Рекомендации по настройке диска SQL - TempDB, Log DB, вопрос размещения файла данных

8

У нас есть очень активный сервер баз данных с эклектичной коллекцией приложений, работающих на нем. Двумя наиболее загруженными являются база данных Laserfiche, которая выполняет сканирование документов и обработку рабочих процессов в течение всего дня (в среднем около 2800 пакетных запросов в секунду) и серверное приложение Blackberry, которое маршрутизирует электронную почту. Есть также около 25 других небольших прикладных баз данных.

Мы - государственное агентство, поэтому нам дали бюджет только на одну лицензию на сервер БД.

Недавно нам дали SAN для решения проблем с дисками.

Итак, в настоящее время у нас есть TempDB, работающий на своем собственном диске (зеркальная пара raid 1), и мы переместили журналы транзакций и файлы данных в SAN. Журналы транзакций были размещены в одном логическом месте, а файлы данных - в другом. Физически это тот же массив, но это массив, состоящий из 14 шпинделей (дисков) в конфигурации raid 1 + 0.

Довольно мускулистый SAN - и дела идут намного лучше. Длина очереди сокращена пополам.

Просто сегодня нам также дали другой вариант. Мы также могли бы иметь массив из 4 дисков, если бы он нам нужен был сейчас на файловом сервере. Я знаю, что рекомендуется использовать MDF и LDF в двух отдельных массивах, но единственный способ сделать это в нашей ситуации - перенести журналы данных или транзакций из SAN на 4 дисковых массива, настроенных как Raid 5. Имейте в виду, что они в настоящее время в отдельных логических томах, но совместно используют один и тот же физический массив.

Съемка с бедра Мне кажется, что совместить MDF и LDF на массиве 14 + шпинделя рейд 1 + 0, вероятно, так же хорошо, как разделить их на один на массиве 4 шпинделя рейда 5. Но я бы не стал спрашивать, был ли я экспертом по дисковой логике. Оба варианта используют в основном идентичные диски SAS по 15 тыс. Т. Е. Каждый шпиндель в основном идентичен.

Итак, по сути вопрос в том. Будет ли улучшение MDF / LDF на одном массиве из 14 шпинделей, сконфигурированном как raid 1 + 0, улучшаться с какой-либо значительной разницей (или вообще) путем перемещения данных или журнала в свой собственный массив raind 5 с 4 шпинделями?

Мысли?

ОБНОВЛЕННАЯ ИНФОРМАЦИЯ:

Я также отмечу, что в настоящее время средняя длина очереди на томе журнала остается довольно стабильно около 0,55. Средняя длина очереди на Объем данных редко превышает 0,01 (обычно 0,00)

sys.dm_io_virtual_file_stats QUERY RESULT:

<table>
 <tr>
  <td>database
  id</td>
  <td>Volume</td>
  <td>io_stall_read_ms</td>
  <td>num_of_reads</td>
  <td>avg_read_stall_ms</td>
  <td>io_stall_write_ms</td>
  <td>num_of_writes</td>
  <td>avg_write_stall_ms</td>
  <td>io_stalls</td>
  <td>total_io</td>
  <td>avg_io_stall_ms</td>
 </tr>
 <tr>
  <td>25</td>
  <td>h</td>
  <td>175086</td>
  <td>1411</td>
  <td>124</td>
  <td>69</td>
  <td>41</td>
  <td>1.6</td>
  <td>175155</td>
  <td>1452</td>
  <td>120.5</td>
 </tr>
 <tr>
  <td>16</td>
  <td>h</td>
  <td>54691</td>
  <td>748</td>
  <td>73</td>
  <td>34</td>
  <td>23</td>
  <td>1.4</td>
  <td>54725</td>
  <td>771</td>
  <td>70.9</td>
 </tr>
 <tr>
  <td>41</td>
  <td>h</td>
  <td>192255</td>
  <td>982</td>
  <td>195.6</td>
  <td>5232</td>
  <td>2142</td>
  <td>2.4</td>
  <td>197487</td>
  <td>3124</td>
  <td>63.2</td>
 </tr>
 <tr>
  <td>24</td>
  <td>h</td>
  <td>8616</td>
  <td>178</td>
  <td>48.1</td>
  <td>55</td>
  <td>22</td>
  <td>2.4</td>
  <td>8671</td>
  <td>200</td>
  <td>43.1</td>
 </tr>
 <tr>
  <td>29</td>
  <td>h</td>
  <td>54617</td>
  <td>1247</td>
  <td>43.8</td>
  <td>71</td>
  <td>41</td>
  <td>1.7</td>
  <td>54688</td>
  <td>1288</td>
  <td>42.4</td>
 </tr>
 <tr>
  <td>40</td>
  <td>h</td>
  <td>132664</td>
  <td>3158</td>
  <td>42</td>
  <td>184</td>
  <td>85</td>
  <td>2.1</td>
  <td>132848</td>
  <td>3243</td>
  <td>41</td>
 </tr>
 <tr>
  <td>15</td>
  <td>h</td>
  <td>26556</td>
  <td>763</td>
  <td>34.8</td>
  <td>33</td>
  <td>23</td>
  <td>1.4</td>
  <td>26589</td>
  <td>786</td>
  <td>33.8</td>
 </tr>
 <tr>
  <td>37</td>
  <td>h</td>
  <td>6943152</td>
  <td>500214</td>
  <td>13.9</td>
  <td>310706380</td>
  <td>9083273</td>
  <td>34.2</td>
  <td>317649532</td>
  <td>9583487</td>
  <td>33.1</td>
 </tr>
 <tr>
  <td>32</td>
  <td>h</td>
  <td>14832</td>
  <td>426</td>
  <td>34.7</td>
  <td>42</td>
  <td>38</td>
  <td>1.1</td>
  <td>14874</td>
  <td>464</td>
  <td>32</td>
 </tr>
 <tr>
  <td>43</td>
  <td>h</td>
  <td>46937</td>
  <td>947</td>
  <td>49.5</td>
  <td>1203</td>
  <td>844</td>
  <td>1.4</td>
  <td>48140</td>
  <td>1791</td>
  <td>26.9</td>
 </tr>
 <tr>
  <td>17</td>
  <td>h</td>
  <td>23166</td>
  <td>786</td>
  <td>29.4</td>
  <td>260</td>
  <td>125</td>
  <td>2.1</td>
  <td>23426</td>
  <td>911</td>
  <td>25.7</td>
 </tr>
 <tr>
  <td>44</td>
  <td>h</td>
  <td>65563</td>
  <td>2968</td>
  <td>22.1</td>
  <td>451</td>
  <td>334</td>
  <td>1.3</td>
  <td>66014</td>
  <td>3302</td>
  <td>20</td>
 </tr>
 <tr>
  <td>27</td>
  <td>h</td>
  <td>73622</td>
  <td>3325</td>
  <td>22.1</td>
  <td>547</td>
  <td>483</td>
  <td>1.1</td>
  <td>74169</td>
  <td>3808</td>
  <td>19.5</td>
 </tr>
 <tr>
  <td>31</td>
  <td>h</td>
  <td>19557</td>
  <td>978</td>
  <td>20</td>
  <td>218</td>
  <td>128</td>
  <td>1.7</td>
  <td>19775</td>
  <td>1106</td>
  <td>17.9</td>
 </tr>
 <tr>
  <td>13</td>
  <td>h</td>
  <td>5238308</td>
  <td>176396</td>
  <td>29.7</td>
  <td>70537264</td>
  <td>4109175</td>
  <td>17.2</td>
  <td>75775572</td>
  <td>4285571</td>
  <td>17.7</td>
 </tr>
 <tr>
  <td>26</td>
  <td>h</td>
  <td>849303</td>
  <td>57475</td>
  <td>14.8</td>
  <td>496337</td>
  <td>19098</td>
  <td>26</td>
  <td>1345640</td>
  <td>76573</td>
  <td>17.6</td>
 </tr>
 <tr>
  <td>28</td>
  <td>h</td>
  <td>12707</td>
  <td>799</td>
  <td>15.9</td>
  <td>103</td>
  <td>62</td>
  <td>1.6</td>
  <td>12810</td>
  <td>861</td>
  <td>14.9</td>
 </tr>
 <tr>
  <td>42</td>
  <td>h</td>
  <td>28630</td>
  <td>1233</td>
  <td>23.2</td>
  <td>1139</td>
  <td>883</td>
  <td>1.3</td>
  <td>29769</td>
  <td>2116</td>
  <td>14.1</td>
 </tr>
 <tr>
  <td>14</td>
  <td>h</td>
  <td>91425</td>
  <td>5480</td>
  <td>16.7</td>
  <td>3762</td>
  <td>2470</td>
  <td>1.5</td>
  <td>95187</td>
  <td>7950</td>
  <td>12</td>
 </tr>
 <tr>
  <td>35</td>
  <td>h</td>
  <td>8253</td>
  <td>546</td>
  <td>15.1</td>
  <td>193</td>
  <td>174</td>
  <td>1.1</td>
  <td>8446</td>
  <td>720</td>
  <td>11.7</td>
 </tr>
 <tr>
  <td>12</td>
  <td>h</td>
  <td>33008</td>
  <td>1852</td>
  <td>17.8</td>
  <td>2179</td>
  <td>1335</td>
  <td>1.6</td>
  <td>35187</td>
  <td>3187</td>
  <td>11</td>
 </tr>
 <tr>
  <td>36</td>
  <td>h</td>
  <td>4322</td>
  <td>470</td>
  <td>9.2</td>
  <td>150</td>
  <td>119</td>
  <td>1.3</td>
  <td>4472</td>
  <td>589</td>
  <td>7.6</td>
 </tr>
 <tr>
  <td>6</td>
  <td>h</td>
  <td>537</td>
  <td>61</td>
  <td>8.7</td>
  <td>21</td>
  <td>22</td>
  <td>0.9</td>
  <td>558</td>
  <td>83</td>
  <td>6.6</td>
 </tr>
 <tr>
  <td>33</td>
  <td>h</td>
  <td>4172</td>
  <td>585</td>
  <td>7.1</td>
  <td>63</td>
  <td>59</td>
  <td>1.1</td>
  <td>4235</td>
  <td>644</td>
  <td>6.6</td>
 </tr>
 <tr>
  <td>30</td>
  <td>h</td>
  <td>633</td>
  <td>71</td>
  <td>8.8</td>
  <td>57</td>
  <td>38</td>
  <td>1.5</td>
  <td>690</td>
  <td>109</td>
  <td>6.3</td>
 </tr>
 <tr>
  <td>10</td>
  <td>h</td>
  <td>479</td>
  <td>65</td>
  <td>7.3</td>
  <td>63</td>
  <td>22</td>
  <td>2.7</td>
  <td>542</td>
  <td>87</td>
  <td>6.2</td>
 </tr>
 <tr>
  <td>38</td>
  <td>h</td>
  <td>635</td>
  <td>70</td>
  <td>8.9</td>
  <td>54</td>
  <td>40</td>
  <td>1.3</td>
  <td>689</td>
  <td>110</td>
  <td>6.2</td>
 </tr>
 <tr>
  <td>19</td>
  <td>h</td>
  <td>867</td>
  <td>125</td>
  <td>6.9</td>
  <td>133</td>
  <td>40</td>
  <td>3.2</td>
  <td>1000</td>
  <td>165</td>
  <td>6</td>
 </tr>
 <tr>
  <td>20</td>
  <td>h</td>
  <td>2157</td>
  <td>342</td>
  <td>6.3</td>
  <td>107</td>
  <td>37</td>
  <td>2.8</td>
  <td>2264</td>
  <td>379</td>
  <td>6</td>
 </tr>
 <tr>
  <td>18</td>
  <td>h</td>
  <td>655</td>
  <td>84</td>
  <td>7.7</td>
  <td>109</td>
  <td>44</td>
  <td>2.4</td>
  <td>764</td>
  <td>128</td>
  <td>5.9</td>
 </tr>
 <tr>
  <td>9</td>
  <td>h</td>
  <td>22017</td>
  <td>1269</td>
  <td>17.3</td>
  <td>12187</td>
  <td>4510</td>
  <td>2.7</td>
  <td>34204</td>
  <td>5779</td>
  <td>5.9</td>
 </tr>
 <tr>
  <td>11</td>
  <td>h</td>
  <td>1641</td>
  <td>226</td>
  <td>7.2</td>
  <td>158</td>
  <td>94</td>
  <td>1.7</td>
  <td>1799</td>
  <td>320</td>
  <td>5.6</td>
 </tr>
 <tr>
  <td>7</td>
  <td>h</td>
  <td>556</td>
  <td>66</td>
  <td>8.3</td>
  <td>40</td>
  <td>40</td>
  <td>1</td>
  <td>596</td>
  <td>106</td>
  <td>5.6</td>
 </tr>
 <tr>
  <td>20</td>
  <td>t</td>
  <td>639</td>
  <td>90</td>
  <td>7</td>
  <td>118</td>
  <td>43</td>
  <td>2.7</td>
  <td>757</td>
  <td>133</td>
  <td>5.6</td>
 </tr>
 <tr>
  <td>24</td>
  <td>t</td>
  <td>1031</td>
  <td>167</td>
  <td>6.1</td>
  <td>67</td>
  <td>29</td>
  <td>2.2</td>
  <td>1098</td>
  <td>196</td>
  <td>5.6</td>
 </tr>
 <tr>
  <td>25</td>
  <td>t</td>
  <td>1269</td>
  <td>210</td>
  <td>6</td>
  <td>111</td>
  <td>47</td>
  <td>2.3</td>
  <td>1380</td>
  <td>257</td>
  <td>5.3</td>
 </tr>
 <tr>
  <td>29</td>
  <td>t</td>
  <td>680</td>
  <td>94</td>
  <td>7.2</td>
  <td>113</td>
  <td>54</td>
  <td>2.1</td>
  <td>793</td>
  <td>148</td>
  <td>5.3</td>
 </tr>
 <tr>
  <td>30</td>
  <td>t</td>
  <td>233</td>
  <td>25</td>
  <td>9</td>
  <td>145</td>
  <td>47</td>
  <td>3</td>
  <td>378</td>
  <td>72</td>
  <td>5.2</td>
 </tr>
 <tr>
  <td>13</td>
  <td>t</td>
  <td>11947937</td>
  <td>55092</td>
  <td>216.9</td>
  <td>163346886</td>
  <td>33789532</td>
  <td>4.8</td>
  <td>175294823</td>
  <td>33844624</td>
  <td>5.2</td>
 </tr>
 <tr>
  <td>15</td>
  <td>t</td>
  <td>693</td>
  <td>119</td>
  <td>5.8</td>
  <td>82</td>
  <td>29</td>
  <td>2.7</td>
  <td>775</td>
  <td>148</td>
  <td>5.2</td>
 </tr>
 <tr>
  <td>16</td>
  <td>t</td>
  <td>731</td>
  <td>119</td>
  <td>6.1</td>
  <td>48</td>
  <td>29</td>
  <td>1.6</td>
  <td>779</td>
  <td>148</td>
  <td>5.2</td>
 </tr>
 <tr>
  <td>29</td>
  <td>h</td>
  <td>176</td>
  <td>34</td>
  <td>5</td>
  <td>1</td>
  <td>1</td>
  <td>0.5</td>
  <td>177</td>
  <td>35</td>
  <td>4.9</td>
 </tr>
 <tr>
  <td>18</td>
  <td>t</td>
  <td>305</td>
  <td>44</td>
  <td>6.8</td>
  <td>165</td>
  <td>52</td>
  <td>3.1</td>
  <td>470</td>
  <td>96</td>
  <td>4.8</td>
 </tr>
 <tr>
  <td>5</td>
  <td>h</td>
  <td>500</td>
  <td>75</td>
  <td>6.6</td>
  <td>60</td>
  <td>40</td>
  <td>1.5</td>
  <td>560</td>
  <td>115</td>
  <td>4.8</td>
 </tr>
 <tr>
  <td>8</td>
  <td>t</td>
  <td>462</td>
  <td>74</td>
  <td>6.2</td>
  <td>118</td>
  <td>48</td>
  <td>2.4</td>
  <td>580</td>
  <td>122</td>
  <td>4.7</td>
 </tr>
 <tr>
  <td>5</td>
  <td>t</td>
  <td>294</td>
  <td>33</td>
  <td>8.6</td>
  <td>80</td>
  <td>47</td>
  <td>1.7</td>
  <td>374</td>
  <td>80</td>
  <td>4.6</td>
 </tr>
 <tr>
  <td>3</td>
  <td>h</td>
  <td>520</td>
  <td>109</td>
  <td>4.7</td>
  <td>3</td>
  <td>4</td>
  <td>0.6</td>
  <td>523</td>
  <td>113</td>
  <td>4.6</td>
 </tr>
 <tr>
  <td>39</td>
  <td>h</td>
  <td>394</td>
  <td>62</td>
  <td>6.3</td>
  <td>77</td>
  <td>40</td>
  <td>1.9</td>
  <td>471</td>
  <td>102</td>
  <td>4.6</td>
 </tr>
 <tr>
  <td>39</td>
  <td>t</td>
  <td>124</td>
  <td>16</td>
  <td>7.3</td>
  <td>165</td>
  <td>47</td>
  <td>3.4</td>
  <td>289</td>
  <td>63</td>
  <td>4.5</td>
 </tr>
 <tr>
  <td>8</td>
  <td>h</td>
  <td>459</td>
  <td>78</td>
  <td>5.8</td>
  <td>93</td>
  <td>43</td>
  <td>2.1</td>
  <td>552</td>
  <td>121</td>
  <td>4.5</td>
 </tr>
 <tr>
  <td>41</td>
  <td>t</td>
  <td>8295</td>
  <td>470</td>
  <td>17.6</td>
  <td>4035</td>
  <td>2359</td>
  <td>1.7</td>
  <td>12330</td>
  <td>2829</td>
  <td>4.4</td>
 </tr>
 <tr>
  <td>31</td>
  <td>t</td>
  <td>637</td>
  <td>91</td>
  <td>6.9</td>
  <td>170</td>
  <td>95</td>
  <td>1.8</td>
  <td>807</td>
  <td>186</td>
  <td>4.3</td>
 </tr>
 <tr>
  <td>7</td>
  <td>t</td>
  <td>242</td>
  <td>29</td>
  <td>8.1</td>
  <td>80</td>
  <td>47</td>
  <td>1.7</td>
  <td>322</td>
  <td>76</td>
  <td>4.2</td>
 </tr>
 <tr>
  <td>22</td>
  <td>h</td>
  <td>298</td>
  <td>80</td>
  <td>3.7</td>
  <td>0</td>
  <td>1</td>
  <td>0</td>
  <td>298</td>
  <td>81</td>
  <td>3.6</td>
 </tr>
 <tr>
  <td>38</td>
  <td>t</td>
  <td>139</td>
  <td>22</td>
  <td>6</td>
  <td>115</td>
  <td>47</td>
  <td>2.4</td>
  <td>254</td>
  <td>69</td>
  <td>3.6</td>
 </tr>
 <tr>
  <td>40</td>
  <td>t</td>
  <td>1016</td>
  <td>159</td>
  <td>6.4</td>
  <td>388</td>
  <td>236</td>
  <td>1.6</td>
  <td>1404</td>
  <td>395</td>
  <td>3.5</td>
 </tr>
 <tr>
  <td>22</td>
  <td>t</td>
  <td>76</td>
  <td>18</td>
  <td>4</td>
  <td>7</td>
  <td>5</td>
  <td>1.2</td>
  <td>83</td>
  <td>23</td>
  <td>3.5</td>
 </tr>
 <tr>
  <td>44</td>
  <td>t</td>
  <td>873</td>
  <td>133</td>
  <td>6.5</td>
  <td>479</td>
  <td>263</td>
  <td>1.8</td>
  <td>1352</td>
  <td>396</td>
  <td>3.4</td>
 </tr>
 <tr>
  <td>4</td>
  <td>h</td>
  <td>10565</td>
  <td>2057</td>
  <td>5.1</td>
  <td>2840</td>
  <td>2061</td>
  <td>1.4</td>
  <td>13405</td>
  <td>4118</td>
  <td>3.3</td>
 </tr>
 <tr>
  <td>32</td>
  <td>t</td>
  <td>94</td>
  <td>18</td>
  <td>4.9</td>
  <td>72</td>
  <td>33</td>
  <td>2.1</td>
  <td>166</td>
  <td>51</td>
  <td>3.2</td>
 </tr>
 <tr>
  <td>19</td>
  <td>t</td>
  <td>116</td>
  <td>16</td>
  <td>6.8</td>
  <td>116</td>
  <td>60</td>
  <td>1.9</td>
  <td>232</td>
  <td>76</td>
  <td>3</td>
 </tr>
 <tr>
  <td>11</td>
  <td>t</td>
  <td>144</td>
  <td>18</td>
  <td>7.6</td>
  <td>181</td>
  <td>91</td>
  <td>2</td>
  <td>325</td>
  <td>109</td>
  <td>3</td>
 </tr>
 <tr>
  <td>10</td>
  <td>t</td>
  <td>69</td>
  <td>12</td>
  <td>5.3</td>
  <td>48</td>
  <td>29</td>
  <td>1.6</td>
  <td>117</td>
  <td>41</td>
  <td>2.8</td>
 </tr>
 <tr>
  <td>6</td>
  <td>t</td>
  <td>69</td>
  <td>11</td>
  <td>5.8</td>
  <td>40</td>
  <td>29</td>
  <td>1.3</td>
  <td>109</td>
  <td>40</td>
  <td>2.7</td>
 </tr>
 <tr>
  <td>1</td>
  <td>h</td>
  <td>941</td>
  <td>181</td>
  <td>5.2</td>
  <td>368</td>
  <td>356</td>
  <td>1</td>
  <td>1309</td>
  <td>537</td>
  <td>2.4</td>
 </tr>
 <tr>
  <td>9</td>
  <td>t</td>
  <td>5034</td>
  <td>394</td>
  <td>12.7</td>
  <td>9584</td>
  <td>5599</td>
  <td>1.7</td>
  <td>14618</td>
  <td>5993</td>
  <td>2.4</td>
 </tr>
 <tr>
  <td>17</td>
  <td>t</td>
  <td>1335</td>
  <td>213</td>
  <td>6.2</td>
  <td>1293</td>
  <td>1119</td>
  <td>1.2</td>
  <td>2628</td>
  <td>1332</td>
  <td>2</td>
 </tr>
 <tr>
  <td>3</td>
  <td>h</td>
  <td>21</td>
  <td>6</td>
  <td>3</td>
  <td>15</td>
  <td>13</td>
  <td>1.1</td>
  <td>36</td>
  <td>19</td>
  <td>1.8</td>
 </tr>
 <tr>
  <td>34</td>
  <td>h</td>
  <td>1140</td>
  <td>132</td>
  <td>8.6</td>
  <td>4146</td>
  <td>2921</td>
  <td>1.4</td>
  <td>5286</td>
  <td>3053</td>
  <td>1.7</td>
 </tr>
 <tr>
  <td>14</td>
  <td>t</td>
  <td>714</td>
  <td>111</td>
  <td>6.4</td>
  <td>10175</td>
  <td>6589</td>
  <td>1.5</td>
  <td>10889</td>
  <td>6700</td>
  <td>1.6</td>
 </tr>
 <tr>
  <td>42</td>
  <td>t</td>
  <td>949</td>
  <td>139</td>
  <td>6.8</td>
  <td>3420</td>
  <td>2671</td>
  <td>1.3</td>
  <td>4369</td>
  <td>2810</td>
  <td>1.6</td>
 </tr>
 <tr>
  <td>37</td>
  <td>t</td>
  <td>4006</td>
  <td>489</td>
  <td>8.2</td>
  <td>15548682</td>
  <td>9892846</td>
  <td>1.6</td>
  <td>15552688</td>
  <td>9893335</td>
  <td>1.6</td>
 </tr>
 <tr>
  <td>2</td>
  <td>f</td>
  <td>164348</td>
  <td>106669</td>
  <td>1.5</td>
  <td>178498</td>
  <td>121970</td>
  <td>1.5</td>
  <td>342846</td>
  <td>228639</td>
  <td>1.5</td>
 </tr>
 <tr>
  <td>28</td>
  <td>t</td>
  <td>1305</td>
  <td>194</td>
  <td>6.7</td>
  <td>7006</td>
  <td>5797</td>
  <td>1.2</td>
  <td>8311</td>
  <td>5991</td>
  <td>1.4</td>
 </tr>
 <tr>
  <td>45</td>
  <td>h</td>
  <td>123</td>
  <td>93</td>
  <td>1.3</td>
  <td>510</td>
  <td>373</td>
  <td>1.4</td>
  <td>633</td>
  <td>466</td>
  <td>1.4</td>
 </tr>
 <tr>
  <td>43</td>
  <td>t</td>
  <td>1243</td>
  <td>130</td>
  <td>9.5</td>
  <td>13330</td>
  <td>10836</td>
  <td>1.2</td>
  <td>14573</td>
  <td>10966</td>
  <td>1.3</td>
 </tr>
 <tr>
  <td>35</td>
  <td>t</td>
  <td>329</td>
  <td>47</td>
  <td>6.9</td>
  <td>25471</td>
  <td>19582</td>
  <td>1.3</td>
  <td>25800</td>
  <td>19629</td>
  <td>1.3</td>
 </tr>
 <tr>
  <td>27</td>
  <td>t</td>
  <td>1866</td>
  <td>294</td>
  <td>6.3</td>
  <td>12196</td>
  <td>10243</td>
  <td>1.2</td>
  <td>14062</td>
  <td>10537</td>
  <td>1.3</td>
 </tr>
 <tr>
  <td>12</td>
  <td>t</td>
  <td>13789</td>
  <td>2852</td>
  <td>4.8</td>
  <td>28818</td>
  <td>29040</td>
  <td>1</td>
  <td>42607</td>
  <td>31892</td>
  <td>1.3</td>
 </tr>
 <tr>
  <td>4</td>
  <td>t</td>
  <td>511</td>
  <td>67</td>
  <td>7.5</td>
  <td>158330</td>
  <td>130742</td>
  <td>1.2</td>
  <td>158841</td>
  <td>130809</td>
  <td>1.2</td>
 </tr>
 <tr>
  <td>34</td>
  <td>t</td>
  <td>99</td>
  <td>13</td>
  <td>7.1</td>
  <td>134764</td>
  <td>112984</td>
  <td>1.2</td>
  <td>134863</td>
  <td>112997</td>
  <td>1.2</td>
 </tr>
 <tr>
  <td>2</td>
  <td>f</td>
  <td>23</td>
  <td>147</td>
  <td>0.2</td>
  <td>17980</td>
  <td>16879</td>
  <td>1.1</td>
  <td>18003</td>
  <td>17026</td>
  <td>1.1</td>
 </tr>
 <tr>
  <td>1</td>
  <td>h</td>
  <td>54</td>
  <td>10</td>
  <td>4.9</td>
  <td>1845</td>
  <td>1761</td>
  <td>1</td>
  <td>1899</td>
  <td>1771</td>
  <td>1.1</td>
 </tr>
 <tr>
  <td>33</td>
  <td>t</td>
  <td>220</td>
  <td>33</td>
  <td>6.5</td>
  <td>746</td>
  <td>980</td>
  <td>0.8</td>
  <td>966</td>
  <td>1013</td>
  <td>1</td>
 </tr>
 <tr>
  <td>36</td>
  <td>t</td>
  <td>199</td>
  <td>27</td>
  <td>7.1</td>
  <td>26330</td>
  <td>25429</td>
  <td>1</td>
  <td>26529</td>
  <td>25456</td>
  <td>1</td>
 </tr>
 <tr>
  <td>45</td>
  <td>t</td>
  <td>5</td>
  <td>8</td>
  <td>0.6</td>
  <td>6306</td>
  <td>6142</td>
  <td>1</td>
  <td>6311</td>
  <td>6150</td>
  <td>1</td>
 </tr>
 <tr>
  <td>26</td>
  <td>t</td>
  <td>2969</td>
  <td>348</td>
  <td>8.5</td>
  <td>64557</td>
  <td>70819</td>
  <td>0.9</td>
  <td>67526</td>
  <td>71167</td>
  <td>0.9</td>
 </tr>
</table>
sql-server-2008 disk-structures san RThomas
источник
1
Я хотел бы убедиться, что SAN настроен на лучшую производительность. На сайте Брента Озара есть хорошие описания инструментов, которые он использовал для этого. Я читал некоторые настройки, такие как хранение файлов журналов в локальных дисковых массивах по сравнению с SAN, но это может зависеть от спецификаций дисков локального и SAN.
1
Я вижу, что у Озара есть предстоящий вебинар по SAN для администраторов баз данных ... sanbasics.eventbrite.com хммм , возможно, удачный выбор времени. Его презентации обычно довольно хороши.
RThomas
Обновленный ответ после добавления длины очереди.
Марк Стори-Смит
h: данные и t: журнал? Данные немного странные, максимальный размер файла для чтения ~ 500k, максимальный размер записи 33.8м. Угадайте, это записи больших двоичных объектов из вашей базы данных Laserfiche, которые сравнительно мало читаются? Для всех, кто смотрит на это, скопируйте в файл HTML, откройте и выберите все, скопируйте / вставьте в Excel, выберите все, Вставьте ленту, щелкните таблицу.
Марк Стори-Смит
1
Я поймал веб-трансляцию Озара на 24-часовом ПАСЕ, но пропустил первые 15 минут. Это было очень хорошо и очень информативно. Я верю, что они будут доступны для повторного воспроизведения на следующей неделе. Вы должны быть в состоянии проверить этот веб-сайт на наличие обновлений или когда они станут доступны: sqlpass.org/24hours/fall2011

Ответы:

8

К сожалению, это большая старая "это зависит". Еще более усложняется то, что у вас так много приложений, возможно, с совершенно разными профилями ввода-вывода, которые используют один и тот же экземпляр / сервер и массивы.

Обычно вы хотите изолировать данные и файлы журналов, поскольку профили ввода-вывода полярны. Обычно взвешивается для случайного чтения для файлов данных и последовательной записи для журналов. Элемент журнала несколько отличается в вашем случае, так как у вас есть несколько файлов журнала.

Я бы начал с понимания того, как базы данных потребляют базы данных друг относительно друга.

    SELECT
        DB_NAME(fs.database_id) AS [Database Name]
      , mf.physical_name
      , io_stall_read_ms
      , num_of_reads
      , CAST(io_stall_read_ms / (1.0 + num_of_reads) AS NUMERIC(10, 1)) AS [avg_read_stall_ms]
      , io_stall_write_ms
      , num_of_writes
      , CAST(io_stall_write_ms / (1.0 + num_of_writes) AS NUMERIC(10, 1)) AS [avg_write_stall_ms]
      , io_stall_read_ms + io_stall_write_ms AS [io_stalls]
      , num_of_reads + num_of_writes AS [total_io]
      , CAST((io_stall_read_ms + io_stall_write_ms) 
        / (1.0 + num_of_reads + num_of_writes) AS NUMERIC(10,1)) AS [avg_io_stall_ms]
    FROM
        sys.dm_io_virtual_file_stats(NULL, NULL) AS fs
    INNER JOIN sys.master_files AS mf
    ON  fs.database_id = mf.database_id
        AND fs.[file_id] = mf.[file_id]
    ORDER BY
            DatabaseName ASC, mf.physical_name
--  num_of_reads DESC
--  num_of_writes DESC  
    OPTION (RECOMPILE) ;

Если вы можете отформатировать вывод этого в удобочитаемой форме и добавить к своему вопросу, кто-то может сделать более обоснованное предположение о наилучшем использовании ваших 18 дисков.

Если бы я делал это вслепую, я бы, вероятно, начал с выделения:

  • 6 RAID10 для самых загруженных файлов данных базы данных
  • 6 RAID10 для файлов данных другой базы данных
  • 4 RAID10 общих журналов
  • 2 RAID1 Tempdb (ваша конфигурация с одним диском является рискованной единственной точкой отказа)

При условии, что:

  1. SAN содержит другие массивы, поэтому в пуле доступны горячие резервы
  2. изоляция моментальных снимков не используется или не предъявляет повышенных требований к базе данных tempdb

Изменить: После обновления на вопрос о длине очереди:

Счетчики длины очереди часто неправильно понимаются при оценке производительности SQL Server. Одна из лучших аналогий, с которыми я столкнулся, - это сообщение в блоге Саймона Сабина « Длина очереди на диск» - что-то вроде покупки Guiness .

В вашем случае они настолько низкие, что вы можете обойтись с половиной шпинделей. Тем не менее, было бы интересно посмотреть другие статистические данные из приведенного выше запроса.

Марк Стори-Смит
источник
+1 только для запроса ... Я просматриваю его сейчас, но ценю предложение. На днях я получу одобрение на целую неделю обучения DMV. И "дико разные профили" - это очень хороший способ выразить это.
RThomas
Пока вы DMVing, попробуйте запрос пула буферов в этом ответе . Если какая-либо из баз данных особенно неуправляема, вы можете ограничить их ресурсы с помощью регулятора ресурсов.
Марк Стори-Смит
Я обновил свой первоначальный вопрос с длинами очередей для данных по сравнению с объемами журналов в сан. Я также добавлю, что наш диск tempDB на самом деле является raid 1 (зеркальной парой) по той причине, которую вы поймали.
RThomas
Я загрузил таблицу в виде HTML-кода, который содержит результаты запроса. Я не был уверен в лучшем способе сделать это. Столбцы, помеченные как T, являются логарифмическими, а помеченные как H - данными.
RThomas
Еще раз спасибо ... потратив день на мониторинг производительности ... вещь действительно гудит неплохо - особенно над последним томом для всего, что устанавливает raid 5. Тем не менее, я получил много хорошей информации и образования. Я ценю совет.
RThomas
3

Во-первых, в базе данных tempdb должен быть RAID. Когда этот диск выйдет из строя, ваш SQL Server остановится, пока вы не замените неисправный диск и не восстановите его и не запустите. Если никто не использует 4-дисковый RAID 5, вы можете перенастроить его как RAID 10 и использовать его для журналов или данных, в зависимости от того, какие потребности в IO ниже, и оставить более высокий IO для большего набора RAID.

Все это требует внимательного просмотра номеров perfmon, которые вы получаете для каждого диска, чтобы увидеть, какой из них должен идти куда.

mrdenny
источник
Хороший улов ... Я на самом деле неправильно говорил в моем оригинальном посте. TempDB находится на рейде 1 (зеркальная пара).
RThomas