第2回 最大の課題「I/Oボトルネック」の原因と分析法 | gihyo.jp

I/Oの「レスポンス」と「スループット」とは？ 連載第1回でご紹介したように、大規模データ処理を行うデータベースで一番大きな課題となるのは、ディスクI/O（以降、単にI/Oと表記します）のボトルネックです。数百GBやTBクラスの巨大データウェアハウスの場合、SQLが実行される時間のほとんどがI/Oを待つ時間となっているケースが多々あります。 ここでは、I/Oボトルネックが発生するおもな原因を、「⁠レスポンス」と「スループット」という概念から見ていきましょう。それぞれ、広義では以下の定義となります。 I/Oレスポンス＝I/O要求処理にかかる応答時間 I/Oスループット＝単位時間当たりのI/O処理量 Oracle Databaseに当てはめると、以下のように定義できます。 I/Oレスポンス＝1データブロックの読み出しや書き込みにかかる時間 I/Oスループット＝単位時間あたりの読み出しや書き込み

[reboot_in]

“I/Oレスポンス＝I/O要求処理にかかる応答時間 I/Oスループット＝単位時間当たりのI/O処理量”

[fedelini]

“レスポンスにフォーカスすべき場合，スループットにフォーカスすべき場合”

[akatakun]

I/Oレスポンス＝I/O要求処理にかかる応答時間，I/Oスループット＝単位時間当たりのI/O処理量

[schwarzewald]

大規模データってデータベースの中身がGB単位になるぐらいのことを言うのか。てことはぷらいべったーのデータベースまだ400MBぐらいしかないから大丈夫なんかな

[yohei-a]

やすし師匠と武吉さんの連載2回目

[memoyashi]

IOのスループットとレスポンス