當然可以,不過要記得做定時備份,資料庫很重要的,我都是讓他每30分鍾在別的硬碟備份下然後再上傳FTP伺服器一份.生怕數據丟失
Ⅱ 資料庫就一定要用固態硬碟嗎
不一定要用，伺服器上面要麼連接san存儲，要麼本地盤通過sas卡做raid陣列，本身性能並不差，但如果你自己用台式機，沒有sas卡，這時候可以用ssd。
Ⅲ 如何評價固態硬碟比機械硬碟處理資料庫事務快了30倍
你好總攻の嘭，1、固態硬碟和傳統硬碟比起來，最突出的特點就是快和穩定！像固態硬碟的讀取速度幾乎是普通硬碟的3到8倍。 就是固態硬碟的這個速度，有網友評測可以大大提高系統性能，這個我也是在網上看以的資料，具體是哪裡看到的忘了，比如得新安裝VISTA系統，普通硬碟要30多分鍾，用固態硬碟十多分鍾就可以了。還有就是開機，如果是普通硬碟開機一般都要40多秒，固態硬碟同樣只要十幾秒，除了這些以外，整個電腦用起來明顯感覺得系統反應會快很多，特別是玩游戲和運行大的軟體。
2、固態硬碟比傳統硬碟安全，因為構造的原因它不怕震，不會像傳統硬碟那樣說不準什麼時候就掛機。（我原來有一個機械硬碟就是，藍屏之後重啟就找不到硬碟了，記憶很深刻！）
3、固態硬碟的功耗比傳統硬碟小很多，這一點在筆記本上表現出來尤為明顯。除此之外，固態硬碟因為沒有機械結構，是O噪音的，裝在機箱里不用擔心散熱。 話再說回來，固態硬碟雖然有這么多優點，但是容量比不了傳統硬碟，每G的價格也比傳統硬碟高，我即想用大容量而且便宜些的傳統硬碟，又想裝固態硬碟體會高速的整機的性能和使用感覺，徘徊之間兩難啊。 從現在的情況看，固態硬碟肯定是以後攢電腦的主流，我不想才攢的電腦過不了多久又升級硬碟，何況WIN7好像都沒了系統自帶的磁碟碎片整理功能，沒有這個功能對固態硬碟沒什麼影響，應該就是微軟是估計固態硬碟很快就可以普及的。可以現在的固態硬碟容量卻實不能和傳統硬碟比，價格也稍貴。
Ⅳ 如何運行固態硬碟中的資料庫
利用固態硬碟(SSD)技術的優勢設計資料庫應用架構是非常有吸引力的一件事。特別值得注意的是，固態硬碟並行訪問數據的能力已經有了很大的提升。這些提升使得固態硬碟對於許多類型的資料庫應用幾乎能達到了隨機訪問內存存儲的性能，而成本只是其八分之一。
在過去的幾年裡，固態硬碟的性能得到了突飛猛進的增長，同時相比於傳統硬碟和RAM，其成本卻在持續降低。但是要利用好這些改進的優勢，需要掌握存儲特性選擇合適的AWS實例大小，理解應用特性並利用合適的編程語言。
掌握AWS選項
AWS IaaS EC2實例可以配置不同級別的存儲：
A)內存。對應於傳統物理計算機的RAM。
B)實例存儲。也稱為臨時存儲。它對應於傳統物理計算機的磁碟大小。
C)靈活的持久化補充存儲(比如EBS和S3)。基本上可以把它視為物理PC的網路存儲。
Amazon現在把SSD作為部署臨時存儲和通用存儲的默認配置，也是EBS的默認配置(早期的實例類型默認不是SSD)。EBS的其它好處是存儲系統可以在資料庫伺服器本身退役以後仍然繼續可用。
此外，AWS還提供SSD存儲作為Amazon DynamoDB的默認選項。SSD同時也是Amazon RDS和Amazon
Redshift的可選配置。這個配置非常好，它可以降低資料庫應用需要的開發代價。但是，如果企業需要部署其它資料庫，也有很多其它可配置項可以幫助他
們利用到SSD的並行特性。
Ⅳ 如何在資料庫應用中發揮SSD的優勢
利用固態硬碟(SSD)技術的優勢設計資料庫應用架構是非常有吸引力的一件事。特別值得注意的是，固態硬碟並行訪問數據的能力已經有了很大的提升。這些提升使得固態硬碟對於許多類型的資料庫應用幾乎能達到了隨機訪問內存存儲的性能，而成本只是其八分之一。
在過去的幾年裡，固態硬碟的性能得到了突飛猛進的增長，同時相比於傳統硬碟和RAM，其成本卻在持續降低。但是要利用好這些改進的優勢，需要掌握存儲特性選擇合適的AWS實例大小，理解應用特性並利用合適的編程語言。
掌握AWS選項
AWS IaaS EC2實例可以配置不同級別的存儲：
A)內存。對應於傳統物理計算機的RAM。
B)實例存儲。也稱為臨時存儲。它對應於傳統物理計算機的磁碟大小。
C)靈活的持久化補充存儲(比如EBS和S3)。基本上可以把它視為物理PC的網路存儲。
Amazon現在把SSD作為部署臨時存儲和通用存儲的默認配置，也是EBS的默認配置(早期的實例類型默認不是SSD)。EBS的其它好處是存儲系統可以在資料庫伺服器本身退役以後仍然繼續可用。
此外，AWS還提供SSD存儲作為Amazon DynamoDB的默認選項。SSD同時也是Amazon RDS和Amazon
Redshift的可選配置。這個配置非常好，它可以降低資料庫應用需要的開發代價。但是，如果企業需要部署其它資料庫，也有很多其它可配置項可以幫助他
們利用到SSD的並行特性。
並行存儲的物理原理
物理計算機通常設置有三種主要存儲類型。RAM安裝在主板上，緊挨著CPU，它提供最高的性能，成本代價也最高，計算機關閉以後內容不會保存。
SSD和傳統硬碟是連接到計算機上的補充存儲，通過PCI-e，SCSI和SATA線纜連接，或者在網路上通過eSATA或者光纖通道連接。
傳統硬碟包含有一個物理讀寫頭，一次可以跨多個物理碟片讀取數據流。如果數據可以順序讀取(比如讀取較大的多媒體視頻音頻文件)，或者對於一些
資料庫分析應用(比如Hadoop應用)，這種模式都非常合適。然而，如果讀取數據要搜索碟片的多個扇區，那麼傳統硬碟讀寫頭的性能會急劇下降。
與此相反，快閃記憶體驅動的物理構成就是成百上千個可以隨機訪問的塊，是由分散的許多晶元組成的，讀取哪一塊的數據不會影響訪問性能。快閃記憶體檔有兩個瓶頸：第一就是計算機處理器和個體晶元儲存區之間的存儲控制器;第二是不能從單個晶元上的不同塊區同時讀取隨機數據。
當今時代的大部分資料庫引擎都沒有利用快閃記憶體檔訪問數據隨機位的功能優勢。其結果是，資料庫都比較慢，或者雖然其訪問模式可以被緩存，但需要更多
RAM才能實現同樣的性能效果。而RAM存儲肯定比快閃記憶體檔速度快，不過對於相同數量的存儲空間，RAM的成本是快閃記憶體檔的十倍。在物理層面上，RAM比
SSD有更好的IO處理能力，但是成本也是其大約三到四倍。這些相對成本也被反映到了Amazon Web服務上可用的不同計算機實例相對成本上。
寫入隊列
利用跨多個晶元並行訪問數據能力優勢的關鍵在於編寫程序時要考慮到隊列深度這一特性。在資料庫應用中增加隊列深度可以使應用從SSD不同個體晶元中並行讀寫數據，這對提高資料庫性能有直接的效果。
如果隊列深度設置過大，訪問同一晶元中不同數據位的可能性就增大了，這也會破壞性能。因此，大部分應用的最佳隊列深度是每驅動器32到64個並
發請求，盡管驅動器本身支持更多並發請求。通過優化資料庫應用訪問SSD的隊列深度，應用程序可以花更少的代價就能達到用更昂貴RAM才能實現的更佳性能
狀態。
在應用層面，開發者需要考慮如何實現應用對存儲系統的請求隊列化，以實現並行處理。但是，軟體方面要獲得較好的並行有許多陷阱。要用像
JavaScript、Ruby和Python這樣的編程語言實現並行是很困難的，因為這些語言對實現多線程支持的不太好，Java和C#相對更容易一
些。
C和C++是實現高並發系統代碼最合適的編程語言，因為它們直接操作操作系統核心功能。例如，互斥擴展(也叫互斥量)就是簡化編程生成低級系統並行調用的語言特性。另一種選擇是使用自帶SSD存儲優化方案的商業資料庫，比如Aerospike。
為應用選擇合適的架構
不是所有的資料庫應用都需要快閃記憶體存儲功能來並行訪問隨機數據。處理大量並發用戶Web請求的資料庫很容易看到快閃記憶體存儲的最大優勢。
與此相反，像Hadoop這種分析應用在某種意義上是並行的，但是通常這些應用最後都需要訪問存儲驅動器上的大量數據流來完成數據訪問。例如，
處理一個月的用戶日誌來分析其行為或者分析用戶，本質上都要按順序提取數據，因此遷移到SSD並不能帶來太多益處。在這兩種極端場景之間，還有一些實時分
析類型的應用，它們既需要一定的隨機搜索和也需要數據流處理。
專家建議，充分利用各種層次成本差異的一種方式是，配置資料庫利用臨時存儲讀取數據以獲得最佳性能。這一點可以通過存儲在EBS持久化數據層的數據進行備份。這種方案提供了AWS上價格和性能的最佳平衡組合。
後台進程也需要考慮
資料庫應用架構師還應該考慮其它細微特徵。要理解資料庫軟體如何利用RAM，如何把數據刷到磁碟，這些對於優化SSD應用配置非常重要。這對於
評估資料庫與文件系統交互的各種方式也非常重要。最明顯的讀負載繁重會有大量後台IO競爭。而其他進程像報表系統、日誌文件生成是需要後台維護的。
要想找到合適的平衡點，專家建議以真實世界部署的強大指標為基準進行參考。這樣可以幫助企業判斷部署和優化SSD系統有多大益處。不過，在RAM和SSD之間選擇，最重要的考慮因素是深刻掌握要處理的數據集大小。
配置合適的SSD和RAM容量有許多種組合，會增加資料庫更高的復雜度。更多的是傳統資料庫系統，它們會部署一台主伺服器和許多備用伺服器用於
故障恢復，除了在磁碟級別的情況它們的配置都很簡單。另一方面，分布式資料庫系統根據節點數量不同，RAM數量和網路設置的不同會有更多的變化。
盡管在大多數情況下，如果你關注技術的力量和資料庫系統的可操作性作為選擇硬體驅動器的考慮因素，那麼你需要比較評估的系統應該相對不會很多。
Ⅵ 固態硬碟適合部署資料庫嗎有沒有兼顧性能和壽命的方案
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並不是無法解決，而是貧窮限制想像。