鞭辟入里之mysql存储引擎

MySQL中的数据用各种不同的技术存储在文件(或者内存)中。这些技术中的每一种技术都使用不同的存储机制、索引技巧、锁定水平并且最终提供广泛的不同的功能和能力。
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MyISAM

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
每个MyISAM在磁盘上存储成3个文件,其中文件名和表名都相同,但是扩展名分别为:

.frm(存储表定义)
MYD(MYData,存储数据)
MYI(MYIndex,存储索引)
  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。
  每个MyISAM表都有一个标志,服务器或myisamchk程序在检查MyISAM数据表时会对这个标志进行设置。MyISAM表还有一个标志用来表明该数据表在上次使用后是不是被正常的关闭了。如果服务器以为当机或崩溃,这个标志可以用来判断数据表是否需要检查和修复。如果想让这种检查自动进行,可以在启动服务器时使用–myisam-recover现象。这会让服务器在每次打开一个MyISAM数据表是自动检查数据表的标志并进行必要的修复处理。MyISAM类型的表可能会损坏,可以使用CHECK TABLE语句来检查MyISAM表的健康,并用REPAIR TABLE语句修复一个损坏到MyISAM表。
  MyISAM的表还支持3种不同的存储格式:

静态(固定长度)表
动态表
压缩表
  其中静态表是默认的存储格式。静态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,这种存储方式的优点是存储非常迅速,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。静态表在数据存储时会根据列定义的宽度定义补足空格,但是在访问的时候并不会得到这些空格,这些空格在返回给应用之前已经去掉。同时需要注意:在某些情况下可能需要返回字段后的空格,而使用这种格式时后面到空格会被自动处理掉。
  动态表包含变长字段,记录不是固定长度的,这样存储的优点是占用空间较少,但是频繁到更新删除记录会产生碎片,需要定期执行OPTIMIZE TABLE语句或myisamchk -r命令来改善性能,并且出现故障的时候恢复相对比较困难。
  压缩表由myisamchk工具创建,占据非常小的空间,因为每条记录都是被单独压缩的,所以只有非常小的访问开支。

InnoDB

InnoDB是一个健壮的事务型存储引擎,这种存储引擎已经被很多互联网公司使用,为用户操作非常大的数据存储提供了一个强大的解决方案。我的电脑上安装的MySQL 5.6.13版,InnoDB就是作为默认的存储引擎。InnoDB还引入了行级锁定外键约束,在以下场合下,使用InnoDB是最理想的选择:

1.更新密集的表。InnoDB存储引擎特别适合处理多重并发的更新请求。
2.事务。InnoDB存储引擎是支持事务的标准MySQL存储引擎。
3.自动灾难恢复。与其它存储引擎不同,InnoDB表能够自动从灾难中恢复。
4.外键约束。MySQL支持外键的存储引擎只有InnoDB。
5.支持自动增加列AUTO_INCREMENT属性

一般来说,如果需要事务支持,并且有较高的并发读取频率,InnoDB是不错的选择。

MEMORY

使用MySQL Memory存储引擎的出发点是速度。为得到最快的响应时间,采用的逻辑存储介质是系统内存。虽然在内存中存储表数据确实会提供很高的性能,但当mysqld守护进程崩溃时,所有的Memory数据都会丢失。获得速度的同时也带来了一些缺陷。它要求存储在Memory数据表里的数据使用的是长度不变的格式,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内部当做长度固定不变的CHAR类型,所以可以使用

一般在以下几种情况下使用Memory存储引擎:

1.目标数据较小,而且被非常频繁地访问。在内存中存放数据,所以会造成内存的使用,可以通过参数max_heap_table_size控制Memory表的大小,设置此参数,就可以限制Memory表的最大大小。

2.如果数据是临时的,而且要求必须立即可用,那么就可以存放在内存表中。

3.存储在Memory表中的数据如果突然丢失,不会对应用服务产生实质的负面影响。

Memory同时支持散列索引和B树索引。B树索引的优于散列索引的是,可以使用部分查询和通配查询,也可以使用<、>和>=等操作符方便数据挖掘。散列索引进行“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,不适合在<或>操作符中,也同样不适合用在order by子句中

MERGE

MERGE存储引擎是一组MyISAM表的组合,这些MyISAM表结构必须完全相同,尽管其使用不如其它引擎突出,但是在某些情况下非常有用。说白了,Merge表就是几个相同MyISAM表的聚合器;Merge表中并没有数据,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表进行操作。Merge存储引擎的使用场景。

对于服务器日志这种信息,一般常用的存储策略是将数据分成很多表,每个名称与特定的时间端相关。例如:可以用12个相同的表来存储服务器日志数据,每个表用对应各个月份的名字来命名。当有必要基于所有12个日志表的数据来生成报表,这意味着需要编写并更新多表查询,以反映这些表中的信息。与其编写这些可能出现错误的查询,不如将这些表合并起来使用一条查询,之后再删除Merge表,而不影响原来的数据,删除Merge表只是删除Merge表的定义,对内部的表没有任何影响。

ARCHIVE

Archive是归档的意思,在归档之后很多的高级功能就不再支持了,仅仅支持最基本的插入和查询两种功能。在MySQL 5.5版以前,Archive是不支持索引,但是在MySQL 5.5以后的版本中就开始支持索引了。Archive拥有很好的压缩机制,它使用zlib压缩库,在记录被请求时会实时压缩,所以它经常被用来当做仓库使用。
区别于InnoDB和MyISAM这两种引擎,ARCHIVE提供了压缩功能,拥有高效的插入速度,但是这种引擎不支持索引,所以查询性能较差一些。 archive存储引擎支持insert、replace和select操作,但是不支持update和delete

场景1:存储引擎基本上用于数据归档;它的压缩比非常的高,存储空间大概是innodb的10-15分之一所以它用来存储历史数据非常的适合,由于它不支持索引同时也不能缓存索引和数据,所以它不适合作为并发访问表的存储引擎。

场景2:由于高压缩和快速插入的特点Archive非常适合作为日志表的存储引擎,但是前提是不经常对该表进行查询操作。

BLACKHOLE(黑洞引擎):

该存储引擎支持事务,而且支持mvcc的行级锁,写入这种引擎表中的任何数据都会消失,主要用于做日志记录或同步归档的中继存储,这个存储引擎除非有特别目的,否则不适合使用。
场景1:

使用BLACKHOLE存储引擎的表不存储任何数据,但如果mysql启用了二进制日志,SQL语句被写入日志(并被复制到从服务器)。这样使用BLACKHOLE存储引擎的mysqld可以作为主从复制中的中继重复器或在其上面添加过滤器机制。例如,假设你的应用需要从服务器侧的过滤规则,但传输所有二进制日志数据到从服务器会导致较大的网络流量。在这种情况下,在主服务器主机上建立一个伪从服务器进程。

场景二:

如果配置一主多从的话,多个从服务器会在主服务器上分别开启自己相对应的线程,执行binlogdump命令而且多个此类进程并不是共享的。为了避免因多个从服务器同时请求同样的事件而导致主机资源耗尽,可以单独建立一个伪的从服务器或者叫分发服务器。

CSV:

使用该引擎的MySQL数据库表会在MySQL安装目录data文件夹中的和该表所在数据库名相同的目录中生成一个.CSV文件(所以,它可以将CSV类型的文件当做表进行处理),这种文件是一种普通文本文件,每个数据行占用一个文本行。该种类型的存储引擎不支持索引,即使用该种类型的表没有主键列;另外也不允许表中的字段为null。csv的编码转换需要格外注意。

场景:

这种引擎支持从数据库中拷入/拷出CSV文件。如果从电子表格软件输出一个CSV文件,将其存放在MySQL服务器的数据目录中,服务器就能够马上读取相关的CSV文件。同样,如果写数据库到一个CSV表,外部程序也可以立刻读取它。在实现某种类型的日志记录时,CSV表作为一种数据交换格式,特别有用。

PERFORMANCE_SCHEMA:

该引擎主要用于收集数据库服务器性能参数。这种引擎提供以下功能:提供进程等待的详细信息,包括锁、互斥变量、文件信息;保存历史的事件汇总信息,为提供MySQL服务器性能做出详细的判断;对于新增和删除监控事件点都非常容易,并可以随意改变mysql服务器的监控周期,例如(CYCLE、MICROSECOND)。 MySQL用户是不能创建存储引擎为PERFORMANCE_SCHEMA的表。

场景: DBA能够较明细得了解性能降低可能是由于哪些瓶颈。

Federated:

该存储引擎可以不同的Mysql服务器联合起来,逻辑上组成一个完整的数据库。这种存储引擎非常适合数据库分布式应用

Federated存储引擎可以使你在本地数据库中访问远程数据库中的数据,针对federated存储引擎表的查询会被发送到远程数据库的表上执行,本地是不存储任何数据的。

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