디스크 검색 성능의 주요 병목 현상입니다. 이 문제는 데이터의 양이 효과적인 캐시가 실행 불능이 될 정도로 큰지기 시작하면 분명합니다. 다소 무작위로 데이터에 액세스하는 큰 데이터베이스의 경우, 읽기에 최소 1 회 쓰기에는 두 디스크 시크가 확실히 필요합니다. 이 문제를 최소화하려면 적은 탐색 횟수로 디스크를 사용합니다.

다양한 디스크에 파일을 심볼릭 링크하거나 디스크 스트라이핑을 행하고 사용 가능한 디스크 스핀들 수를 늘립니다 (및 그것을 통해 탐색 오버 헤드를 줄일 수 있습니다).

신뢰성을 위해 RAID 1 + 0 (스트라이핑 및 미러링)을 사용하고자하는 경우가 있습니다 만,이 경우 N 개의 드라이브의 데이터를 유지하기 위해 2 × N 개의 드라이브가 필요합니다. 이것은 따라서 자금이있는 경우에 최적의 옵션이 될 수 있습니다. 그러나 그것을 효율적으로 처리하기 위해 어떤 볼륨 관리 소프트웨어에 투자 할 필요가있을 수도 있습니다.

적절한 옵션은 특정 유형의 데이터가 얼마나 중요한지에 따라 RAID 레벨을 바꿀 것입니다. 예를 들어, 재생성이 가능한 약간 중요한 데이터는 RAID 0 디스크에 저장되지만 호스트 및 로그 등의 정말 중요한 데이터는 RAID 0 + 1 또는 RAID N 디스크에 저장합니다. RAID N 패리티 비트의 업데이트에 필요한 시간에 대한 많은 기록이있는 경우에 문제가 될 수 있습니다.

Linux는 hdparm 을 사용하여 디스크의 인터페이스를 구성하여 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다. (부하시 최대 100 %도 드물지 않습니다.) 다음 hdparm 옵션은 MySQL 및 아마 다른 많은 응용 프로그램에 매우 적합해야합니다.

 hdparm -m 16 -d 1

이 명령을 사용했을 때의 성능과 안정성은 하드웨어에 의존하기 때문에 hdparm 의 사용 후 시스템을 철저하게 테스트하는 것이 좋습니다. 자세한 내용은 hdparm 매뉴얼 페이지를 참조하십시오. hdparm 을 적절하게 사용하지 않으면 파일 시스템 손상이 발생할 수 있기 때문에 실험하기 전에 모든 것을 백업하십시오.

데이터베이스가 사용하는 파일 시스템의 매개 변수를 설정할 수 있습니다.

파일에 마지막으로 액세스 된시기를 알 필요가 없다 (실제로 데이터베이스 서버에서 도움이되지 않는다) 경우 -o noatime 옵션을 사용하여 파일 시스템을 마운트 할 수 있습니다. 그것은 파일 시스템의 i 노드의 마지막 액세스 시간에 업데이트를 생략하기 위해 일부 디스크 검색이 불가피합니다.

많은 운영 체제에서 -o async 옵션을 사용하여 파일 시스템을 마운트하여 파일 시스템이 비동기 적으로 업데이트되도록 설정할 수 있습니다. 컴퓨터가 비교적 안정되어 있다면 이는 그만큼 신뢰성을 희생하지 않고도 성능을 향상시킬 것입니다. (Linux에서는이 플래그가 기본적으로 설정되어 있습니다.)