SSD 现在很普遍； Amazon EBS 由 SSD 支持，因此大多数云数据库现在也运行在 SSD 上(Heroku PostgreSQL 等)。传统上，数据库和相关架构的设计理念是随机访问不好 - SSD 不再是这种情况。
SSD 如何影响以下内容？
- 数据库设计 - 数据库旨在最大限度地减少磁盘寻道(WAL、B 树)。 SSD 如何改变数据库设计的内部结构和调整？
- 应用程序开发 - 工作假设一直是 (a) 您希望服务器用户从内存而不是数据库请求，并且 (2) 对数据库的访问是 IO 绑定(bind)的。使用 SSD，从数据库中检索数据可以足够快，而且数据库访问通常受网络限制。这是否减少了对内存数据库的需求？显然，您仍然希望预先计算昂贵的操作，但您可以将它们存储在数据库中
- 专业数据库 - 有相当多的数据库可以执行关系数据库被认为不擅长的事情(部分原因是随机数据访问)。一个这样的例子是图形数据库(Neo4j)，它以一种紧凑的方式在磁盘上存储节点和邻接列表。如果我们可以在 SSD 上部署 RDBMS 而不必担心随机访问，这些数据库是否有用？
最佳答案
首先，SSD 不能免费进行随机访问。只是更便宜。特别是，随机写入仍然非常昂贵，尽管通过持久的回写缓存在小的随机写入中缓解了这种情况。
如果 SSD 真正将 WAL 刷新到底层介质，则 SSD 上的 WAL 将非常昂贵 - 但事实并非如此。它将它累积在回写缓存中，并定期将其刷新为整个删除 block 大小的 block 。所以 WAL 实际上在 SDD 上运行得非常好，因为对于部分删除 block 写入，从来不需要读取/修改/写入周期。
我确信在 SSD 上的索引树结构存储中有机会。这还不是我们在 PostgreSQL 中真正探索过的东西。
我使用的大多数基于 SSD 的数据库服务器都完全保留磁盘 I/O 以保证正常运行。 SSD 速度很快，但并不神奇。即使是 PCI-E 集成 SSD 也无法与 RAM 竞争，而且大工作负载往往会很快使 SSD 的回写缓存和队列饱和。
类似地，在 RDBMS 中遍历邻接表在计算方面仍然远非免费，磁盘上的表示不如图 DB 中的紧凑，等等。在您需要的地方从特化中可以获得很多好处。
要真正了解超快存储对数据库的作用，您需要更进一步，看看速度快得离谱的基于 PCIe RAM 的存储设备。
顺便说一句，在很多方面，SSD 与具有大型电池后备写入高速缓存的 SCSI HBA 没有什么不同。这些已经存在了很长时间。 SSD 往往具有更好的随机读取，但在其他方面非常相似。
关于database - SSD 使用对基本数据库假设有何影响？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/26640769/