又系统又全面。那我认为在chatgpt系统回答的基础上，实际行业内该怎么解决这个问题。首先需要搞清楚这个io问题是怎么产生的，然后才是去解决。数据库的io主要是数据和日志的读写，所以得具体区分是哪一种，然后才是具体优化措施。
1. 如果仅仅是日志的同步读写影响性能，可以考虑日志与数据分开，采用更高性能的存储。
2. 如果是大量数据读写的性能问题，那么考虑的第一是优化sql，解决无效的大量读写，第二是调整数据库参数，看看是不是哪里不合适导致的大量读写。例如增加缓存，增加checkpoint执行频率等。最后才是考虑升级机器内存存储等方式。
3. 还有一种原因是传统数据库本身不应该承载的业务，可以迁移到大数据相关的平台去计算。
总之io问题只是个结果，真正要合理的解决应该分析引发的最终原因。我比较不推荐无脑扩容，钱花了效果也不一定多好。
收起ChatGPT 回答
在金融行业传统数据库中，为了解决IO需求，通常会采用以下几种方法：
- 增加硬件资源：通过增加硬盘、内存等硬件资源来提高数据库的IO性能，从而满足业务需求。这种方法的缺点是成本较高，而且无法解决IO瓶颈问题。
- 数据库分区：将数据库分成多个部分，每个部分存储不同的数据，从而减少单个数据库的IO压力。这种方法可以提高IO性能，但是需要对数据库进行重新设计和调整，成本较高。
- 数据库缓存：通过增加缓存来减少数据库的IO操作，从而提高数据库的性能。这种方法可以提高IO性能，但是需要考虑缓存的大小和缓存的更新策略，否则会影响数据的一致性。
- 数据库容器化：将数据库容器化，可以提高数据库的可移植性和灵活性，从而更好地满足业务需求。容器化可以提高IO性能，但是需要考虑容器的资源限制和容器之间的通信问题。
总之，金融行业传统数据库一般通过增加硬件资源、数据库分区、数据库缓存和数据库容器化等方式来解决IO需求。不同的方法有不同的优缺点，需要根据具体业务需求进行选择。