1：MySQL常用的四种引擎的介绍
数据库存储引擎是数据库底层软件组织，数据库管理系统（DBMS）使用数据引擎进行创建、查询、更新和删除数据。不同的存储引擎提供不同的存储机制、索引技巧、锁定水平等功能，使用不同的存储引擎，还可以 获得特定的功能。现在许多不同的数据库管理系统都支持多种不同的数据引擎。MySql的核心就是存储引擎。
（1）：MyISAM存储引擎：不支持事务、也不支持外键，优势是访问速度快，对事务完整性没有 要求或者以select，insert为主的应用基本上可以用这个引擎来创建表
支持3种不同的存储格式，分别是：静态表；动态表；压缩表
静态表：表中的字段都是非变长字段，这样每个记录都是固定长度的，优点存储非常迅速，容易缓存，出现故障容易恢复；缺点是占用的空间通常比动态表多（因为存储时会按照列的宽度定义补足空格）ps：在取数据的时候，默认会把字段后面的空格去掉，如果不注意会把数据本身带的空格也会忽略。
动态表：记录不是固定长度的，这样存储的优点是占用的空间相对较少；缺点：频繁的更新、删除数据容易产生碎片，需要定期执行OPTIMIZE TABLE或者myisamchk-r命令来改善性能
压缩表：因为每个记录是被单独压缩的，所以只有非常小的访问开支
（2）InnoDB存储引擎*
该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引擎，写的处理效率会差一些，并且会占用更多的磁盘空间以保留数据和索引。
InnoDB存储引擎的特点：支持自动增长列，支持外键约束
(3)：MEMORY存储引擎
Memory存储引擎使用存在于内存中的内容来创建表。每个memory表只实际对应一个磁盘文件，格式是.frm。memory类型的表访问非常的快，因为它的数据是放在内存中的，并且默认使用HASH索引，但是一旦服务关闭，表中的数据就会丢失掉。
MEMORY存储引擎的表可以选择使用BTREE索引或者HASH索引，两种不同类型的索引有其不同的使用范围
Hash索引优点：
Hash 索引结构的特殊性，其检索效率非常高，索引的检索可以一次定位，不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点，最后才能访问到页节点这样多次的IO访问，所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引。
Hash索引缺点： 那么不精确查找呢，也很明显，因为hash算法是基于等值计算的，所以对于“like”等范围查找hash索引无效，不支持；
Memory类型的存储引擎主要用于哪些内容变化不频繁的代码表，或者作为统计操作的中间结果表，便于高效地对中间结果进行分析并得到最终的统计结果，。对存储引擎为memory的表进行更新操作要谨慎，因为数据并没有实际写入到磁盘中，所以一定要对下次重新启动服务后如何获得这些修改后的数据有所考虑。
（4）MERGE存储引擎
Merge存储引擎是一组MyISAM表的组合，这些MyISAM表必须结构完全相同，merge表本身并没有数据，对merge类型的表可以进行查询，更新，删除操作，这些操作实际上是对内部的MyISAM表进行的。
2:2种索引的对比
不同的引擎对于索引有不同的支持：Innodb和MyISAM默认的索引是Btree索引；而Mermory默认的索引是Hash索引。
Hash索引
所谓Hash索引，当我们要给某张表某列增加索引时，将这张表的这一列进行哈希算法计算，得到哈希值，排序在哈希数组上。所以Hash索引可以一次定位，其效率很高，而Btree索引需要经过多次的磁盘IO，但是innodb和myisam之所以没有采用它，是因为它存在着好多缺点：
1、因为Hash索引比较的是经过Hash计算的值，所以只能进行等式比较，不能用于范围查询
由于 Hash 索引比较的是进行 Hash 运算之后的 Hash 值，所以它只能用于等值的过滤，不能用于基于范围的过滤，因为经过相应的 Hash 算法处理之后的 Hash 值的大小关系，并不能保证和Hash运算前完全一样。
2、由于哈希值是按照顺序排列的，但是哈希值映射的真正数据在哈希表中就不一定按照顺序排列，所以无法利用Hash索引来加速任何排序操作
由于 Hash 索引中存放的是经过 Hash 计算之后的 Hash 值，而且Hash值的大小关系并不一定和 Hash 运算前的键值完全一样，所以数据库无法利用索引的数据来避免任何排序运算；
3、不能用部分索引键来搜索，因为组合索引在计算哈希值的时候是一起计算的。
对于组合索引，Hash 索引在计算 Hash 值的时候是组合索引键合并后再一起计算 Hash 值，而不是单独计算 Hash 值，所以通过组合索引的前面一个或几个索引键进行查询的时候，Hash 索引也无法被利用。
4、每次都要全表扫描
前面已经知道，Hash 索引是将索引键通过 Hash 运算之后，将 Hash运算结果的 Hash 值和所对应的行指针信息存放于一个 Hash 表中，由于不同索引键存在相同 Hash 值，所以即使取满足某个 Hash 键值的数据的记录条数，也无法从 Hash 索引中直接完成查询，还是要通过访问表中的实际数据进行相应的比较，并得到相应的结果。
5、当哈希值大量重复且数据量非常大时，其检索效率并没有Btree索引高的。
对于选择性比较低的索引键，如果创建 Hash 索引，那么将会存在大量记录指针信息存于同一个 Hash 值相关联。这样要定位某一条记录时就会非常麻烦，会浪费多次表数据的访问，而造成整体性能低下。
B Tree索引使用之经典场景
（1）：匹配全值，对索引中所有值都使用具体值，即是多索引中所有列都有等=等值匹配的条件。
（2）：匹配值的范围查询，对索引的值能够范围查询。
（3）：匹配最左前缀，仅仅使用索引中的最左边列进行查找。（MySql中B树索引使用的首要原则）
（4）：仅对索引进行查询，当查询的列都在索引的字段中时，查询的效率更高。
（5）：匹配列前缀，仅仅使用索引的第一列，并且只包含索引第一列的开头一部分进行查找。
（6）：能够实现索引匹配部分精确而其他部分进行范围匹配
（7）：如果列名是索引，那么使用column_name is null就会使用索引（区别Oracle）。
存在索引但不能使用索引的经典场景
（1）：以%开头的LIKE查询无法利用B树索引。
（2）：数据类型出现隐式转换的时候无法使用。
（3）：复合索引的情况下，如果查询条件不包含索引列最左边部分，即不满足最左原则，是不会使用复合索引的。
（4）：如果MySql估计使用索引比全表扫描更慢，则不会使用。