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Mysql两种存储引擎优缺点比较

2020-01-21 08:00:00
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2008

索引是 MySQL数据库很重要的一部分,它对数据表查询性能的好坏起着决定性的作用,尤其是对大表作用更加明显。 作为索引中最为常见的一种类型,B-Tree索引大都采用的是 B+Tree数据结构来存储数据(NDB集群存储引擎内部实际上采用 T-Tree结构存储这种索引)。B-Tree通常也意味着所有的值都是按顺序存储的。 大多数的 MySQL引擎都支持这种索引,而不同的存储引擎以不同的方式来实现 B-Tree索引,性能方面各有优劣。


先来查看一下mysql有哪些存储引擎

输入命令mysql> show engines; 我们可以看到可以使用的各种搜索引擎
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| Engine             | Support | Comment                                                        | Transactions | XA   | Savepoints |
+--------------------+---------+----------------------------------------------------------------+--------------+------+------------+
| FEDERATED        | NO      | Federated MySQL storage engine                                 | NULL         | NULL | NULL       |
| MEMORY             | YES     | Hash based, stored in memory, useful for temporary tables      | NO           | NO   | NO         |
| InnoDB             | DEFAULT | Supports transactions, row-level locking, and foreign keys     | YES          | YES  | YES        |
| PERFORMANCE_SCHEMA | YES     | Performance Schema                                             | NO           | NO   | NO         |
| MyISAM             | YES     | MyISAM storage engine                                          | NO           | NO   | NO         |
| MRG_MYISAM         | YES     | Collection of identical MyISAM tables                          | NO           | NO   | NO         |
| BLACKHOLE          | YES     | /dev/null storage engine (anything you write to it disappears) | NO           | NO   | NO         |
| CSV                | YES     | CSV storage engine                                             | NO           | NO   | NO         |
| ARCHIVE            | YES     | Archive storage engine                                         | NO           | NO   | NO         |
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mysql支持存储引擎有好几种,这里主要讨论常用的几种存储引擎。
INNODB

INNODB索引实现
与 MyISAM相同的一点是,InnoDB 也采用 B+Tree这种数据结构来实现 B-Tree索引。而很大的区别在于,InnoDB 存储引擎采用“聚集索引”的数据存储方式实现B-Tree索引,所谓“聚集”,就是指数据行和相邻的键值紧凑地存储在一起,注意 InnoDB 只能聚集一个叶子页(16K)的记录(即聚集索引满足一定的范围的记录),因此包含相邻键值的记录可能会相距甚远。
在 InnoDB 中,表被称为 索引组织表(index organized table),InnoDB 按照主键构造一颗 B+Tree (如果没有主键,则会选择一个唯一的并且非空索引替代,如果没有这样的索引,InnoDB则会隐式地定义一个主键来作为聚集索引),同时叶子页中存放整张表的行记录数据,也可以将聚集索引的叶子节点称为数据页,非叶子页可以看做是叶子页的稀疏索引。
这种实现方式,给予了 InnoDB 按主键检索的超高性能。可以有目的性地选择聚集索引,比如一个邮件表,可以选择用户ID来聚集数据,这样只需要从磁盘读取较少并且连续的数据页就能获得某个id的用户全部的邮件,避免了读取分散页时所耗费的随机I/O。
InnoDB 则是 I/O 操作,Innodb读写采用MVCC来支持高并发。

全表扫描: 
当InnoDB做全表扫描时并不高效,因为 InnoDB 实际上并没有顺序读取,在大多情况下是在随机读取。做全表扫描时,InnoDB 会按主键顺序扫描页面和行。这应用于所有的InnoDB 表,包括碎片化的表。如果主键页表没有碎片(存储主键和行的页表),全表扫描是相当快,因为读取顺序接近物理存储顺序。但是当主键页有碎片时,该扫描就会变得十分缓慢

行级锁
提供行锁(locking on row level),提供与 Oracle 类型一致的不加锁读取(non-locking read in SELECTs),另外,InnoDB表的行锁也不是绝对的,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,例如update table set num=1 where name like “%aaa%”

MYISAM

MyISAM索引的实现
每个MyISAM在磁盘上存储成三个文件。第一个文件的名字以表的名字开始,扩展名指出文件类型。MyISAM索引文件【.MYI (MYIndex)】和数据文件【.MYD (MYData)】是分离的,索引文件仅保存记录所在页的指针(物理位置),通过这些地址来读取页,进而读取被索引的行。先来看看结构图 
 
上图很好地说明了树中叶子保存的是对应行的物理位置。通过该值,存储引擎能顺利地进行回表查询,得到一行完整记录。同时,每个叶子页也保存了指向下一个叶子页的指针。从而方便叶子节点的范围遍历。 而对于二级索引,在 MyISAM存储引擎中以与上图同样的方式实现,这也说明了 MyISAM的索引方式是“非聚集的”,与 Innodb的“聚集索引”形成了对比

MyISAM 默认会把索引读入内存,直接在内存中操作;

表级锁
小结:Innodb强调多功能性,支持的拓展功能比较多,myisam主要侧重于性能

区别
InnoDB支持事务,MyISAM不支持,对于InnoDB每一条SQL语言都默认封装成事务,自动提交,这样会影响速度,所以最好把多条SQL语言放在begin和commit之间,组成一个事务;
InnoDB是聚集索引,数据文件是和索引绑在一起的,必须要有主键,通过主键索引效率很高。但是辅助索引需要两次查询,先查询到主键,然后再通过主键查询到数据。因此,主键不应该过大,因为主键太大,其他索引也都会很大。而MyISAM是非聚集索引,数据文件是分离的,索引保存的是数据文件的指针。主键索引和辅助索引是独立的。
InnoDB不保存表的具体行数,执行select count(*) from table时需要全表扫描。而MyISAM用一个变量保存了整个表的行数,执行上述语句时只需要读出该变量即可,速度很快;
Innodb不支持全文索引,而MyISAM支持全文索引,查询效率上MyISAM要高;


选择

是否要支持事务,如果要请选择innodb,如果不需要可以考虑MyISAM;
如果表中绝大多数都只是读查询,可以考虑MyISAM,如果既有读写也挺频繁,请使用InnoDB。
系统奔溃后,MyISAM恢复起来更困难,能否接受;
MySQL5.5版本开始Innodb已经成为Mysql的默认引擎(之前是MyISAM),说明其优势是有目共睹的,如果你不知道用什么,那就用InnoDB,至少不会差。
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