很多DBA在进行数据库管理时通常都会遇到数据库IO瓶颈，在硬件成本预算有限的情况下，解决这一瓶颈有两个方法：一是增加内存；二是增加磁盘（假设不增加机器的情况下）。到底是加内存合算，还是加磁盘实惠呢，这是个头疼的问题。

已经神秘消失的数据库大师Jim Gray早在20年前就为我们考虑过这个问题了，并且得出一个结论叫“五分钟规则”（Five Minutes Rule），就是说如果一个页面每五分钟就会被访问一次的话，就应该把它放到内存中去，否则就应该把它存储在磁盘上。这样，数据库只要统计一下有多少页面的访问频率超过五分钟一次，就知道需要多少内存了。

当然五分钟是个典型值，或者表示一个数量级，具体的值要看硬件条件。Jim Gray给出的公式是:

RI = 每M数据页数 * 一块磁盘的价格 / 磁盘每秒能进行的随机IO次数 / 每M内存的价格

其中RI即为要放到内存的页面访问时间周期阈值。

这个一公式可以这么理解。假设你拿到一个页面，它的访问周期是I。你要决定是买内存来存储这个页面还是买磁盘来存储它。假设买内存来存储，开销很容易算出来是"每M内存价格/每M数据页数"。如果买磁盘来存，则开销是"一块磁盘的价格 / 磁盘每秒能进行的随机IO次数 / I"，意思是说，我买个磁盘花的钱是“一块磁盘的价格”这么多，再我这个页一秒只会访问"1/I"次，因此我只占用了磁盘带宽的"1/I/磁盘每秒能进行的随机IO次数"，因此为这个页花的开销就是“一块磁盘的价格 / 磁盘每秒能进行的随机IO次数 / I"。

这样，导致内存开销"每M内存价格/每M数据页数"与磁盘开销"一块磁盘的价格 / 磁盘每秒能进行的随机IO次数 / I"相等的I值即为访问时间周期阈值，计算出来就是公式中的RI。

在数据库IO瓶颈时，针对当前常用硬件来计算一下。设页面大小为16K（InnoDB默认页面大小），也就是每M数据页数64，一块SAS盘算3000块，每秒能进行200次随机IO，4G的内存算3000块一条，也就是每M内存0.75元。这样算出来RI是1280秒，也就是20分钟左右。

可惜的是MySQL并不提供页面的访问频率统计功能。可以用一个方法来代替，就是把数据库关掉，起来后看20分钟内数据库的缓存有没有满，若没有满，表示内存太大，否则表示内存太小。只是在热门时间段肯定是不会去做这个实验的，非热门时间段倒是可以把数据库重起下，但这时负载轻又不准了。即使是哪天MySQL crash了，在热门时间段crash后要做很多redo，又不准了。

实际上这一功能是可以实现的，统计有多少个20分钟访问一次的页面可以近似的转化为统计20分钟内有多少个不同的页面被访问。假设系统中内存大小与理想值相差不太大，则只需要多用不到1/1000的内存就可以统计出来，当然每次页面访问时要多搜索一个哈希表。嗯，在NTSE里准备实现吧，哈哈。

当然这一计算已经忽略了很多实际因素，比如如果你机器上的RAID卡已经满了不能加硬盘，那就只好加内存了，如果内存槽插满了，那就只好加硬盘了。如果硬盘和内存都加不了，那就加机器吧。另外上述计算假设页面访问是完全随机的，如果是顺序访问，那就大不相同了，这时的RI会小很多，因为这时磁盘每秒能读入的页面数增加了。

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