金融行业传统数据库一般如何解决io需求？

看了下面有chatgpt的回答，真是又系统又全面。那我认为在chatgpt系统回答的基础上，实际行业内该怎么解决这个问题。首先需要搞清楚这个io问题是怎么产生的，然后才是去解决。数据库的io主要是数据和日志的读写，所以得具体区分是哪一种，然后才是具体优化措施。
1. 如果仅仅是日志的同步读写影响性能，可以考虑日志与数据分开，采用更高性能的存储。
2. 如果是大量数据读写的性能问题，那么考虑的第一是优化sql，解决无效的大量读写，第二是调整数据库参数，看看是不是哪里不合适导致的大量读写。例如增加缓存，增加checkpoint执行频率等。最后才是考虑升级机器内存存储等方式。
3. 还有一种原因是传统数据库本身不应该承载的业务，可以迁移到大数据相关的平台去计算。

总之io问题只是个结果，真正要合理的解决应该分析引发的最终原因。我比较不推荐无脑扩容，钱花了效果也不一定多好。