MYISAM
MyISAM是一种数据库存储引擎，主要用于MySQL数据库管理体系。MyISAM是MySQL的默认存储引擎之一，直到MySQL 5.5版本以后，InnoDB取代了MyISAM成为默认的存储引擎。
MyISAM的特点包括
- 非事务性：MyISAM不支持事务处理。这意味着它无法保证在发生故障时数据的完备性和一致性。
- 表锁定：MyISAM在执行大多数写操作时利用表级锁定，而不是行级锁定。这意味着当一个查询正在修改表的部分数据时，其他的写入和更新查询必须等待。
- 全文索引支持：MyISAM支持全文搜刮索引，这是其对某些特定类型的查询（如文本搜刮）具有较高性能的原因之一。
- 数据和索引分离：MyISAM存储引擎将数据文件（.MYD）和索引文件（.MYI）分开存储。
- 压缩表：MyISAM支持表压缩，可以在不需要修改数据的环境下提供更高效的存储方式。
尽管MyISAM在某些场景下体现精良，尤其是在读麋集型应用中，但它的缺乏事务支持、表级锁定和不支持崩溃后的自动恢复等特性使得它在需要高可靠性和并发处理的应用中不如InnoDB引擎受欢迎。
INNODB
InnoDB存储引擎相比于MyISAM，引入了多项改进和加强功能，特殊是在事务支持、数据完备性和性能优化方面。以下是InnoDB与MyISAM比力的几个关键改进点：
- 事务支持
- ACID-compliant：InnoDB提供完全的ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）事务支持，确保数据库操作的安全可靠，而MyISAM则不支持事务。
- 回滚和恢复：InnoDB支持事务的回滚和崩溃恢复功能，即使在体系故障后也能保证数据的一致性和完备性。
- 锁定机制
- 行级锁定：InnoDB支持行级锁定，这答应多个查询在同一表上并发执行，只锁定它们需要访问的数据行。这大大提高了并发访问的性能。
- 死锁检测：InnoDB可以或许自动检测并处理死锁环境，而MyISAM仅支持表级锁定，容易在高并发环境下造成性能瓶颈。
- 数据完备性
- 外键支持：InnoDB支持外键束缚，可以欺凌维护表之间的关系，确保数据库的引用完备性。MyISAM则不支持外键。
- 自动崩溃恢复：InnoDB通过日志（如redo log）来支持自动崩溃恢复，保证数据不丢失。
- 存储布局
- 聚集索引：InnoDB利用聚集索引来存储表数据，每个表的数据行都存放在其主键的索引叶节点上，这使得基于主键的查询更加快速。
- 更高的空间效率：InnoDB在存储管理上接纳了更为高效的算法，包括利用可变长度字段存储技能，相比MyISAM能更好地处理空间分配和碎片整理。
- 性能优化
- 缓冲池：InnoDB拥有本身的缓冲池，用于缓存数据和索引，这可以显著提升数据的读取速率。
- 顺应性哈希索引：InnoDB可以根据访问模式自动构建哈希索引，进一步提升查询性能。
- 多版本并发控制（MVCC）
- 读写分离：InnoDB通过MVCC支持一致性的非锁定读取，即使在其他事务正在修改数据的时候也能保持查询的高性能和一致性。
综上所述，InnoDB在确保数据完备性、支持事务处理、提高并发性能以及自动化恢复等方面都有显著上风，使其成为了处理复杂、高要求的数据库操作的首选引擎。
在InnoDB存储引擎中，利用自增ID作为主键是一种常见的做法，但这不是默认举动也不是必须的。选择是否利用自增ID作为主键取决于表的具体需求和数据的性子。
主键
- 简朴性：自增ID提供了一种简朴的方法来保证每条记载的唯一性，每次插入新记载时，数据库会自动增长ID的值。
- 性能：在InnoDB中，聚集索引是基于主键建立的。如果主键是自增ID，数据将会次序插入，这有助于淘汰页面分裂和维护成本，从而提高性能。
在InnoDB存储引擎中，删除操作不会每次都移动剩余的全部行。相反，InnoDB接纳一种复杂的管理方式来处理行删除，以最大限度地淘汰对数据库性能的影响。下面是InnoDB处理删除操作的一些关键点：
行删除的处理方式
- 标志删除：在InnoDB中，删除操作通常会将行标志为“已删除”，而不是立即从数据页中物理删除。这种方式可以淘汰删除操作的开销，因为不需要立即重排和移动数据。
- 页合并和分裂：当数据页中的行被删除到一定程度后，InnoDB大概会集并数据页以节省空间。这种合并操作大概涉及移动一些行，但不会每次删除操作都执行。相反，页合并是在需要时才进行的操作。
- 空闲空间重用：已标志为删除的行所占用的空间会被认为是“空闲空间”，可以在后续的插入操作中重用。这种机制帮助淘汰频繁删除和插入操作所带来的空间浪费。
- 延迟删除：在某些环境下，InnoDB会延迟物理删除行，并在后台执行这些删除操作。这可以降低对前台操作的影响，提高体系的整体性能。
影响和优化
- 碎片化：虽然删除操作不会立即移动全部剩余行，但频繁的删除和插入操作大概会导致数据页的碎片化，影响查询性能。定期优化表（比方利用OPTIMIZE TABLE命令）可以帮助淘汰碎片化。
- 自增主键和插入次序：利用自增主键时，插入操作通常会将新行添加到数据页的末了，这淘汰了插入操作的页面分裂和移动行的需求。删除操尴尬刁难插入次序的影响相对较小。
- 表维护：定期进行表维护和优化操作（比方ANALYZE TABLE和OPTIMIZE TABLE）可以帮助保持表的性能和效率。这些操作可以重组数据页，淘汰碎片，优化查询性能。
示例优化命令
- OPTIMIZE TABLE Employees;
- ANALYZE TABLE Employees;
结论
在InnoDB中，删除操作不会每次都移动剩余的全部行，而是通过标志删除、页合并、空闲空间重用和延迟删除等机制来高效管理删除操作的影响。理解这些机制可以帮助更好地设计和维护数据库表，以保持其性能和效率。
- 便利性：利用自增ID作为主键可以很容易地追踪最新插入的记载，也方便实施某些数据操作和维护任务。
利用自增ID的考虑
- 自增ID作为聚集索引：在InnoDB中，如果没有显式指定主键，InnoDB会尝试利用第一个唯一索引（全部键列都定义为非空）作为主键。如果表中没有如许的唯一索引，InnoDB会自动生成一个隐蔽的聚集索引。
- 应用场景：自增ID非常得当那些不需要复杂业务键作为主键的应用。对于某些业务模型，大概更符合利用业务相关的数据（如订单号、用户ID等）作为主键。
实现方式
在MySQL中，可以在创建表时指定某个列为自增主键，比方：
- CREATE TABLE Users (
- UserID INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
- UserName VARCHAR(100),
- PRIMARY KEY (UserID)
- );
总结
虽然利用自增ID作为主键在InnoDB中非常广泛，但这并不是欺凌的。选择最得当你的数据和业务需求的主键类型是紧张的。自增ID提供了一种高效且易于管理的方式来处理数据，特殊是在需要快速插入大量记载的环境下。然而，在处理复杂的业务逻辑或需要多列作为主键来确保业务数据唯一性的环境下，大概需要考虑其他选项。
分页
在InnoDB存储引擎中，尽管数据文件本身就是索引文件，数据仍然被构造成页（pages）。分页是数据库存储体系中的一个基本概念，用于高效管理磁盘I/O和内存利用。
InnoDB中的分页概念
- 页（Page）
- InnoDB将数据存储在称为“页”的固定大小的数据块中。默认环境下，每个页的大小为16KB。
- 页是InnoDB中的最小存储单元，全部的数据操作都是以页为单元进行的。
- 页的类型
- 数据页（Data Pages）：存储表的现实数据行。
- 索引页（Index Pages）：存储B+树的索引节点。
- 其他页（如Undo Log Pages、体系页等）：存储用于事务管理、体系信息等的特殊数据。
B+树与分页
在InnoDB中，B+树布局被用来构造和管理索引和数据。B+树中的每个节点都对应一个页。这意味着B+树的节点现实上是分页管理的。
- 根节点和中心节点：这些节点通常存储在索引页中。它们包含键值和指向子节点的指针。
- 叶子节点：这些节点存储在数据页中。它们包含完备的数据行记载或指向现实数据行的指针（在辅助索引中）。
分页的实现和管理
- 页的分配和管理
- InnoDB利用“表空间”（Tablespace）来管理页的分配。一个表空间包含多个段（Segments），每个段包含多个区（Extent），每个区包含多个页（段/区/页）。
- 页在需要时从表空间中分配，并在不再需要时归还给表空间。
- 页内构造
- 在每个页中，数据以记载的情势存储。InnoDB利用一种称为“堆布局”的方式在页内管理数据。
- 页内的数据记载通过指针链接在一起，这种链接方式使得数据可以次序访问和插入。
- 页的分裂和合并
- 当一个页满了，需要插入更多数据时，页会分裂成两个页。这是B+树维护平衡和高效查找性能的一个关键过程。
- 当数据删除后，如果页的利用率很低，InnoDB大概会将数据合并到其他页中，并开释这个页。
分页的优点
分页机制使得InnoDB可以或许高效地管理大量数据和索引，分页的优点包括：
- 淘汰磁盘I/O：通过分页，InnoDB可以一次加载和写入多个记载，淘汰磁盘I/O操作的次数，提高性能。
- 内存管理：分页使得数据库可以有效地利用缓存，加载所需的页到内存中进行操作，而不需要一次加载整个表。
- 空间管理：分页帮助InnoDB更好地管理磁盘空间，通过分裂和合并页来优化存储利用。
示例说明分页
假设有一个包含大量数据的表Employees，此中有一个聚集索引（主键为EmployeeID）。数据和索引都以B+树布局存储在页中。
- CREATE TABLE Employees (
- EmployeeID INT AUTO_INCREMENT,
- LastName VARCHAR(255),
- FirstName VARCHAR(255),
- PRIMARY KEY (EmployeeID)
- ) ENGINE=InnoDB;
- 根节点和中心节点存储在索引页中。
- 叶子节点存储在数据页中，每个页包含多少行记载。
- 当插入新数据时，如果某个数据页已满，InnoDB会分裂该页，将一部分记载移到一个新的数据页中。
结论
InnoDB确实利用B+树来构造索引和数据，并且数据文件本身是索引文件。然而，分页仍然是其存储管理的焦点概念。分页机制通过将数据和索引分块存储，优化了磁盘I/O和内存利用，确保了数据库在处理大规模数据时的高效性和可靠性。
MYISAM VS INNODB
InnoDB存储引擎的特点
- 数据文件本身就是索引文件
- 聚集索引：在InnoDB中，表的数据文件按照主键次序存储，并形成一个B+树布局。这意味着表的数据文件现实上是一个包含全部数据的索引文件。
- 完备的数据记载：B+树的叶子节点包含完备的数据记载。因此，通过主键查找数据时，可以直接定位到存储数据的物理位置。
- 辅助索引
- 存储主键值：辅助索引（非聚集索引）的叶子节点存储的是对应记载的主键值，而不是直接存储数据记载的物理地址。这意味着在通过辅助索引查找数据时，起首通过辅助索引找到主键值，然后再通过主键在聚集索引中找到完备的数据记载。
- 二次查找：这种设计虽然增长了一次查找操作，但由于B+树布局的高效性，这种查找通常仍然黑白常快速的。
MyISAM存储引擎的特点
- 数据文件和索引文件分离
- 数据文件：MyISAM存储引擎将表的数据存储在一个独立的数据文件（.MYD）中。
- 索引文件：索引信息存储在一个独立的索引文件（.MYI）中。
- 索引存储物理地址
- 索引指针：无论是主索引照旧辅助索引，MyISAM的索引文件中存储的是指向数据文件中现实数据记载的物理地址。因此，通过索引查找数据时，可以直接定位到数据文件中的物理位置。
- 直接访问：这种设计使得通过索引查找数据时，可以直接访问数据文件中的相应记载。
确认和总结
- InnoDB
- 表数据文件按B+树构造，叶子节点存储完备的数据记载。
- 聚集索引基于主键，数据文件本身就是主索引。
- 辅助索引存储主键值，通过主键查找完备数据。
- MyISAM
- 数据文件和索引文件分离。
- 索引文件存储指向数据文件中记载的物理地址。
- 通过索引可以直接定位到数据记载。
这两个存储引擎在设计上的差别导致它们在性能、数据完备性支持、事务处理能力和适用场景上的不同。InnoDB更得当需要高并发写操作和事务支持的场景，而MyISAM得当读操作较多、对事务支持要求较低的场景。
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