数据库存储引擎
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。
因为在关系数据库中数据的存储是以表的形式存储的,所以存储引擎也可以称为表类型(Table Type,即存储和操作此表的类型)。
如创建一个InnoDB类型的表:
CREATE TABLE `brand` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`brand_name` varchar(64) NOT NULL,
`brand_logo` varchar(255) NOT NULL,
`description` varchar(255) NOT NULL,
`parent_id` int(11) NOT NULL,
`layer` int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
`enabled` int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
`path` varchar(255) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
UNIQUE KEY `brand_name` (`brand_name`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
mysql存储引擎
MySQL给开发者提供了查询存储引擎的功能,执行以下sql即可查询到mysql中的存储引擎。
SHOW ENGINES
我的mysql版本是5.7.22,下面是在Navicat中执行的结果。
InnoDB存储引擎
InnoDB是事务型数据库的首选引擎,通过上图也看到了,InnoDB是目前MYSQL的默认事务型引擎,是目前最重要、使用最广泛的存储引擎。支持事务安全表(ACID),支持行锁定和外键。
InnoDB主要特性有:
1、InnoDB给MySQL提供了具有提交、回滚和崩溃恢复能力的事物安全(ACID兼容)存储引擎。InnoDB锁定在行级并且也在SELECT语句中提供一个类似Oracle的非锁定读。这些功能增加了多用户部署和性能。在SQL查询中,可以自由地将InnoDB类型的表和其他MySQL的表类型混合起来,甚至在同一个查询中也可以混合
2、InnoDB是为处理巨大数据量的最大性能设计。它的CPU效率可能是任何其他基于磁盘的关系型数据库引擎锁不能匹敌的
3、InnoDB存储引擎完全与MySQL服务器整合,InnoDB存储引擎为在主内存中缓存数据和索引而维持它自己的缓冲池。InnoDB将它的表和索引在一个逻辑表空间中,表空间可以包含数个文件(或原始磁盘文件)。这与MyISAM表不同,比如在MyISAM表中每个表被存放在分离的文件中。InnoDB表可以是任何尺寸,即使在文件尺寸被限制为2GB的操作系统上
4、InnoDB支持外键完整性约束,存储表中的数据时,每张表的存储都按主键顺序存放,如果没有显示在表定义时指定主键,InnoDB会为每一行生成一个6字节的ROWID,并以此作为主键
5、InnoDB被用在众多需要高性能的大型数据库站点上
InnoDB不创建目录,使用InnoDB时,MySQL将在MySQL数据目录下创建一个名为ibdata1的10MB大小的自动扩展数据文件,以及两个名为ib_logfile0和ib_logfile1的5MB大小的日志文件。
场景:由于其支持事务处理,支持外键,支持崩溃修复能力和并发控制。如果需要对事务的完整性要求比较高(比如银行),要求实现并发控制(比如售票),那选择InnoDB有很大的优势。如果需要频繁的更新、删除操作的数据库,也可以选择InnoDB,因为支持事务的提交(commit)和回滚(rollback)。
MyISAM存储引擎
MyISAM基于ISAM存储引擎,并对其进行扩展。它是在Web、数据仓储和其他应用环境下最常使用的存储引擎之一。MyISAM拥有较高的插入、查询速度,但不支持事物和外键。
MyISAM主要特性有:
1、大文件(达到63位文件长度)在支持大文件的文件系统和操作系统上被支持
2、当把删除和更新及插入操作混合使用的时候,动态尺寸的行产生更少碎片。这要通过合并相邻被删除的块,以及若下一个块被删除,就扩展到下一块自动完成
3、每个MyISAM表最大索引数是64,这可以通过重新编译来改变。每个索引最大的列数是16
4、最大的键长度是1000字节,这也可以通过编译来改变,对于键长度超过250字节的情况,一个超过1024字节的键将被用上
5、BLOB和TEXT列可以被索引,支持FULLTEXT类型的索引,而InnoDB不支持这种类型的索引
6、NULL被允许在索引的列中,这个值占每个键的0~1个字节
7、所有数字键值以高字节优先被存储以允许一个更高的索引压缩
8、每个MyISAM类型的表都有一个AUTO_INCREMENT的内部列,当INSERT和UPDATE操作的时候该列被更新,同时AUTO_INCREMENT列将被刷新。所以说,MyISAM类型表的AUTO_INCREMENT列更新比InnoDB类型的AUTO_INCREMENT更快
9、可以把数据文件和索引文件放在不同目录
10、每个字符列可以有不同的字符集
11、有VARCHAR的表可以固定或动态记录长度
12、VARCHAR和CHAR列可以多达64KB
存储格式:
1、静态表(默认):
字段都是非变长的(每个记录都是固定长度的)。存储非常迅速、容易缓存,出现故障容易恢复;占用空间通常比动态表多。
2、动态表:
占用的空间相对较少,但是频繁的更新删除记录会产生碎片,需要定期执行optimize table或myisamchk -r命令来改善性能,而且出现故障的时候恢复比较困难。
3、压缩表:
使用myisampack工具创建,占用非常小的磁盘空间。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。
静态表的数据在存储的时候会按照列的宽度定义补足空格,在返回数据给应用之前去掉这些空格。如果需要保存的内容后面本来就有空格,在返回结果的时候也会被去掉。(其实是数据类型char的行为,动态表中若有这个数据类型也同样会有这个问题)
使用MyISAM引擎创建数据库,将产生3个文件。文件的名字以表名字开始,扩展名之处文件类型:frm文件存储表定义、数据文件的扩展名为.MYD(MYData)、索引文件的扩展名时.MYI(MYIndex)。
场景:如果表主要是用于插入新记录和读出记录,那么选择MyISAM能实现处理高效率。
MERGE存储引擎
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。
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。
MEMORY存储引擎
MEMORY存储引擎将表中的数据存储到内存中,未查询和引用其他表数据提供快速访问。MEMORY主要特性有:
1、MEMORY表的每个表可以有多达32个索引,每个索引16列,以及500字节的最大键长度
2、MEMORY存储引擎执行HASH和BTREE索引。
3、可以在一个MEMORY表中有非唯一键值
4、MEMORY表使用一个固定的记录长度格式
5、MEMORY不支持BLOB或TEXT列
6、MEMORY支持AUTO_INCREMENT列和对可包含NULL值的列的索引
7、MEMORY表在所由客户端之间共享(就像其他任何非TEMPORARY表)
8、MEMORY表内存被存储在内存中,内存是MEMORY表和服务器在查询处理时的空闲中,创建的内部表共享
9、当不再需要MEMORY表的内容时,要释放被MEMORY表使用的内存,应该执行DELETE FROM或TRUNCATE TABLE,或者删除整个表(使用DROP TABLE)
MEMORY存储引擎默认使用哈希(HASH)索引,其速度比使用B-+Tree型要快,但也可以使用B树型索引。由于这种存储引擎所存储的数据保存在内存中,所以其保存的数据具有不稳定性,比如如果mysqld进程发生异常、重启或计算机关机等等都会造成这些数据的消失,所以这种存储引擎中的表的生命周期很短,一般只使用一次。现在mongodb、redis等NOSQL数据库愈发流行,MEMORY存储引擎的使用场景越来越少。
场景:如果需要该数据库中一个用于查询的临时表。
ARCHIVE存储引擎
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。
场景: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。
CSV存储引擎
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。
BLACKHOLE存储引擎(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: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。
PERFORMANCE_SCHEMA存储引擎
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存储引擎
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。
缺点:
1.对本地虚拟表的结构修改,并不会修改远程表的结构
2.truncate 命令,会清除远程表数据
3. drop命令只会删除虚拟表,并不会删除远程表
4.不支持 alter table 命令
5. select count(*), select * from limit M, N 等语句执行效率非常低,数据量较大时存在很严重的问题,但是按主键或索引列查询,则很快,如以下查询就非常慢(假设 id 为主索引)
select id from db.tablea where id >100 limit 10 ;
而以下查询就很快:
select id from db.tablea where id >100 and id<150
6. 如果虚拟虚拟表中字段未建立索引,而实体表中为此字段建立了索引,此种情况下,性能也相当差。但是当给虚拟表建立索引后,性能恢复正常。
7. 类似 where name like "str%" limit 1 的查询,即使在 name 列上创建了索引,也会导致查询过慢,是因为federated引擎会将所有满足条件的记录读取到本地,再进行 limit 处理。
场景: dblink。
存储引擎的选择
来源:CSDN
作者:无知是恶
链接:https://blog.csdn.net/ToBeGoodBoy/article/details/103701409