Linux 上 Informix 存储优化实操指南
一 存储硬件与文件系统布局
- 存储介质优先选用 SSD/NVMe，可显著降低随机 I/O 延迟；若使用机械盘，建议采用 RAID 10 以兼顾性能与冗余，尽量避免 RAID 5 的写放大与重建风险。关键数据文件（如 rootdbs、逻辑日志、临时表空间）可优先放在性能更高的磁盘或阵列上。
- 文件系统建议 XFS/ext4，挂载时启用 noatime,nodiratime 减少元数据写入；I/O 调度器优先 deadline（SAN/高端存储可用 noop）。
- 空间扩展建议使用 LVM，便于在线扩容；关键目录（如 $INFORMIXDIR、数据库空间、逻辑日志、临时空间）在 onconfig 中通过 ROOTPATH、DBSPACETEMP、LTAPEDEV/LTAPEBLK、PATH 等参数明确指向，便于分层与隔离。
二 Linux 内核与资源参数
- 共享内存（SHM）：设置 kernel.shmmax（建议为物理内存的 50%–75%）、kernel.shmall（= shmmax/PAGE_SIZE，PAGE_SIZE 通常为 4KB）、kernel.shmmni（建议 4096）。
- 内存与刷脏：降低 vm.swappiness 至 10–20；设置 vm.dirty_ratio=20%、vm.dirty_background_ratio=10%，平衡前台/后台刷脏，减少抖动。
- 文件与网络：提高 fs.file-max ≥ 65536；开启 net.ipv4.tcp_tw_reuse=1、net.core.somaxconn=65535，提升连接复用与队列能力。
- 大页（Huge Pages）：启用透明大页或标准大页以减少页表开销，示例：
sysctl -w vm.nr_hugepages=4096（需结合内存与实例需求计算）。修改 /etc/sysctl.conf 后执行 sysctl -p 生效。
三 Informix 存储相关配置与空间管理
- 缓冲池与内存：在 onconfig 中调优 BUFFERS（常设为物理内存的 25%–40%）、LRUS（建议 8–16）、LRU_MAX_DIRTY（建议 50%–60%），提升缓存命中率并平滑刷脏。
- CPU 与并发：启用多处理器支持，设置 MULTIPROCESSOR=1、NUMCPUVPS ≈ CPU 核心数-1，并按需配置
VPCLASS cpu,num=X 以匹配负载。
- 锁与空间：根据并发调高 LOCKS（如 20万–50万）；通过 onspaces 创建/扩展 dbspaces/chunks，将 逻辑日志、临时表空间 与数据空间分离，降低争用。
- 临时空间：设置 DBSPACETEMP 指向高速盘或专用 temp dbspace，避免与业务数据争用。
- 压缩与存储效率：对大表/历史数据启用 表/列/行压缩 减少 I/O 与占用；对超大数据量按 时间/业务键分区，提升扫描与维护效率。
四 索引与 SQL 层面的存储访问优化
- 索引策略：为 WHERE/JOIN/ORDER BY 高频列建立索引，合理使用 复合索引 与 覆盖索引，避免在索引列上使用函数或表达式（防止索引失效）。
- 统计信息与执行计划：定期执行 UPDATE STATISTICS HIGH 保持统计信息新鲜；使用 SET EXPLAIN ON 分析执行计划，消除 全表扫描、不必要的 排序/临时表 与低效 JOIN。
- 访问与返回控制：避免 **SELECT ***，仅返回必要列；对大结果集分页/限流；批量 INSERT/UPDATE 替代逐条提交，降低日志与 I/O 放大。
五 监控维护与备份恢复
- 监控与诊断：使用 onstat -g seg/-g mem/-g sql/-g ses 观察共享内存、内存、SQL 与会话；配合 iostat/vmstat/sar 定位 I/O、内存与 CPU 瓶颈。
- 例行维护：定期 重建索引、清理碎片、归档/清理历史数据，保持空间与访问效率；对关键对象执行 oncheck -cD 校验一致性。
- 备份恢复：按 RPO/RTO 选择 ontape（逻辑备份，灵活）或 onbar（支持并行与磁带管理，适合大规模/关键系统），并通过 cron 实现自动化与定期恢复演练。
