很多人都知道，Oracle IO子系统是数据库中一个非常重要的组成部分。由于很多软件系统的瓶颈都是由DISK IO引起的，系统花费了大量的CPU_TIMES用于等待I/O行为的完成。
　　
　　在我们设计数据库的IO子系统的时候，应该考虑以下因素：

　　■ 存储，最小的磁盘容量

　　■ 可用性，诸如(24 x 7) 不间断的服务

　　■ 性能，诸如I/O的吞吐量和系统响应时间

　　基本的IO设计

　　使用操作系统或者硬件来条带化文件存储，如果你的操作系统有类似LVM和硬件striping,的化，那么使用它们来尽可能的分散IO。在striping中，要考虑两个要素：stripe width 和stripe depth

　　■ Stripe depth 指的stripe的大小,也被称为stripe unit。

　　■ Stripe width 指的stripe depth 和 stripe设定中驱动器的数目的乘积。

　　在Oracle数据库中，一个合理的stripe depths 应该在256KB到1M。不同类型的应用需要不同stripe depth，最理想的stripe depth 和 stripe width应该考虑以下：

　　■ I/O请求的大小

　　■ 同时发生I/O

　　■ Physical Stripe Boundaries 和 Block Size Boundaries

　　■ Manageability of the Proposed System

　　I/O请求的大小

　　下面是在配置I/O会用DB和OS参数：

　　DB_BLOCK_SIZE：单块I/O请求的大小，也被用于诊断多块I/O请求。

　　OS block size：操作系统块的大小

　　Maximum OS I/O size：OS能提供的最大单块I/O的大小

　　DB_FILE_MULTIBLOCK_READ_count：它和DB_BLOCK_SIZE的积用于计算全表扫描最大I/O，注意能超过OS限制。默认为8。

　　SORT_AREA_SIZE：排序操作需要的I/O大小

　　HASH_AREA_SIZE：hash操作需要的I/O大小

　　出了I/O大小外，并发度也决定了stripe的depth。在选择stripe width和stripe depth的时候请考虑以下因素：

　　■在低并发的系统中，确保在同一磁盘上不会发生重复单一的I/O。这是什么意思呢？例如，假设stripe width有4个磁盘，stripe depth

　　是32KB，这时候Oracle server process发出一个1MB的I/O请求，那么每个磁盘都会返回8次I/O请求。为了尽量避免这种情况，平均I/O请求的大小应该小于stripe width×stripe depth，在这里是32KB×4，否则就会在一个磁盘发生第二次I/O。

　　这是完全理想化的设计。

　　■在高并发的系统中，要确保单一的I/O请求会被分散到多个物理I/O中完成，如果不行，则会严重的影响系统响应时间。

　　并发的I/O

　　在OLTP系统中，特点是高并发和低I/O需求，这时最好Stripe depth大于一个单独I/O的大小，这种被称为粗颗粒stripe。
　
　　在高并发的系统中，一般stripe depth设计为n×DB_BLOCK_SIZE,n>1.

　　粗颗粒stripe设计使得磁盘可以以队列的方式同时执行多个I/O，这样就可以以最小的成本处理大量的并发I/O。不过，一旦系统不具备并发足够并发，就会导致磁盘热点。

　　粗颗粒stripe设计也同样有益于DSS系统，但它应该设计得小一点，同样它大小也为n×DB_BLOCK_SIZE，但n应该小于DB_FILE_MULTIBLOCK_READ_count。

　　而细颗粒设计能够获得最好的响应时间。

　　Alignment of Physical Stripe Boundaries with Block Size Boundaries

　　如果物理stripe颗粒和块大小一致的化，就可能会导致一个单独I/O分散到两个物理IO中。这不是最优化的OLTP环境，所以stripe最好是两倍BLOCK的大小。下面是关于大小的建议：

　　Random reads and writes 两倍BLOCK大小

　　Sequential reads 两倍DB_FILE_MULTIBLOCK_READ_count×DB_BLOCK_SIZE

　　Manageability of the Proposed System

　　使用LVM可以更加容易配置所有可用磁盘的stripe，在大多数环境下，单卷就可以提供良好的性能。不过单卷只在使用RAID技术的时候可用，如RAID 1，不过丢失一个卷卷意味着丢失所有卷。