0、1、4、5、6、10、リニアなどのさまざまな設定に対応します。タイプは以下のように定義されます。多くの場合「ストライプ化」と呼ばれていますが、パフォーマンス指向のストライプ化データマッピング技術です。これは、アレイに書き込まれるデータがストライプに分割され、アレイのメンバーディスク全体に書き込まれることを意味します。パフォーマンスを実現できますが、冗長性は提供されません。実装は、アレイ内の最小デバイスのサイズまで、メンバーデバイス全体にデータをストライプ化します。複数のデバイスのサイズが少し異なる場合、それぞれのデバイスは最小ドライブと同じサイズであるかのように処理されます。内の最小メンバーパーティションの容量と同じになります。形式よりも長く使用されています。アレイ内の各メンバーディスクに同一データを書き込むことで冗長性を提供し、各ディスクに対して「ミラーリング」コピーをそのまま残します。ミラーリングは、データの可用性の単純化と高レベルにより、いまでも人気があります。以上のディスクと連携して、非常に優れたデータ信頼性を提供し、読み取り集中型のアプリケーションに対してパフォーマンスが向上しますが、比較的コストが高くなります。内でミラーリングされている最小のパーティションと同じ容量になります。つのディスクのみで動作できます。つのディスクドライブで連結します。デバイスを意図的に設計する特定の状況で使用されることはほとんどありません。念頭に置いてください。このオプションとしては使用できません。実際には必要な場合は、ユーザーが手動で作成できます。引いたものになります。アレイのパフォーマンスは常に非対称になります。読み込みは書き込みを上回ります。帯域幅とメインメモリーの帯域幅を消費し、データだけでなくパリティーも書き込むため、実際のデータをディスクに書き込むときに余分なバス帯域幅も消費するためです。読み取りが必要なのは、アレイが劣化状態にない限り、パリティーではなくデータでを読み取るだけです。その結果、通常の動作条件下で同じ量のデータ転送を行う場合は、読み取りによってドライブへのトラフィック、またはコンピュータのバスを経由するトラフィックが少なくなります。固有の書き込みボトルネックを排除します。パリティー計算プロセス自体のみがパフォーマンスのボトルネックです。パリティーが非常に高速になるため、通常はボトルネックではありません。アレイに多数のメンバーデバイスがあり、組み合わせたすべてのデバイス間のデータ転送速度が十分であれば、このボトルネックは再生できます。パフォーマンスは非対称であり、読み取りは書き込みを大幅に上回ります。