存储的几个主要指标是IOPS、带宽与响应时间。

IOPS:

指的是系统在单位时间内能处理的最大IO频度，一般是指单位时间内能完成的随机小IO个数。

带宽（throuput)：

有的时候也较吞吐量，指的是单位时间按内最大的IO流量。往往是采用大的IO块、大的带宽获得的最大流量。

这IOPS和带宽即相互独立有相互关联。一般来说，当涉及更多的频繁读写时（OLTP)，更多的考虑IOPS与响应时间；而一些大量的顺序文件访问，例如数据仓库应用（OLAP)，流媒体，更多的考虑带宽指标。

响应时间：

单IO的响应时间指的是一个IO请求从开始到结束的时间，它往往与cache大小以及命中率有很大关系。

决定IOPS的因素有如下几个：

磁盘个数：首先看磁盘个数，这个是决定存储IOPS的最关键因素，因为每个磁盘的最大IOPS个数是有限制的。

目前的情况是：FC硬盘（光通道硬盘）速率>SATA硬盘速率；15K转速FC硬盘>10K转速硬盘

 举个例子：

如果一个磁盘阵列有120块 15K rpm的光纤硬盘，他能支撑的磁盘IOPS为 120×150=18000,基本达到硬件限制的理论值。

cache命中率：cache 如果命中，一个查询可能只需要1-2ms就可以返回，而磁盘读取，就可能需要5-10ms；如果读操作特别多，可能需要更高。cache读操作速度是磁盘读操作速度的5倍以上。 一般情况下，cache越大，命中率也越高，当然命中率也和应用，数据库设计也有关。好的应用设计可以大大的提高cache命中率。因为读 cache  采用类似LRU的算法设计，对于比较典型的OLTP环境是比较合适的，而在数据仓库应用(OLAP)或者类似文件流的系统中，因为读cache很不容易命中，所以作用不是很大。

阵列的算法：阵列算法有cache算法、寻道算法、预读算法等，它们对IOPS与cache命中率也有直接间接的影响，阵列不一样，算法也不一样。

cache命中：如果数据在内存中（磁盘阵列的内存），则可以直接从内存中获得，这个称为cache命中。

 关于cache，有几个要注意的地方：

一般在生产系统中都要打开cache mirror这个功能，如果一个节点失败，另一个节点的 cache mirror镜像的存在能保证不丢失数据，把cache 数据写回磁盘。

cache读和cache 写：对于raid 5 格式的磁盘阵列来说，cache尤其重要，数据可以先写到cache中，再由磁盘阵列写回到硬盘上去。否则，直接写到磁盘阵列的硬盘上，由于raid 5还要读写额外的校验信息，比 raid 10 需要更多的io。

关于RAID:

建议对OLTP数据库，采用RAID 10而不是 RAID5.原因前面也说了，因为一个读写，同样的情况下，RAID5 需要的 io比 RAID10 更多.

 存储的第二个重要指标是带宽，主要取决于硬盘的个数、光纤通道的数量和带宽、阵列的构架。与IOPS一样，每个硬盘也有自己最大能支持的流量大小，硬盘类型与最大流量的关系是15kRPM光纤硬盘>10KRPM光纤硬盘>SATA光纤硬盘。比如说，假设一个阵列有120块，15K rpm 的光纤硬盘，那么硬盘上最大可以支撑的流量是

120*13=1650MB/s。除了硬盘，就要考虑光纤通道了，如数据仓库环境（OLAP)中，如果1块2Gb的光纤卡，所能支持的最大流量是 2Gb/8=250MB/s的实际流量。需要4块才能达到 1GB/s的实际流量，所以数据仓库可以考虑用 4Gb的光纤卡。

最后，阵列的构架因每个阵列的不同而不同，它们也都存在内部带宽，（类似PC的总线），不过一般情况下，内部带宽都设计的很充足，不是瓶颈所在。

 存储的第三个重要指标是响应时间，除了IOPS与吞吐量，另一个重要指标就是 单IO的响应时间，单IO的响应时间与IOPS的当前值、吞吐量大小以及cache 命中率都有很大的关系。经验值表示，一个IO的响应时间在20ms以内，应用基本可以正常工作，作为一个核心的高可用OLTP环境，最佳的单IO响应时间建议在10ms以内。

总结存储的选型：

如果应用是一个大型的交易系统，也就是典型的OLTP环境，其中以事务与小的查询语句多，基本是离散读与离散写，首先考虑IOPS因素，并配置合适的硬盘个数和Cache 大小。

如果应用数数据仓库环境，或者是典型的OLAP环境，其中主要运行大型的SQL语句，需要大吞吐量，读写规则基本上是连续读和连续写，则需要考虑存储系统带宽与 存储大的光纤通道带宽之和，并配置适当的硬盘个数，这与CACHE大小关系不大。

 


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