背景
目前，IO 仍然是数据库的性能杀手，为了提高 IO 利用率和吞吐量，不同的数据库都设计了不同的方法，本文就介绍下 InnoDB 提供的预读(read-ahead)功能，以及 Oracle 提供的多块读(multiblock-read)功能，并进行一些对比。
InnoDB read-ahead
InnoDB 提供了两种预读的方式，一种是 Linear read ahead，由参数innodb_read_ahead_threshold控制，当你连续读取一个 extent 的 threshold 个 page 的时候，会触发下一个 extent 64个page的预读。另外一种是Random read-ahead，由参数innodb_random_read_ahead控制，当你连续读取设定的数量的page后，会触发读取这个extent的剩余page。InnoDB 的预读功能是使用后台线程异步完成的。InnoDB启动了innodb_read_io_threads个后台线程，来完成IO request，并且可以使用Native AIO，在你的环境中如果安装了libaio，在MySQL实例启动的时候，查看系统日志：InnoDB: Using Linux native AIO 表明 InnoDB 已经使用Native AIO了。在Linear read ahead触发的时候，InnoDB通过io_submit()提交了下一个extent的64个pages的IO request，并由一个read IO thread完成。
Oracle multiblock-read
当你要对堆表进行全表扫描，并需要大量IO的时候，通常在 session 级别设置db_file_multiblock_read_count，这样 Oracle 会在读取堆表结构的数据块的时候，一次IO读取多个数据块，大大减少了IO的次数。但这里一次合并IO请求的数据块，必须不能在buffer pool中，否则会分割IO请求。不过，在针对大表的汇总分析查找中，设置db_file_multiblock_read_count的效果是非常明显的。不过也要注意，不要在系统级别上设置过大的db_file_multiblock_read_count， 会造成buffer cache flooding。
场景分析
下面我们看两个非常典型的场景:
1. 高并发，小IO的情况
在高并发的场景下，sql响应时间主要取决于同步IO请求的时间，而InnoDB的预读通常不会触发，就算触发，更多的是预热(warmup)的效果，并不会对系统带来非常大的收益，对rt的影响也非常小。
而Oracle如果设置了db_file_multiblock_read_count，在这样的场景下，有可能会适得其反，因为一次同步IO请求的时间增加了。
所以在这样的场景下，InnoDB的read-ahead和Oracle的multiblock-read并不会带来太多的收益。我们看另外一个场景。
2. 低并发，高IO吞吐
通常，我们可能想在业务低峰期，对线上数据进行汇总查询。这时，希望能够完全使用主机的资源来完成sql的查询，在使用全表扫描的时候，InnoDB会触发read-ahead，每次提前异步读取下一个extent的page，加快读取的速度。
Oracle使用db_file_multiblock_read_count，一次IO读取多个block，提高读取的吞吐量。
问题
为什么在聚集查询的时候，Oracle的效果会比InnoDB要好？
这个问题，在针对机械盘的情况，又回到了 IOPS 和 throughput 的讨论上去了。InnoDB的read-ahead，在触发的时候，针对下一个extent，对每一个page提交了异步IO请求，也就是增加了IO request次数，虽然Native AIO和disk会有针对性合并IO，但仍然非常有限，而Oracle每次提交合并多个连续数据块的IO请求，能够更好利用disk的吞吐能力。
所以，InnoDB在针对aggregation类型的查询的时候，想要完全使用IO的吞吐能力，相比较Oracle的multiblock-read，会偏弱一点。
优化方法
针对InnoDB的机制，我们可以尝试几种优化方法:
- 在session级别，提供可设置预读的触发条件，并使用多个后台线程来完成异步IO请求。因为没有减少小IO请求，作者尝试了这种方法，收益甚小；
- 独立一个buffer pool，专门进行多块读，针对next extent，一次读取到buffer pool中，这种方式就和Oracle的multiblock-read比较类似了；
- 终极优化方法，就是使用并行查询，Oracle在全表扫描的时候，使用
/* parallel */
读者如果有兴趣，可以进行一些尝试。
