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编程之家2026-05-251126次浏览

这篇文章给大家聊聊关于mysql数据库引擎,以及mysql在线运行网站对应的知识点,希望对各位有所帮助,不要忘了收藏本站哦。

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MySQL数据库中所支持的3个引擎有哪些

因此,ISAM执行读取操作的速度很快,而且不占用大量的内存和存储资源。 ISAM的两个主要不足之处在于,它不支持事务处理,也不能够容错:如果你的硬盘崩溃了,那么数据文件就无法恢复了。如果你正在把ISAM用在关键任务应用程序里,那就必须经常备份你所有的实时数据,通过其复制特性,MySQL(和PHP搭配之最佳组合)能够支持这样的备份应用程序。 MyISAMMyISAM是MySQL(和PHP搭配之最佳组合)的ISAM扩展格式和缺省的MySQL数据库引擎。除了提供ISAM里所没有的索引和字段管理的大量功能,MyISAM还使用一种表格锁定的机制,来优化多个并发的读写操作。其代价是你需要经常运行OPTIMIZE TABLE命令,来恢复被更新机制所浪费的空间。 MyISAM还有一些有用的扩展,例如用来修复MySQL数据库文件的MyISAMChk工具和用来恢复浪费空间的MyISAMPack工具。 HEAPHEAP允许只驻留在内存里的临时表格。驻留在内存里让HEAP要比ISAM和MyISAM都快,但是它所管理的数据是不稳定的,而且如果在关机之前没有进行保存,那么所有的数据都会丢失。在数据行被删除的时候,HEAP也不会浪费大量的空间。HEAP表格在你需要使用SELECT表达式来选择和操控数据的时候非常有用。要记住,在用完表格之后就删除表格。让我再重复一遍:在你用完表格之后,不要忘记删除表格。 InnoDB和Berkley DB InnoDB和Berkley DB(BDB)数据库引擎都是造就MySQL(和PHP搭配之最佳组合)灵活性的技术的直接产品,这项技术就是MySQL(和PHP搭配之最佳组合)++ API。在使用MySQL(和PHP搭配之最佳组合)的时候,你所面对的每一个挑战几乎都源于ISAM和MyISAM数据库引擎不支持事务处理也不支持外来键。尽管要比ISAM和MyISAM引擎慢很多,但是InnoDB和BDB包括了对事务处理和外来键的支持,这两点都是前两个引擎所没有的。如前所述源码天空,如果你的设计需要这些特性中的一者或者两者,那你就要被迫使用后两个引擎中的一个了。

Mysql数据库3种存储引擎有什么区别

Mysql数据库3种存储(MyISAM、MEMORY、InnoDB)引擎区别:

1、Myisam是Mysql的默认存储引擎,当create创建新表时,未指定新表的存储引擎时,默认使用Myisam。MEMORY、InnoDB不是默认存储引擎。

2、InnoDB存储引擎提供了具有提交、回滚和崩溃恢复能力的事务安全。但是对比Myisam的存储引擎,InnoDB写的处理效率差一些并且会占用更多的磁盘空间以保留数据和索引。

Mysql数据库3种存储(MyISAM、MEMORY、InnoDB)区别对比:

1、MyISAM

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它不支持事务,也不支持外键,尤其是访问速度快,对事务完整性没有要求或者以SELECT、INSERT为主的应用基本都可以使用这个引擎来创建表。

数据文件和索引文件可以放置在不同的目录,平均分配IO,获取更快的速度。要指定数据文件和索引文件的路径,需要在创建表的时候通过DATA DIRECTORY和INDEX DIRECTORY语句指定,文件路径需要使用绝对路径。

2、MEMORY

memory使用存在内存中的内容来创建表。每个MEMORY表实际对应一个磁盘文件,格式是.frm。MEMORY类型的表访问非常快,因为它到数据是放在内存中的,并且默认使用HASH索引,但是一旦服务器关闭,表中的数据就会丢失,但表还会继续存在。

默认情况下,memory数据表使用散列索引,利用这种索引进行“相等比较”非常快,但是对“范围比较”的速度就慢多了。因此,散列索引值适合使用在"="和"<=>"的操作符中,不适合使用在"<"或">"操作符中,也同样不适合用在order by字句里。如果确实要使用"<"或">"或betwen操作符,可以使用btree索引来加快速度。

存储在MEMORY数据表里的数据行使用的是长度不变的格式,因此加快处理速度,这意味着不能使用BLOB和TEXT这样的长度可变的数据类型。VARCHAR是一种长度可变的类型,但因为它在MySQL内部当作长度固定不变的CHAR类型,所以可以使用。

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3、InnoDB

InnoDB存储引擎提供了具有提交、回滚和崩溃恢复能力的事务安全。但是对比MyISAM的存储引擎,InnoDB写的处理效率差一些并且会占用更多的磁盘空间以保留数据和索引。

(1)自动增长列:

InnoDB表的自动增长列可以手工插入,但是插入的如果是空或0,则实际插入到则是自动增长后到值。可以通过"ALTER TABLE...AUTO_INCREMENT=n;"语句强制设置自动增长值的起始值,默认为1,但是该强制到默认值是保存在内存中,数据库重启后该值将会丢失。

可以使用LAST_INSERT_ID()查询当前线程最后插入记录使用的值。如果一次插入多条记录,那么返回的是第一条记录使用的自动增长值。对于InnoDB表,自动增长列必须是索引。如果是组合索引,也必须是组合索引的第一列,但是对于MyISAM表,自动增长列可以是组合索引的其他列,这样插入记录后,自动增长列是按照组合索引到前面几列排序后递增的。

(2)外键约束:

MySQL支持外键的存储引擎只有InnoDB,在创建外键的时候,父表必须有对应的索引,子表在创建外键的时候也会自动创建对应的索引。

如何查看mysql数据库的引擎/MySQL数据库引擎详解

一般情况下,mysql会默认提供多种存储引擎,你可以通过下面的查看:看你的mysql现在已提供什么存储引擎:mysql> show engines;看你的mysql当前默认的存储引擎:mysql> show variables like‘%storage_engine%‘;你要看某个表用了什么引擎(在显示结果里参数engine后面的就表示该表当前用的存储引擎):mysql> show create table表名;

MySQL数据库引擎详解

作为Java程序员,MySQL数据库大家平时应该都没少使用吧,对MySQL数据库的引擎应该也有所了解,这篇文章就让我详细的说说MySQL数据库的Innodb和MyIASM两种引擎以及其索引结构。也来巩固一下自己对这块知识的掌握。

Innodb引擎

Innodb引擎提供了对数据库ACID事务的支持,并且实现了SQL标准的四种隔离级别,关于数据库事务与其隔离级别的内容请见数据库事务与其隔离级别这篇文章。该引擎还提供了行级锁和外键约束,它的设计目标是处理大容量数据库系统,它本身其实就是基于MySQL后台的完整数据库系统,MySQL运行时Innodb会在内存中建立缓冲池,用于缓冲数据和索引。但是该引擎不支持FULLTEXT类型的索引,而且它没有保存表的行数,当SELECT COUNT(*) FROM TABLE时需要扫描全表。当需要使用数据库事务时,该引擎当然是首选。由于锁的粒度更小,写操作不会锁定全表,所以在并发较高时,使用Innodb引擎会提升效率。但是使用行级锁也不是绝对的,如果在执行一个SQL语句时MySQL不能确定要扫描的范围,InnoDB表同样会锁全表。

MyIASM引擎

MyIASM是MySQL默认的引擎,但是它没有提供对数据库事务的支持,也不支持行级锁和外键,因此当INSERT(插入)或UPDATE(更新)数据时即写操作需要锁定整个表,效率便会低一些。不过和Innodb不同,MyIASM中存储了表的行数,于是SELECT COUNT(*) FROM TABLE时只需要直接读取已经保存好的值而不需要进行全表扫描。如果表的读操作远远多于写操作且不需要数据库事务的支持,那么MyIASM也是很好的选择。

两种引擎的选择

大尺寸的数据集趋向于选择InnoDB引擎,因为它支持事务处理和故障恢复。数据库的大小决定了故障恢复的时间长短,InnoDB可以利用事务日志进行数据恢复,这会比较快。主键查询在InnoDB引擎下也会相当快,不过需要注意的是如果主键太长也会导致性能问题,关于这个问题我会在下文中讲到。大批的INSERT语句(在每个INSERT语句中写入多行,批量插入)在MyISAM下会快一些,但是UPDATE语句在InnoDB下则会更快一些,尤其是在并发量大的时候。

Index——索引

索引(Index)是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。MyIASM和Innodb都使用了树这种数据结构做为索引,关于树我也曾经写过一篇文章树是一种伟大的数据结构,只是自己的理解,有兴趣的朋友可以去阅读。下面我接着讲这两种引擎使用的索引结构,讲到这里,首先应该谈一下B-Tree和B+Tree。

B-Tree和B+Tree

B+Tree是B-Tree的变种,那么我就先讲B-Tree吧,相信大家都知道红黑树,这是我前段时间学《算法》一书时,实现的一颗红黑树,大家可以参考。其实红黑树类似2,3-查找树,这种树既有2叉结点又有3叉结点。B-Tree也与之类似,它的每个结点做多可以有d个分支(叉),d称为B- Tree的度,如下图所示,它的每个结点可以有4个元素,5个分支,于是它的度为5。B-Tree中的元素是有序的,比如图中元素7左边的指针指向的结点中的元素都小于7,而元素7和16之间的指针指向的结点中的元素都处于7和16之间,正是满足这样的关系,才能高效的查找:首先从根节点进行二分查找,找到就返回对应的值,否则就进入相应的区间结点递归的查找,直到找到对应的元素或找到null指针,找到null指针则表示查找失败。这个查找是十分高效的,其时间复杂度为O(logN)(以d为底,当d很大时,树的高度就很低),因为每次检索最多只需要检索树高h个结点。

接下来就该讲B+Tree了,它是B-Tree的变种,如下面两张图所示:

vcHLx/i85LLp0a/Qp8LKoaM8L3A+DQo8aDMgaWQ9"myisam引擎的索引结构">MyISAM引擎的索引结构

MyISAM引擎的索引结构为B+Tree,其中B+Tree的数据域存储的内容为实际数据的地址,也就是说它的索引和实际的数据是分开的,只不过是用索引指向了实际的数据,这种索引就是所谓的非聚集索引。

Innodb引擎的索引结构

MyISAM引擎的索引结构同样也是B+Tree,但是Innodb的索引文件本身就是数据文件,即B+Tree的数据域存储的就是实际的数据,这种索引就是聚集索引。这个索引的key就是数据表的主键,因此InnoDB表数据文件本身就是主索引。

因为InnoDB的数据文件本身要按主键聚集,所以InnoDB要求表必须有主键(MyISAM可以没有),如果没有显式指定,则MySQL系统会自动选择一个可以唯一标识数据记录的列作为主键,如果不存在这种列,则MySQL自动为InnoDB表生成一个隐含字段作为主键,这个字段长度为6个字节,类型为长整形。

并且和MyISAM不同,InnoDB的辅助索引数据域存储的也是相应记录主键的值而不是地址,所以当以辅助索引查找时,会先根据辅助索引找到主

键,再根据主键索引找到实际的数据。所以Innodb不建议使用过长的主键,否则会使辅助索引变得过大。建议使用自增的字段作为主键,这样B+Tree的

每一个结点都会被顺序的填满,而不会频繁的分裂调整,会有效的提升插入数据的效率。

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