MYSQL存储引擎对比.
MySQL中的存储空间管理和释放技巧
MySQL中的存储空间管理和释放技巧MySQL是一种常用的开源关系型数据库管理系统，被广泛应用于各种规模的企业和个人项目中。
随着数据量的增长和系统负载的增大，存储空间管理成为了MySQL数据库管理员面临的重要问题之一。
本文将就MySQL中的存储空间管理和释放技巧展开讨论。
一、MySQL存储空间管理基础MySQL的存储引擎是其存储空间管理的核心组成部分。
MySQL支持多种存储引擎，例如InnoDB、MyISAM、Memory等。
每种存储引擎都有其特点和适用场景，不同存储引擎对存储空间的管理方式也略有差异。
1. InnoDB存储引擎InnoDB是MySQL的默认存储引擎，具有ACID事务支持和行级锁定等特性。
InnoDB存储引擎在存储空间管理方面表现较为出色。
它使用了一种称为“聚集索引”的机制，将数据按照主键的顺序进行存储，可以提高查询性能。
同时，InnoDB还支持数据页的压缩和自动扩展等功能，可以有效地管理存储空间。
2. MyISAM存储引擎MyISAM是MySQL的另一种常用的存储引擎，具有全文索引和压缩等特性。
但是，MyISAM在存储空间管理方面相对较弱。
MyISAM使用静态表结构，所有行都具有相同的长度。
这就导致了对于变长字段的存储，可能会浪费较多的存储空间。
此外，MyISAM没有自动压缩和自动扩展功能，需要手动进行优化和维护。
二、MySQL存储空间释放技巧在实际的MySQL数据库管理中，存储空间的释放是一个常见的需求。
下面将介绍一些有效的存储空间释放技巧。
1. 清理未使用的索引索引是MySQL中提高查询性能的重要手段，但是过多或者不必要的索引也会占用较大的存储空间。
通过定期检查和评估索引的使用情况，可以清理掉未使用的索引，释放存储空间。
2. 优化表结构MySQL中的表结构也可以影响存储空间的使用效率。
通过合理设计表结构，可以减少存储空间的浪费。
例如，使用适当的字段类型和长度，避免使用不必要的列等。
mysql和oracle的区别小结（功能性能、选择、使用它们时的sql等对比）
mysql和oracle的区别⼩结（功能性能、选择、使⽤它们时的sql等对⽐）⼀、并发性并发性是oltp数据库最重要的特性，但并发涉及到资源的获取、共享与锁定。
mysql:mysql以表级锁为主，对资源锁定的粒度很⼤，如果⼀个session对⼀个表加锁时间过长，会让其他session⽆法更新此表中的数据。
虽然InnoDB引擎的表可以⽤⾏级锁，但这个⾏级锁的机制依赖于表的索引，如果表没有索引，或者sql语句没有使⽤索引，那么仍然使⽤表级锁。
oracle:oracle使⽤⾏级锁，对资源锁定的粒度要⼩很多，只是锁定sql需要的资源，并且加锁是在数据库中的数据⾏上，不依赖与索引。
所以oracle对并发性的⽀持要好很多。
⼆、⼀致性oracle:oracle⽀持serializable的隔离级别，可以实现最⾼级别的读⼀致性。
每个session提交后其他session才能看到提交的更改。
oracle通过在undo表空间中构造多版本数据块来实现读⼀致性，每个session查询时，如果对应的数据块发⽣变化，oracle会在undo表空间中为这个session构造它查询时的旧的数据块。
mysql:mysql没有类似oracle的构造多版本数据块的机制，只⽀持read commited的隔离级别。
⼀个session读取数据时，其他session 不能更改数据，但可以在表最后插⼊数据。
session更新数据时，要加上排它锁，其他session⽆法访问数据。
三、事务oracle很早就完全⽀持事务。
mysql在innodb存储引擎的⾏级锁的情况下才⽀持事务。
四、数据持久性oracle保证提交的数据均可恢复，因为oracle把提交的sql操作线写⼊了在线联机⽇志⽂件中，保持到了磁盘上，如果出现数据库或主机异常重启，重启后oracle可以考联机在线⽇志恢复客户提交的数据。
mysql:默认提交sql语句，但如果更新过程中出现db或主机重启的问题，也许会丢失数据。
数据库管理系统：PostgreSQL和MySQL的差异
数据库管理系统：PostgreSQL和MySQL的差异PostgreSQL和MySQL是两种常用的关系型数据库管理系统（RDBMS），它们在很多方面都有相似之处，比如都是开源的、可以在多个平台上运行、支持SQL等等。
但是，它们之间也有不同点，这篇文章将简要介绍这些不同点，以便读者可以更好地选择适合自己需求的数据库管理系统。
1.数据类型PostgreSQL和MySQL在数据类型方面有些区别，例如PostgreSQL 支持数组类型、范围类型和JSON类型，而MySQL不支持。
此外，PostgreSQL还支持网络地址和CIDR类型，以及各种几何数据类型，而MySQL则不支持这些类型。
这些不同可能对于需要使用这些数据类型的应用程序有影响。
2.存储引擎MySQL具有多种存储引擎，其中包括InnoDB、MyISAM等。
InnoDB 是MySQL的默认存储引擎，它支持事务和外键。
而MyISAM不支持事务和外键，但比较适合于只读的应用程序。
PostgreSQL则只有一个存储引擎，即MVCC。
MVCC是多版本并发控制的缩写，它是PostgreSQL实现隔离级别的方式。
它允许多个用户同时访问数据库，每个用户看到的数据都是根据他们所在的事务版本而定的。
这些版本是通过创建快照来实现的，这个快照包括所有已提交的数据。
MVCC的优点是可以确保并发访问的同时，还能提供高可靠性和数据完整性，但是，它的缺点是需要更多的存储空间来存储快照，因此可能导致性能下降。
3.复杂操作PostgreSQL在处理复杂操作和大型数据集时更为出色。
例如PostgreSQL支持CTE（公共表表达式）和窗口函数，这些函数可以让用户更轻松地进行复杂的分析操作。
此外，PostgreSQL还支持全文搜索，这使得用户可以更轻松地搜索包含关键字的文本。
MySQL则在处理事务时更为出色。
MySQL支持更严格的事务隔离级别，因此在多个用户执行写操作时，MySQL可以保证数据的一致性和完整性。
Mysql和Postgresql（PGSQL）对比
Mysql和Postgresql（PGSQL）对⽐PostgreSQL与MySQL⽐较使⽤太⼴泛了，以⾄于我不得不将⼀些应⽤从mysql 迁移到postgresql, 很多开源软件都是以Mysql 作为标准，并且以Mysql 作为抽象基础的，但是具体使⽤过程中，发现Mysql 有很多问题，所以都迁移到postgresql上了，转⼀个Mysql 和Postgresql 对⽐的⽂章：PostgreSQL由于是类似Oracle的多进程框架，所以能⽀持⾼并发的应⽤场景，这点与Oracle数据库很像，所以把Oracle DBA转到PostgreSQL数据库上是⽐较容易的，毕竟PostgreSQL数据库与Oracle数据库很相似。
同时，PostgreSQL数据库的源代码要⽐MySQL数据库的源代码更容易读懂，如果团队的C语⾔能⼒⽐较强的知，就能在PostgreSQL数据库上做开发，⽐⽅说实现类似greenplum的系统，这样也能与现在的分布式趋势接轨。
为了说明PostgreSQL的功能，我下⾯简要对⽐⼀下PostgreSQL数据库与MySQL数据库之间的差异：我们先借助Jametong翻译的"从Oracle迁移到Mysql之前必须知道的50件事"，看⼀看如何把Oracle转到MySQL中的困难：50 things to know before migrating Oracle to MySQLby Baron Schwartz,Translated by Jametong1. 对⼦查询的优化表现不佳.2. 对复杂查询的处理较弱3. 查询优化器不够成熟4. 性能优化⼯具与度量信息不⾜5. 审计功能相对较弱6. 安全功能不成熟,甚⾄可以说很粗糙.没有⽤户组与⾓⾊的概念,没有回收权限的功能(仅仅可以授予权限).当⼀个⽤户从不同的主机/⽹络以同样地⽤户名/密码登录之后,可能被当作完全不同的⽤户来处理.没有类似于Oracle的内置的加密功能.7. ⾝份验证功能是完全内置的.不⽀持LDAP,Active Directory以及其它类似的外部⾝份验证功能.8. Mysql Cluster可能与你的想象有较⼤差异.9. 存储过程与触发器的功能有限.10. 垂直扩展性较弱.11. 不⽀持MPP(⼤规模并⾏处理).12. ⽀持SMP(对称多处理器),但是如果每个处理器超过4或8个核(core)时,Mysql的扩展性表现较差.13. 对于时间、⽇期、间隔等时间类型没有秒以下级别的存储类型.14. 可⽤来编写存储过程、触发器、计划事件以及存储函数的语⾔功能较弱.15. 没有基于回滚(roll-back)的恢复功能,只有前滚(roll-forward)的恢复功能.16. 不⽀持快照功能.17. 不⽀持数据库链(database link).有⼀种叫做Federated的存储引擎可以作为⼀个中转将查询语句传递到远程服务器的⼀个表上,不过,它功能很粗糙并且漏洞很多.18. 数据完整性检查⾮常薄弱,即使是基本的完整性约束，也往往不能执⾏。
MySQL和其他数据库的对比及选择指南
MySQL和其他数据库的对比及选择指南引言：在当今信息化时代，数据已经成为企业和组织中最重要的资产之一。
数据库技术的发展和应用已经成为大数据时代的关键驱动力之一。
在众多数据库中，MySQL以其开源、免费、易用等特点受到了广泛的青睐。
然而，随着技术的不断进步和需求的增长，其他数据库也不断崭露头角。
本文将比较MySQL和其他数据库，旨在帮助读者在众多选择中做出明智的决策。
一、性能对比性能是评估数据库的一个重要指标，直接关系着系统的效率和响应速度。
下面我们将MySQL与其他数据库进行性能对比。
1. MySQL vs. OracleOracle数据库是关系数据库的代表，它具有较高的性能和可靠性。
然而，Oracle的高昂的许可费用使其在中小型企业中的应用受到了限制，相比之下，MySQL是一个开源数据库，免费并且易于安装和维护。
针对小规模项目，MySQL 的性能已经完全能够满足需求。
2. MySQL vs. MongoDBMongoDB是一种面向文档的数据库，它以其高性能和水平扩展能力而闻名。
与MySQL相比，MongoDB具有更好的读取和写入性能，尤其适用于处理大量非结构化数据。
然而，MySQL在事务处理和数据一致性方面表现更加出色。
综上所述，根据具体的需求，选择合适的数据库是至关重要的。
如果注重可靠性和事务处理，可以选择MySQL或Oracle；如果注重大数据和高性能，可以选择MongoDB。
二、功能对比数据库的功能也是衡量其优劣的重要标准之一。
不同的数据库在功能方面存在一些差异，下面我们将来比较MySQL和其他数据库的功能。
1. MySQL vs. PostgreSQLPostgreSQL是另一种常见的开源关系型数据库，与MySQL相比，PostgreSQL 在功能方面更加强大。
例如，PostgreSQL支持更多的数据类型、索引和查询优化器，并且具有更好的事务支持和并发控制能力。
2. MySQL vs. Amazon AuroraAmazon Aurora是亚马逊推出的一种兼容MySQL和PostgreSQL的云数据库服务。
NTSE：面向大型互联网应用优化的MySQL存储引擎
消除了缓存与数据库不一致问题。 在线Ｄ Ｄ Ｌ 只在锁表完成阶段才会短暂锁表， 索引创 了开发效率， ＿通过文本数据压缩、基于字典的记录压缩、索引 建阶段和 日志回放阶段的长时间操作过程均不会 影响用户的正常操作 ， 保证了系统的高可用性。 实时Ｄ Ｄ Ｌ 主要针对的是加字段的功能 ， 此时ＮＴ Ｓ Ｅ 只会短暂锁表修改表定义。 Ｎ Ｔ Ｓ Ｅ 每条记录头部记 前缀压缩及紧凑的记录格式等数据压缩技术 ， 通常
可降 低 数据库的 磁盘 空间 占用 及内存 需求Ｕ２ － ￣３ 。
＿提供 了全局、表／ 索引／ 大对象／ ＭＭＳ 等数据库对 象级、连接级等众 多非常丰富 的性 能统 计信 息， 极大地方便了Ｄ Ｂ Ａ的性能诊断与优化。
录有实际存 储的字段 ， 对于 没有包含的新增字段
用默 认 值代 替 。
碎片等 ， 都可以在线进行 ， 不影响事 务读写。虽然
１ Ｏ １
体 信息安全ｔ大数据 云计算与数据库等公
共技术的研发工作。
何登成
网易杭州研究院技术专家 ，负责 自主存储 引擎 Ｎ Ｔ Ｓ Ｅ ／ Ｔ Ｎ Ｔ 的研发工作 。熟悉传统关系型数据库 理论 ，￣Ｏ ｒ ａ ｃ ｉ ｅ 、 ｓ ０ Ｌ 等数据库内核实现机制 有比较深入的了解 。 责任编辑 ：杨爽 （ ｙ ａ ｎ ｇ ｓ ｈ ｕ ａ ｎ ｇ ＠ｃ ｓ ｄ ｎ ． ｎ ｅ ｔ ）
＿支持超高性能的Ｕ Ｐ Ｄ Ａ Ｔ Ｅ 操作， 对数据可靠性要
求不高的数据的Ｕ Ｐ Ｄ Ａ Ｔ Ｅ 不会每次记录 日志 ， 而
是 积 累一 定 的 更 新 后 再 记 录 日志 ，优化 使用 数 据
监控与诊断
ｂ 应用中计数器等对可靠性要 求不高的 成 熟的 商业数 据库￣Ｏｒ ａ ｃ ｌ ｅ 都 提供 了大量的 性 库存储Ｗｅ 能统计 数据方 便ＤＢ Ａ分析数 据库 性能瓶 颈 ，但 数 据 时 的性 能 。 Ｍｙ ｓ Ｑ Ｌ 和Ｉ ｎ ｎ ｏ Ｄ Ｂ 提供的性能数据极少， 导致Ｄ Ｂ Ａ 目前， 我们正在基于Ｎ Ｔ Ｓ Ｅ 研发支持灵活事务模型的 对数据 库内部的状态一无所知 ， 定位原因无从着 存 储 引擎
MySQL存储引擎Myisam和Innodb
以下文章收集的主题包括：MyISAM和Innodb（及其他）存储引擎的特点、优势、缺点，技术细节差异，这两者的性能表现的比较，各自适合应用于怎样的业务和项目。
Innodb对事务控制的支持（原理），行级锁，具体操作。
检查修复工具myisamchk和mysqlcheck对MyISAM的支持（和对Innodb的部分支持），MyISAM的备份与恢复技巧。
Innodb数据文件ibdata*和日志文件ib_logfile*。
Innodb的Per-Table表空间。
MySQL数据表在系统中表现形式有：ISAM、MyISAM、MERGE、BDB、InnoDB和HEAP。
每种数据表在文件系统中都有不同的表示方式，有一个共同点就是每种数据表至少有一个存放数据表结构定义的.frm文件。
ISAM数据表是最原始的数据表（.frm,.ISD,.ISM），MyISAM数据表是ISAM数据表的继承者。
InnoDB 由于采用表空间的概念来管理数据表，所以它只有一个与数据表对应.frm文件，同一目录下的其它文件表示为表空间，存储数据表的数据和索引。
数据目录是用来存放数据表和相关信息的地方，是数据库的核心。
在WINDOWS系统上，数据目录的位置默认是在c:/mysql/data中。
数据目录除存放数据库文件外，还会存放日志文件，状态文件，配置文件，DES密钥文件或服务器的SSL证书与密钥文件等。
在MySQL中，每个数据库其实就是在数据目录下一个子目录，show databases命令相当于列出数据目录中的目录清单。
所以可以通过操作数据目录中的子目录来新建（create）、删除（drop）数据库。
但drop database db_name命令不能删除db_name目录中创建的其它非数据表文件；且由于InnoDB是表空间来管理数据表，所以不能用rm或del命令删除InnoDB的数据表。
参照：mysql学习笔记第三章：D:\superFile\Documents\A-学习编程\数据库\mysql\完整教程_mysql 学习笔记.docMySQL Storage Engine 小记这段时间在看《High Performance MySQL》，看到存储引擎这个地方感到很多细节比较陌生，所以总结小记一些。
PostgreSQL与MySQL对比（转载）
PostgreSQL与MySQL对⽐（转载）所有数据库对⽐可以参考：原⽂地址：⽐较版本：PostgreSQL 11 VS MySQL5.7（innodb引擎） Oracle官⽅社区版版权情况：PostgreSQL 11（免费开源）、MySQL5.7 Oracle官⽅社区版（免费开源）1. CPU限制PGSQL没有CPU核⼼数限制，有多少CPU核就⽤多少MySQL能⽤128核CPU，超过128核⽤不上2. 配置⽂件参数PGSQL⼀共有255个参数，⽤到的⼤概是80个，参数⽐较稳定，⽤上个⼤版本配置⽂件也可以启动当前⼤版本数据库MySQL⼀共有707个参数，⽤到的⼤概是180个，参数不断增加，就算⼩版本也会增加参数，⼤版本之间会有部分参数不兼容情况3. 第三⽅⼯具依赖情况PGSQL只有⾼可⽤集群需要依靠第三⽅中间件，例如：patroni+etcd、repmgrMySQL⼤部分操作都要依靠percona公司的第三⽅⼯具（percona-toolkit，XtraBackup），⼯具命令太多，学习成本⾼，⾼可⽤集群也需要第三⽅中间件，官⽅MGR集群还没成熟4. ⾼可⽤主从复制底层原理PGSQL物理流复制，属于物理复制，跟SQL Server镜像/AlwaysOn⼀样，严格⼀致，没有任何可能导致不⼀致，性能和可靠性上，物理复制完胜逻辑复制，维护简单MySQL主从复制，属于逻辑复制，（sql_log_bin、binlog_format等参数设置不正确都会导致主从不⼀致）⼤事务并⾏复制效率低，对于重要业务，需要依赖 percona-toolkit的pt-table-checksum和pt-table-sync⼯具定期⽐较和修复主从⼀致主从复制出错严重时候需要重搭主从MySQL的逻辑复制并不阻⽌两个不⼀致的数据库建⽴复制关系5. 从库只读状态PGSQL系统⾃动设置从库默认只读，不需要⼈⼯介⼊，维护简单MySQL从库需要⼿动设置参数super_read_only=on，让从库设置为只读，super_read_only参数有bug，链接：6. 版本分⽀PGSQL只有社区版，没有其他任何分⽀版本，PGSQL官⽅统⼀开发，统⼀维护，社区版有所有功能，不像SQL Server和MySQL有标准版、企业版、经典版、社区版、开发版、web版之分国内外还有⼀些基于PGSQL做⼆次开发的数据库⼚商，例如：Enterprise DB、瀚⾼数据库等等，当然这些只是⼆次开发并不算独⽴分⽀MySQL由于历史原因，分裂为三个分⽀版本，MariaDB分⽀、Percona分⽀、Oracle官⽅分⽀，发展到⽬前为⽌各个分⽀基本互相不兼容Oracle官⽅分⽀还有版本之分，分为标准版、企业版、经典版、社区版7. SQL特性⽀持PGSQLSQL特性⽀持情况⽀持94种，SQL语法⽀持最完善，例如：⽀持公⽤表表达式（WITH查询）MySQLSQL特性⽀持情况⽀持36种，SQL语法⽀持⽐较弱，例如：不⽀持公⽤表表达式（WITH查询）关于SQL特性⽀持情况的对⽐，可以参考：8. 主从复制安全性PGSQL同步流复制、强同步（remote apply)、⾼安全，不会丢数据PGSQL同步流复制：所有从库宕机，主库会罢⼯，主库⽆法⾃动切换为异步流复制（异步模式），需要通过增加从库数量来解决，⼀般⽣产环境⾄少有两个从库⼿动解决：在PG主库修改参数synchronous_standby_names =''，并执⾏命令： pgctl reload ，把主库切换为异步模式主从数据完全⼀致是⾼可⽤切换的第⼀前提，所以PGSQL选择主库罢⼯也是可以理解MySQL增强半同步复制，mysql5.7版本增强半同步才能保证主从复制时候不丢数据mysql5.7半同步复制相关参数：参数rpl_semi_sync_master_wait_for_slave_count 等待⾄少多少个从库接收到binlog，主库才提交事务，⼀般设置为1，性能最⾼参数rpl_semi_sync_master_timeout 等待多少毫秒，从库⽆回应⾃动切换为异步模式，⼀般设置为⽆限⼤，不让主库⾃动切换为异步模式所有从库宕机，主库会罢⼯，因为⽆法收到任何从库的应答包⼿动解决：在MySQL主库修改参数rpl_semi_sync_master_wait_for_slave_count=09. 多字段统计信息PGSQL⽀持多字段统计信息MySQL不⽀持多字段统计信息10. 索引类型PGSQL多种索引类型（btree , hash , gin , gist , sp-gist , brin , bloom , rum , zombodb , bitmap，部分索引，表达式索引）MySQLbtree 索引，全⽂索引（低效），表达式索引(需要建虚拟列)，hash 索引只在内存表11. 物理表连接算法PGSQL⽀持 nested-loop join 、hash join 、merge joinMySQL只⽀持 nested-loop join12. ⼦查询和视图性能PGSQL⼦查询，视图优化，性能⽐较⾼MySQL视图谓词条件下推限制多，⼦查询上拉限制多13. 执⾏计划即时编译PGSQL⽀持 JIT 执⾏计划即时编译，使⽤LLVM编译器MySQL不⽀持执⾏计划即时编译14. 并⾏查询PGSQL并⾏查询（多种并⾏查询优化⽅法），并⾏查询⼀般多见于商业数据库，是重量级功能MySQL有限，只⽀持主键并⾏查询15. 物化视图PGSQL⽀持物化视图MySQL不⽀持物化视图16. 插件功能PGSQL⽀持插件功能，可以丰富PGSQL的功能，GIS地理插件，时序数据库插件，向量化执⾏插件等等MySQL不⽀持插件功能17. check约束PGSQL⽀持check约束MySQL不⽀持check约束，可以写check约束，但存储引擎会忽略它的作⽤，因此check约束并不起作⽤（mariadb ⽀持）18. gpu 加速SQLPGSQL可以使⽤gpu 加速SQL的执⾏速度MySQL不⽀持gpu 加速SQL 的执⾏速度19. 数据类型PGSQL数据类型丰富，如 ltree，hstore，数组类型，ip类型，text类型，有了text类型不再需要varchar，text类型字段最⼤存储1GBMySQL数据类型不够丰富20. 跨库查询PGSQL不⽀持跨库查询，这个跟Oracle 12C以前⼀样MySQL可以跨库查询21. 备份还原PGSQL备份还原⾮常简单，时点还原操作⽐SQL Server还要简单，完整备份+wal归档备份（增量）假如有⼀个三节点的PGSQL主从集群，可以随便在其中⼀个节点做完整备份和wal归档备份MySQL备份还原相对不太简单，完整备份+binlog备份（增量）完整备份需要percona的XtraBackup⼯具做物理备份，MySQL本⾝不⽀持物理备份时点还原操作步骤繁琐复杂22. 性能视图PGSQL需要安装pg_stat_statements插件，pg_stat_statements插件提供了丰富的性能视图：如：等待事件，系统统计信息等不好的地⽅是，安装插件需要重启数据库，并且需要收集性能信息的数据库需要执⾏⼀个命令：create extension pg_stat_statements命令否则不会收集任何性能信息，⽐较⿇烦MySQL⾃带PS库，默认很多功能没有打开，⽽且打开PS库的性能视图功能对性能有影响（如：内存占⽤导致OOM bug）23. 安装⽅式PGSQL有各个平台的包rpm包，deb包等等，相⽐MySQL缺少了⼆进制包，⼀般⽤源码编译安装，安装时间会长⼀些，执⾏命令多⼀些MySQL有各个平台的包rpm包，deb包等等，源码编译安装、⼆进制包安装，⼀般⽤⼆进制包安装，⽅便快捷24. DDL操作PGSQL加字段、可变长字段类型长度改⼤不会锁表，所有的DDL操作都不需要借助第三⽅⼯具，并且跟商业数据库⼀样，DDL操作可以回滚，保证事务⼀致性MySQL由于⼤部分DDL操作都会锁表，例如加字段、可变长字段类型长度改⼤，所以需要借助percona-toolkit⾥⾯的pt-online-schema-change⼯具去完成操作将影响减少到最低，特别是对⼤表进⾏DDL操作DDL操作不能回滚25. ⼤版本发布速度PGSQLPGSQL每年⼀个⼤版本发布，⼤版本发布的第⼆年就可以上⽣产环境，版本迭代速度很快PGSQL 9.6正式版推出时间：2016年PGSQL 10 正式版推出时间：2017年PGSQL 11 正式版推出时间：2018年PGSQL 12 正式版推出时间：2019年MySQLMySQL的⼤版本发布⼀般是2年~3年，⼀般⼤版本发布后的第⼆年才可以上⽣产环境，避免有坑，版本发布速度⽐较慢MySQL5.5正式版推出时间：2010年MySQL5.6正式版推出时间：2013年MySQL5.7正式版推出时间：2015年MySQL8.0正式版推出时间：2018年26. returning语法PGSQL⽀持returning语法，returning clause ⽀持 DML 返回 Resultset，减少⼀次 Client <-> DB Server 交互MySQL不⽀持returning语法27. 内部架构PGSQL多进程架构，并发连接数不能太多，跟Oracle⼀样，既然跟Oracle⼀样，那么很多优化⽅法也是相通的，例如：开启⼤页内存MySQL多线程架构，虽然多线程架构，但是官⽅有限制连接数，原因是系统的并发度是有限的，线程数太多，反⽽系统的处理能⼒下降，随着连接数上升，反⽽性能下降⼀般同时只能处理200 ~300个数据库连接28. 聚集索引PGSQL不⽀持聚集索引，PGSQL本⾝的MVCC的实现机制所导致MySQL⽀持聚集索引29. 空闲事务终结功能PGSQL通过设置 idle_in_transaction_session_timeout 参数来终⽌空闲事务，⽐如：应⽤代码中忘记关闭已开启的事务，PGSQL会⾃动查杀这种类型的会话事务MySQL不⽀持终⽌空闲事务功能30. 应付超⼤数据量PGSQL不能应付超⼤数据量，由于PGSQL本⾝的MVCC设计问题，需要垃圾回收，只能期待后⾯的⼤版本做优化MySQL不能应付超⼤数据量，MySQL⾃⾝架构的问题31. 分布式演进PGSQLHTAP数据库：cockroachDB、腾讯Tbase分⽚集群： Postgres-XC、Postgres-XLMySQLHTAP数据库：TiDB分⽚集群：各种各样的中间件，不⼀⼀列举32. 数据库的⽂件名和命名规律PGSQLPGSQL在这⽅⾯做的⽐较不好，DBA不能在操作系统层⾯（停库状态下）看清楚数据库的⽂件名和命名规律，⽂件的数量，⽂件的⼤⼩⼀旦操作系统发⽣⽂件丢失或硬盘损坏，⾮常不利于恢复，因为连名字都不知道PGSQL表数据物理⽂件的命名/存放规律是：在⼀个表空间下⾯，如果没有建表空间默认在默认表空间也就是base⽂件夹下，例如：/data/base/16454/3599base：默认表空间pg_default所在的物理⽂件夹16454：表所在数据库的oid3599：就是表对象的oid，当然，⼀个表的⼤⼩超出1GB之后会再⽣成多个物理⽂件，还有表的fsm⽂件和vm⽂件，所以⼀个⼤表实际会有多个物理⽂件由于PGSQL的数据⽂件布局内容太多，⼤家可以查阅相关资料当然这也不能全怪PGSQL，作为⼀个DBA，时刻做好数据库备份和容灾才是正道，做介质恢复⼀般是万不得已的情况下才会做MySQL数据库名就是⽂件夹名，数据库⽂件夹下就是表数据⽂件，每个表都有对应的frm⽂件和ibd⽂件，存储元数据和表/索引数据，清晰明了，做介质恢复或者表空间传输都很⽅便33. 权限设计PGSQLPGSQL在权限设计这块是⽐较坑爹，抛开实例权限和表空间权限，PGSQL的权限层次有点像SQL Server，db=》schema=》object要说权限，这⾥要说⼀下Oracle，⽤Oracle来类⽐在ORACLE 12C之前，实例与数据库是⼀对⼀，也就是说⼀个实例只能有⼀个数据库，不像MySQL和SQL Server⼀个实例可以有多个数据库，并且可以随意跨库查询⽽PGSQL不能跨库查询的原因也是这样，PGSQL允许建多个数据库，跟ORACLE类⽐就是有多个实例（之前说的实例与数据库是⼀对⼀）⼀个数据库相当于⼀个实例，因为PGSQL允许有多个实例，所以PGSQL单实例不叫⼀个实例，叫集簇（cluster），集簇这个概念可以查阅PGSQL的相关资料PGSQL⾥⾯⼀个实例/数据库下⾯的schema相当于数据库，所以这个schema的概念对应MySQL的database注意点：正因为是⼀个数据库相当于⼀个实例，PGSQL允许有多个实例/数据库，所以数据库之间是互相逻辑隔离的，导致的问题是，不能⼀次对⼀个PGSQL集簇下⾯的所有数据库做操作必须要逐个逐个数据库去操作，例如上⾯说到的安装pg_stat_statements插件，如果您需要在PGSQL集簇下⾯的所有数据库都做性能收集的话，需要逐个数据库去执⾏加载命令⼜例如跨库查询需要dblink插件或fdw插件，两个数据库之间做查询相当于两个实例之间做查询，已经跨越了实例了，所以需要dblink插件或fdw插件，所以道理⾮常简单权限操作也是⼀样逐个数据库去操作，还有⼀个就是PGSQL虽然像SQL Server的权限层次结构db=》schema=》object，但是实际会⽐SQL Server要复杂⼀些，还有就是新建的表还要另外授权在PGSQL⾥⾯，⾓⾊和⽤户是⼀样的，对新⼿⽤户来说有时候会傻傻分不清，也不知道怎么去⽤⾓⾊，所以PGSQL在权限设计这⼀块确实⽐较坑爹MySQL使⽤mysql库下⾯的5个权限表去做权限映射，简单清晰，唯⼀问题是缺少权限⾓⾊user表db表host表tables_priv表columns_priv表34. 发展历史PGSQL在1995年，开发⼈员Andrew Yu和Jolly Chen在Postgres中添加了⼀个SQL（Structured Query Language，结构化查询语⾔）翻译程序，该版本叫做Postgres95，在开放源代码社区发放。
MySQL技术内幕：InnoDB存储引擎(第2版)
5.2.1 二分 查找法
5.2.2 二叉 查找树和平
衡二叉树
5.2 数据结构与算法
5 索引与算法
5.3 B+树
5.3.1 B+树的插 入操作
A
5.3.2 B+树的删 除操作
B
5 索引与算法
01
5.4.1 聚集索 引
04
5.4.4 B+树 索引的管理
02
5.4.2 辅助索 引
03
5.4.3 B+树 索引的分裂
4.3.2 Redundant行记录格 式
4.3.4 Compressed和 Dynamic行记录格式
4表
0 1
4.4.1 File Header
0 4
4.4.4 User Record和 Free Space
0 2
4.4.2 Page Header
0 5
4.4.5 Page Directory
0 3
10.2 InnoDB源代码
21%
结构
10.1 获取InnoDB
存储引擎源代码
15%
10.3.1 Windows下的调试 10.3.2 Linux下的调试
2020
感谢聆听
4.4.3 Infimum 和Supremum
Record
0 6
4.4.6 File Trailer
4.4 InnoDB数据页结构
4.6.1 数据完整 性
4.6.4 对错误数 据的约束
4表
4.6 约束
4.6.2 约束的创 建和查找
4.6.5 ENUM和 SET约束
4.6.3 约束和索 引的区别
4.6.6 触发器与 约束
各类数据库的存储引擎介绍
各类数据库的存储引擎介绍数据库的存储引擎是指数据库管理系统（DBMS）内部的组件，用于处理数据的存储、检索和操作。
不同的数据库系统通常会提供多种不同的存储引擎，每个存储引擎都有其独特的特点和适用场景。
本文将介绍几种常见的数据库存储引擎，包括关系型数据库和非关系型数据库。
一、关系型数据库存储引擎1. InnoDBInnoDB是MySQL数据库中的默认存储引擎，它支持事务、行级锁定和外键约束等特性。
InnoDB使用B+树索引来优化查询性能，并且支持崩溃恢复和数据复制功能，因此在需要高并发处理和数据一致性的场景下较为适用。
2. MyISAMMyISAM是MySQL数据库的另一种存储引擎，它不支持事务和行级锁定，但在读取方面具有较高的性能。
MyISAM使用B树索引来优化查询，并且具有较小的存储空间要求。
因此，在需要快速读取和较少写入的场景下，可以选择MyISAM存储引擎。
3. PostgreSQLPostgreSQL也是一种流行的关系型数据库系统，它支持多种存储引擎，包括B+树索引和哈希索引等。
其中，B+树索引适用于范围查询和排序操作，而哈希索引则适用于等值查询。
此外，PostgreSQL还支持事务、并发控制和数据完整性等高级特性。
二、非关系型数据库存储引擎1. MongoDBMongoDB是一种常用的面向文档的NoSQL数据库系统，它使用B 树索引和地理空间索引来加快查询速度。
MongoDB支持高度可伸缩的分布式架构，并且具有自动分片和复制功能。
此外，MongoDB还支持数据的动态模式，使得数据存储更加灵活。
2. RedisRedis是一种主要用于缓存和会话存储的内存数据库，它使用哈希表和有序集合等数据结构来高效地存储和检索数据。
Redis具有快速的读写速度和丰富的数据类型支持，非常适用于高并发和实时数据处理的场景。
3. CassandraCassandra是一种分布式的高可扩展性NoSQL数据库系统，它使用分布式哈希表来存储和管理数据。
MySQL中的视图和存储过程的性能对比
MySQL中的视图和存储过程的性能对比MySQL中的视图和存储过程是两种常见的数据库功能，它们在处理数据和组织查询方面起着重要的作用。
然而，视图和存储过程在性能方面存在一些差异。
在本文中，我们将探讨MySQL中视图和存储过程的性能对比。
视图是一个虚拟的表，它可以是一个查询的结果或者是由其他表中的数据派生而来。
视图可以简化复杂查询的编写，并提供数据的安全性和抽象性。
视图可以被视为一种虚拟表，当进行查询时，它会动态地从真实表中检索数据。
尽管视图提供了便利性和抽象性，但在性能方面可能存在一些问题。
存储过程是一段预定义的可执行代码，它存储在数据库中并可以被调用。
存储过程可以用于执行一系列的操作，例如插入、更新和删除数据等。
存储过程可以减少网络通信开销，并提供了更好的性能，因为它们在数据库服务器上直接执行。
在性能方面，存储过程通常比视图更高效。
存储过程在数据库服务器上执行，因此减少了与客户端之间的网络通信，从而提高了性能。
此外，存储过程还可以使用缓存来提高查询的执行速度，如果相同的查询被多次调用，存储过程可以在缓存中保存结果，从而避免重新计算。
相比之下，视图的性能可能较低。
当查询一个视图时，MySQL必须在实际的表上执行查询，并将结果返回给视图。
这意味着每次查询视图时都需要执行一次查询，并且可能需要更多的计算和内存开销。
此外，视图可能需要使用多个表进行联接操作，这可能导致性能下降。
虽然视图的性能可能较低，但它在某些情况下仍然非常有用。
例如，在需要将复杂查询结果展示给应用程序或用户时，视图可以提供一个简单的界面。
此外，视图还可以提供数据的安全性，通过限制用户对表的访问权限，只允许他们通过视图访问所需的数据。
因此，在选择视图和存储过程时，需要权衡不同需求和性能要求。
如果性能是最重要的因素，存储过程可能是更好的选择。
存储过程可以提供更好的性能，并且能够减少网络通信的开销。
但是，如果需要简化查询编写，提供数据安全性或者为应用程序提供抽象接口，那么视图可能是更合适的选择。
如何使用MySQL进行数据的差异对比和同步
如何使用MySQL进行数据的差异对比和同步引言在当今数字化时代，数据是企业重要的资产之一。
许多企业使用MySQL作为其首选的关系型数据库管理系统，用于存储和管理其数据。
然而，在多个环境中进行数据的差异对比和同步却是一项具有挑战性的任务。
本文将介绍如何利用MySQL提供的工具和技术来进行数据的差异对比和同步，以便保持数据的一致性和完整性。
一、数据差异对比数据差异对比是指比较两个数据库之间的数据差异，以确定数据的不一致性和丢失。
为了实现这一目标，MySQL提供了多种方法和工具。
下面我们将重点介绍两种常用的数据差异对比方法。
1. 使用MySQL内建函数MySQL内建了一些函数，可以帮助我们进行数据的差异对比。
其中，最常用的是“EXCEPT”函数。
这个函数接受两个查询结果，并返回只出现在第一个查询结果中而没有出现在第二个查询结果中的数据。
通过使用这个函数，我们可以快速找到两个数据库之间的不同之处。
例如，我们有两个数据库A和B，它们都有一个名为"users"的表。
我们可以使用如下语句进行数据差异对比：```SELECT * FROM ersEXCEPTSELECT * FROM ers;```这个查询将返回只在数据库A中出现而没有在数据库B中出现的数据。
2. 使用第三方工具除了MySQL自带的函数以外，还有一些第三方工具可以帮助我们进行数据差异对比。
其中，Data Compare for MySQL是一个较为常用的工具。
它可以帮助我们自动比较两个数据库之间的数据，并生成详细的差异报告。
通过查看报告，我们可以快速了解两个数据库之间的数据差异。
二、数据同步数据同步是指将数据从一个数据库传输到另一个数据库，以保持数据的一致性。
在实际应用中，我们可能需要将数据从生产环境同步到开发环境、将数据从一个地理位置同步到另一个地理位置，等等。
MySQL提供了多种方法和工具来实现数据的同步。
1. 使用mysqldump和mysql命令mysqldump是MySQL提供的一个命令行工具，可以帮助我们导出数据库的结构和数据。
数据库之MySQL集群方案策略（一）
数据库之MySQL集群⽅案策略（⼀）零、为什么需要群集？ 在现在的科技环境下，我们的项⽬中往往会处理越来越多的数据量，随着数据量的递增，单⼀的数据库已经⽆法满⾜我们的业务要求，因此为了解决这⼀系列的数据库瓶颈，我们有了集群的搭建⽅案。
⼀、MySQL版本 引擎对⽐： 1、myisam没有事务⽀持 MariaDB针对MyISAM改进，Aria占⽤空间⼩，并且允许在系统之间轻松进⾏复制。
2、innodb提供事务⽀持，innodb在做任何操作时，会做⼀个⽇志操作，便于恢复。
它是MariaDB 10.2（以及MySQL）的默认存储引擎。
3、xtradb是innodb存储引擎的增强版本，拥有更⾼性能。
MariaDB在10.0.9版本起使⽤XtraDB来代替MySQL的InnoDB。
在MariaDB 10.1之前XtraDB是最佳选择，它是InnoDB的性能增强分⽀，并且是MariaDB 10.1之前的默认引擎。
版本对⽐： 1、Percona提供了⾼性能XtraDB引擎，还提供了PXC⾼可⽤解决⽅案，并且附带了percona-toolkit等DBA管理⼯具箱。
2、MariaDB在10.2.6版本⾥移除Percona XtraDB，换回默认InnoDB，现在10.5默认是InnoDB。
综合多年使⽤经验和性能对⽐，⾸选Percona分⽀，其次是MariaDB，如果你不想冒险，那就选择MYSQL官⽅版本。
推荐MariaDB⼆、Mysql群集⽅案 ⽅案⼀：共享存储 ⼀般共享存储采⽤⽐较多的是 SAN/NAS ⽅案。
SAN：共享存储，主库从库⽤的⼀个存储。
SAN的概念是允许存储设施和解决器（服务器）之间建⽴直接的⾼速连接，通过这种连接实现数据的集中式存储。
优点： 1、保证数据的强⼀致性； 2、与mysql解耦，不会由于mysql的逻辑错误发⽣数据不⼀致的情况； 缺点： 1、SAN价格昂贵； ⽅案⼆：操作系统实时数据块复制 这个⽅案的典型场景是 DRBD，DRBD架构(MySQL+DRBD+Heartbeat) DRDB：这是linux内核板块实现的快级别的同步复制技术。
MySQL中的全文索引与搜索引擎对比
MySQL中的全文索引与搜索引擎对比在当今信息爆炸的时代，搜索引擎成为了我们获取信息的主要途径。
而对于数据库系统来说，如何高效地实现搜索功能也成为了一个重要的课题。
MySQL作为一种流行的关系型数据库系统，提供了全文索引的功能，但是与专门用于搜索的搜索引擎相比，是否能够满足需求呢？本文将从全文索引的原理、功能、应用场景以及与搜索引擎的对比等方面，来探讨MySQL中的全文索引与搜索引擎之间的异同。
一、全文索引的原理和功能全文索引是指数据库系统对文本类数据进行分词处理，并构建索引结构，以提高文本搜索的效率和精确性。
传统的MySQL数据库系统使用B树索引等数据结构来实现基本的索引功能，但是对于大规模文本搜索来说，并不能很好地满足需求。
因此MySQL引入了全文索引的功能，以便更好地处理文本搜索问题。
全文索引的原理主要包括以下几个步骤：1. 分词：将文本数据进行词汇切分，生成词汇表。
2. 倒排索引：将词汇表和具体文档建立关联，构建倒排索引。
3. 查询处理：接收用户的查询请求，将查询条件与倒排索引进行匹配，并返回相关的文档。
全文索引的主要功能包括以下几点：1. 分词支持：全文索引能够对文本进行自动切分，提取关键词汇，并建立索引。
2. 关键词匹配：用户可以通过全文索引来进行关键词的匹配搜索，便于快速定位相关文档。
3. 权重排序：全文索引可以根据查询条件与文档的相关程度进行权重排序，提高搜索结果的准确性。
二、MySQL中的全文索引功能MySQL提供了两种全文索引的实现方式：MyISAM和InnoDB。
MyISAM是MySQL的默认存储引擎，而InnoDB是MySQL 5.6版本之后引入的存储引擎，两者在全文索引的实现上有一些差异。
1. MyISAM全文检索MyISAM使用倒排索引的方式实现全文检索。
可以通过创建FULLTEXT类型的索引来进行全文搜索。
在进行全文检索时，可以使用MATCH函数来指定搜索的字段，使用AGAINST函数来指定搜索的关键字。
mysql常用的存储引擎以及各个使用场景
mysql常用的存储引擎以及各个使用场景MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统，支持多种存储引擎。
不同的存储引擎有不同的特点和适用场景，根据不同的需求选择合适的存储引擎可以提高数据库的性能和扩展性。
下面将介绍几种常用的MySQL存储引擎及其各自的使用场景。
1. InnoDB引擎InnoDB是MySQL的默认存储引擎，它是一个事务安全的存储引擎，支持ACID事务，并且具有高性能和高并发性能。
InnoDB还支持行级锁定和外键约束，并且具有很好的崩溃恢复能力。
由于其强大的事务特性和并发性能，InnoDB适用于需要高可靠性和高性能的应用场景，如电子商务网站、金融系统等。
2.MyISAM引擎MyISAM是MySQL的另一个常用存储引擎，它是一种非事务性的存储引擎。
MyISAM具有较高的性能和较低的存储空间占用，适用于静态数据或只读数据的应用场景。
MyISAM还支持全文索引，适用于需要进行全文的应用。
然而，MyISAM不支持事务和行级锁定，并且在并发写入时会出现锁表的情况，因此不适用于高并发的写入场景。
3.MEMORY引擎MEMORY引擎是MySQL的一种内存存储引擎，将表和索引数据存储在内存中，因此具有非常高的访问速度。
MEMORY引擎适用于对读写速度要求很高的应用，如缓存表、临时表等。
然而，由于数据存储在内存中，因此在数据库重启时会丢失数据，不适用于持久化数据。
4.ARCHIVE引擎ARCHIVE引擎是MySQL的一种归档存储引擎，适用于存储大量的历史数据。
ARCHIVE引擎具有较高的压缩比和较低的存储空间占用，适用于存储需要长期保留但不经常访问的数据。
然而，ARCHIVE引擎不支持索引和事务，仅支持追加操作，因此不适用于需要频繁查询和更新的场景。
5.NDB引擎NDB引擎是MySQL Cluster的存储引擎，是支持分布式高可用架构的存储引擎。
NDB引擎具有高可靠性和高性能，并且支持事务和并发性。
NDB引擎适用于分布式数据库集群的存储，可以提供高可扩展性和高可用性。
Mysql存储引擎详解（MyISAM与InnoDB的区别）（转）
Mysql存储引擎详解（MyISAM与InnoDB的区别）（转）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。
通过选择不同的技术，你能够获得额外的速度或者功能，从⽽改善你的应⽤的整体功能。
存储引擎是基于表的，⽽⾮数据库。
Mysql存储引擎有哪些MyISAM： MyISAM不⽀持事务和⾏级锁，所以MyISAM引擎速度很快，性能优秀。
MyISAM可以对整张表加锁，⽀持并发插⼊，⽀持全⽂索引。
InnoDB ：5.5版本后Mysql的默认数据库，是专为事务设计的存储引擎，⽀持ACID事务，⽀持外键和⾏级锁定，拥有⾼并发处理能⼒。
但是，InnoDB在创建索引和加载数据时，⽐MyISAM慢。
BDB：源⾃Berkeley DB，事务型数据库的另⼀种选择，⽀持COMMIT和ROLLBACK等其他事务特性Memory ：所有数据置于内存，表结构不是存储在内存中的存储引擎，查询时不需要执⾏磁盘I/O操作，所以要⽐MyISAM和InnoDB快很多倍。
但是会占⽤和数据量成正⽐的内存空间。
并且其内容会在Mysql重新启动时丢失，表结构不会丢失.Merge ：将⼀定数量的MyISAM表联合⽽成⼀个整体，在超⼤规模数据存储时很有⽤Archive ：⾮常适合存储⼤量的独⽴的，作为历史记录的数据。
因为它们不经常被读取。
Archive拥有⾼效的插⼊速度，但其对查询的⽀持相对较差Federated：将不同的Mysql服务器联合起来，逻辑上组成⼀个完整的数据库。
⾮常适合分布式应⽤Cluster/NDB ：⾼冗余的存储引擎，⽤多台数据机器联合提供服务以提⾼整体性能和安全性。
适合数据量⼤，安全和性能要求⾼的应⽤CSV：逻辑上由逗号分割数据的存储引擎。
它会在数据库⼦⽬录⾥为每个数据表创建⼀个.CSV⽂件。
这是⼀种普通⽂本⽂件，每个数据⾏占⽤⼀个⽂本⾏。
如何选择合适的数据库存储引擎
如何选择合适的数据库存储引擎数据库存储引擎是关系型数据库管理系统（RDBMS）的核心组件。
它负责对数据进行存储和访问，直接影响着数据库的性能、可靠性和扩展性。
选择合适的数据库存储引擎是数据库设计和应用开发过程中的一个重要决策，本文将介绍一些关键因素和考虑事项，以帮助读者做出明智的选择。
一、需求分析在选择数据库存储引擎之前，首先要明确需求。
需求分析应包括以下几个方面：1. 数据规模：对于小规模数据集，能够满足基本存储和访问需求的数据库存储引擎通常已经足够。
但对于大规模的数据集，需要考虑引擎的性能和扩展性。
2. 数据类型和结构：不同的存储引擎对数据类型和结构的支持程度是不同的。
如果数据结构比较简单，可以选择更轻量级的存储引擎。
而对于复杂的数据结构，可能需要使用支持更高级功能的存储引擎。
3. 并发操作：如果应用需要支持大量并发操作，那么选择一个能够处理高并发的存储引擎非常重要。
某些引擎具有更好的并发控制机制，可以提供更高的性能。
4. 数据一致性和可靠性：对于需要保证数据一致性和可靠性的应用，选择具有事务支持和数据复制功能的存储引擎是必要的。
5. 硬件和系统要求：不同的存储引擎对硬件和操作系统的要求是不同的。
在选择存储引擎时，需要考虑与现有硬件和系统的兼容性。
二、常见的数据库存储引擎下面介绍几种常见的数据库存储引擎，以及它们的特点和适用场景。
1. InnoDB：InnoDB是MySQL的默认存储引擎，也是最常用的存储引擎之一。
它支持事务、行级锁和外键等高级功能，适用于需要保证数据一致性和可靠性的应用。
2. MyISAM：MyISAM是另一个MySQL存储引擎，它具有更简单的结构和较低的存储开销。
但它不支持事务和行级锁等高级功能，适用于只读或读写比较少的应用。
3. PostgreSQL：PostgreSQL是一种功能强大的开源关系型数据库，支持ACID事务和多版本并发控制。
它的存储引擎支持多种数据类型和索引，适用于复杂的数据结构和高并发的应用。
滴滴出行php面试题(3篇)
第1篇一、数据库引擎1. 请简述MySQL的InnoDB和MyISAM两个引擎的特点，并比较它们的优缺点。
InnoDB引擎：（1）支持事务，保证了数据的完整性和一致性。
（2）支持行级锁定，提高了并发性能。
（3）支持外键约束，增强了数据的完整性。
（4）支持复制功能，方便数据的备份和恢复。
MyISAM引擎：（1）不支持事务，但读写性能较高。
（2）不支持行级锁定，适用于读多写少的场景。
（3）不支持外键约束，数据完整性依赖于应用层。
（4）不支持复制功能，备份和恢复较为复杂。
2. 在InnoDB和MyISAM两个引擎中，插入、读取数据速度哪个快？为什么？在大多数情况下，MyISAM引擎的插入、读取数据速度要快于InnoDB引擎。
原因如下：（1）MyISAM引擎不支持事务，因此在插入、读取数据时无需进行事务日志的记录，从而提高了性能。
（2）MyISAM引擎不支持行级锁定，在读取数据时，可以同时读取多个行，提高了并发性能。
3. 如何选择合适的MySQL引擎？选择合适的MySQL引擎需要根据实际应用场景和需求进行判断：（1）如果应用对数据完整性和一致性要求较高，建议使用InnoDB引擎。
（2）如果应用对读写性能要求较高，且读多写少，建议使用MyISAM引擎。
（3）如果应用需要支持复制功能，建议使用InnoDB引擎。
二、索引存储结构1. 请简述MySQL索引的存储结构。
MySQL索引主要分为以下几种存储结构：（1）B树索引：适用于查询操作，具有较高的查询效率。
（2）哈希索引：适用于等值查询，查询效率较高，但无法进行范围查询。
（3）全文索引：适用于全文检索，支持关键词搜索。
2. 请比较B树索引和哈希索引的优缺点。
B树索引和哈希索引的优缺点如下：B树索引：（1）支持范围查询，查询效率较高。
（2）支持排序，便于进行数据的排序操作。
（3）索引结构较为复杂，维护成本较高。
哈希索引：（1）查询效率较高，但仅适用于等值查询。
（2）不支持排序，无法进行数据的排序操作。
数据库数据存储方案与性能评估
数据库数据存储方案与性能评估数据库是现代计算机系统中用于存储和管理数据的重要组件。
在设计数据库系统时，选择合适的数据存储方案极为关键，它将直接影响数据库的性能和可靠性。
本文将探讨数据库数据存储方案的选择和性能评估的方法。
在选择数据库数据存储方案时，需要考虑以下因素：1. 数据库类型：不同类型的数据库有着不同的数据存储特点。
关系型数据库通常使用表格结构存储数据，而NoSQL数据库则更灵活，可以使用键值对、文档或图形等方式存储数据。
选择适合项目需求的数据库类型是选择数据存储方案的第一步。
2. 数据存储引擎：大多数数据库提供了多种存储引擎，每个存储引擎在处理不同类型的工作负载时具有不同的性能和特性。
例如，InnoDB引擎适合事务处理，而MyISAM引擎适合读密集型应用。
根据应用程序的需求，选择合适的存储引擎可以提高数据库的性能。
3. 存储结构：数据库存储结构决定了数据的组织方式。
常见的存储结构包括堆存储、索引存储和哈希存储。
堆存储方式将数据存储在一个没有特定顺序的块中，适用于读取所有数据的场景；索引存储方式通过索引结构加速数据的查找和访问；哈希存储方式使用哈希函数将数据存储在固定大小的哈希表中，适用于需要快速查找数据的场景。
根据应用程序对数据存取的需求，选择合适的存储结构可以提高数据库的性能。
4. 数据分区：对于大规模数据集，将数据进行分区存储可以提高查询性能和数据的可伸缩性。
数据分区可以按照时间、地理位置、数据类型等进行划分，并且可以将不同分区存储在不同的硬件设备上，从而提高数据访问的效率。
以上是选择数据库数据存储方案的一些关键考虑因素。
而性能评估则是在选择方案后，对数据库的性能进行全面评估和优化的过程。
性能评估过程中，可以考虑以下几方面的内容：1. 响应时间：通过测量数据库在各种负载条件下的响应时间，评估数据库对用户请求的处理能力。
较低的响应时间意味着更高的性能。
2. 吞吐量：通过运行一系列负载测试，评估数据库在单位时间内能够处理的请求数量。
mysql高级进阶（优化）
对⽐MyISAM InnoDB主外键×√事务×√⾏表锁表锁，即使操作⼀条记录也会锁住整个表，不适合⾼并发操作⾏锁，操作时只锁⼀⾏，不对其他⾏有有影响适合⾼并发操作缓存只缓存索引，不缓存真实数据不仅仅缓存索引还缓存真实数据，对内存要求较⾼，⽽且内存⼤⼩对性能有决定性影响表空间⼩⼤关注点性能事务默认安装YYmysql ⾼级进阶（优化）mysql 优化mysql 机构介绍索引优化分析查询截取分析主从复制mysql 锁机制mysql 逻辑架构： mysql 的架构可以在不同场景下应⽤并发挥良好作⽤，主要体现在存储引擎的架构上 mysql5.0+默认存储引擎未InnoDB 插件式的存储引擎架构将查询处理和其他的系统任务以及数据的存储提取相分离，这种架构可以根据业务的需求和实际需要选择合适的存储引擎。
1. 连接层2. 服务层3. 引擎层1. show engines ；查看 ==》常⽤MYISAM,INNODB2. 查看默认存储引擎 show variables like '%storage_engine%' 默认InnoDB3. MYISAM 与INNODB 的区别 引⽤⾃csdn ： https:///qq_35642036/article/details/828201784. 4.存储层索引优化分析性能下降sql 慢执⾏时间长等待时间长原因：查詢語句写的慢索引失效关联查询太多join （设计上的缺陷）服务器调优以及各个参数设置（缓冲，线程等）常见通⽤join 查询sql 执⾏顺序join 图建表sql 7种join 索引简介请查看这个博客--》https:///qq_33419463/article/details/9051508优势：提⾼数据检索的效率，降低数据库的io成本通过索引列对数据进⾏排序，降低数据排序成本，降低cpu消耗劣势：实际上索引也是⼀张表，该表保存了主键和索引字段，并指向实体表的记录，所以索引列也是要占⽤空间的虽然索引⼤⼤提⾼查询效率但是会降低更新表的速度，如对标进⾏insert，update，和delete，更新表时mysql不仅要保存数据，还要保存⼀下索引⽂件更新添加了索引列的字段都会调整因为更新所带来的键值变化后的索引信息。
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Myisam 没有
表锁 支持
支持
支持 支持 低 低 高
NDB 没有 储引擎对比
Memory 有
表锁 支持 支持
InnoDB 64TB 支持 行锁 支持 支持
XtraDB 64TB 支持 行锁 支持 支持
支持 支持
支持 支持 支持
支持 支持 支持
N/A 中等 高
高 高 低 支持
不支持事务和灾难自动恢复数据。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。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
优点 没有存储限制，依赖于文件系统限制 非常快速的写入和查询性能 存储消耗低 支持B-TREE和空间索引、全文索引、前 缀索引
的伸缩性，包含用于高性能环境的各种其它特性。它百分百的兼容InnoDB，可 用于替代InnoDB。 XtraDB 包含有所有 InnoDB的健壮性，可依赖的 ACID 兼容 设计和高级 MVCC 架构。XtraDB 在 InnoDB 的坚实基础上构建，使 XtraDB 具 有更多的特性，更好调用，更多的参数指标和更多的扩展。
优点
缺点
ACID事务支持
在线备份工具增加投入成本
支持数据自动崩溃恢复
不支持全文索引和空间索引
支持外键
在线热备
支持缓存数据
MVCC多版本读取支持
适合的应用场景：事务交易应用、电子商务应用、财政金融应用、医
疗应用、零售应用、嵌入式事务交易应用
XtraDB
xtradb相较于innodb，可看做innodb的增强型，可在新的硬件上提供更好
MYSQL
存储引擎对比 INNODB、MYISAM、NDB、MEMORY
各引擎对比 各引擎适用场景
对比测试问题 SYSBENCH——INNODB\MYISAM\XtraDB
目录
01 02 03 04
INNODB
InnoDB存储引擎支持事务，主要面向OLTP方面的应用，其特点是行锁设
置、支持外键，并支持类似于Oracle的非锁定读，即默认情况下读不产生锁。 InnoDB将数据放在一个逻辑表空间中（类似Oracle）。InnoDB通过多版本并发 控制来获得高并发性，实现了ANSI标准的4种隔离级别，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。
对比测试问题
• 用tpcc测myisam类的表会报如下错误，MYISAM在频繁插入数据时会有这个问题：
• Memory存储引擎的数据都存储在内存中，测试硬件配置不够，导入2000w、 1000w、500w、100w条数据，用sysbench测试，没有任何反馈结果，如果如 果数据量很少，如100条或1w条则可测，但与其它的引擎测试场景不一样，没 有可对比性
优点 ACID事务支持 支持数据自动崩溃恢复 支持外键 在线热备 支持缓存数据 MVCC多版本读取支持 支持cluster-index
缺点 不支持全文索引和空间索引
适合的应用场景：嵌入式事务交易应用、 web2.0事务应用、金融证
券应用、零售应用、电子商务应用
MYISAM
MyISAM引擎是MySQL数据库的常用存储引擎，快速的载入数据和读取数据，
缺点 不支持事务 不支持崩溃恢复 不支持在线热备 不支持外键
适合的应用场景：数据仓库、嵌入式应用、硬件设备、博客、日志存
储、认证系统
MEMORY
Memory存储引擎是专为非交易型应用，高速存取数据，数据100 ％的
存在内存中永远不会写入磁盘。因此适用于临时的，需要频繁读写，对性能 速度要求严格的应用中。
高 高 低 支持
对比测试问题
• tpcc测ndb，会报如下错误，由于ndb不支持外键约束： ERROR 1506 (HY000): Foreign key clause is not yet supported in conjunction with partitioning
• 用sysbench测ndb，数据每次插入到94w会报： [root@rac2 sysbench]# ./sysbench --test=oltp --mysql-host=127.0.0.1 -mysql-port=3306 --mysql-user=root --mysql-db=test --dbdriver=mysql --oltp-table-size=20000000 prepare sysbench 0.4.12.5: multi-threaded system evaluation benchmark Creating table 'sbtest'... Creating 20000000 records in table 'sbtest'... FATAL: failed to create test table! FATAL: Failed to create test tables
优点 极快的读写操作 支持B-TERR和HASH索引 内存数据库
缺点 服务器关闭，数据丢失 不支持事务，不支持外键 不支持全文索引和空间索引 不能存储BLOB和TEXT数据
适合的应用场景：需要高速读取数据的应用、Web2.0 、Web
session 应用、数据仓库
NDB
NDB存储引擎是专为交易型应用，而且高可用性和系统崩溃恢复支持要求极为严
直接使用专有API访问数据性能更高 每个表的最大字段数128个，字段 名最大为31个字符，每行最大8k
适合的应用场景：电信系统、Web2.0 、Web session 应用、嵌入式
事务系统、 搜索引擎、贸易和投资管理交互系统
特点 存储限制 事务安全 锁机制 B树索引 哈希索引 全文索引 集群索引 数据缓存 索引缓存 数据可压缩 空间使用 内存使用 批量插入的速度 支持外键
格的应用设计的。无共享存储格式，内部采用了同步复制技术，以提供高达99.999 ％的可用性，数据主要存放在内存中，提供快速反应时间为查询和数据处理行动。
优点
缺点
分布式数据存储支持
不支持临时表
快速的自动恢复数据
不支持全文本索引和前缀索引
内存级数据库性能
事务只支持全部回滚
快速的基于主键查询的速度
不支持外键约束