MyISAM

最近在复习数据库索引部分，看到了 fulltext，也即全文索引，虽然全文索引在平时的业务中用到的不多，但是感觉它有点儿意思，所以花了点时间研究一下，特此记录。 引入 概念 通过数值比较、范围过滤等就可以完成绝大多数我们需要的查询，但是，如果希望通过关键字的匹配来进行查询过滤，那么就需要基于相似度的查询，而不是原来的精确数值比较。全文索引就是为这种场景设计的。 你可能会说，用 like + % 就可以实现模糊匹配了，为什么还要全文索引？like + % 在文本比较少时是合适的，但是对于大量的文本数据检索，是不可想象的。全文索引在大量的数据面前，能比 like + % 快 N 倍，速度不是一个数量级，但是全文索引可能存在精度问题。 你可能没有注意过全文索引，不过至少应该对一种全文索引技术比较熟悉：各种的搜索引擎。虽然搜索引擎的索引对象是超大量的数据，并且通常其背后都不是关系型数据库，不过全文索引的基本原理是一样的。 版本支持 开始之前，先说一下全文索引的版本、存储引擎、数据类型的支持情况 MySQL 5.6 以前的版本，只有 MyISAM 存储引擎支持全文索引； MySQL 5.6 及以后的版本，MyISAM 和 InnoDB 存储引擎均支持全文索引; 只有字段的数据类型为 char、varchar、text 及其系列才可以建全文索引。 测试或使用全文索引时，要先看一下自己的

数据库锁 共享锁(Shared lock) 例1： ---------------------------------------- T1: select * from table (请想象它需要执行1个小时之久，后面的sql语句请都这么想象） T2: update table set column1='hello' 过程：T1运行 （加共享锁) T2运行等待T1运行完之后再运行T2 之所以要等，是因为T2在执行update前，试图对table表加一个排他锁，而数据库规定同一资源上不能同时共存共享锁和排他锁。所以T2必须等T1执行完，释放了共享锁，才能加上排他锁，然后才能开始执行update语句。 例2： ---------------------------------------- T1: select * from table T2: select * from table 这里T2不用等待T1执行完，而是可以马上执行。 分析： T1运行，则table被加锁，比如叫lockA T2运行，再对table加一个共享锁，比如叫lockB。 两个锁是可以同时存在于同一资源上的（比如同一个表上）。这被称为共享锁与共享锁兼容。这意味着共享锁不阻止其它session同时读资源，但阻止其它session update 例3： ---------------------------------

mysql存储引擎概述 什么是存储引擎？ 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。 例如，如果你在研究大量的临时数据，你也许需要使用内存存储引擎。内存存储引擎能够在内存中存储所有的表格数据。又或者，你也许需要一个支持事务处理的数据库(以确保事务处理不成功时数据的回退能力)。 这些不同的技术以及配套的相关功能在MySQL中被称作存储引擎(也称作表类型)。 MySQL默认配置了许多不同的存储引擎，可以预先设置或者在MySQL服务器中启用。你可以选择适用于服务器、数据库和表格的存储引擎，以便在选择如何存储你的信息、如何检索这些信息以及你需要你的数据结合什么性能和功能的时候为你提供最大的灵活性。 选择如何存储和检索你的数据的这种灵活性是MySQL为什么如此受欢迎的主要原因。其它 数据库系统 (包括大多数商业选择)仅支持一种类型的 数据存储 。 遗憾的是，其它类型的数据库解决方案采取的“一个尺码满足一切需求”的方式意味着你要么就牺牲一些性能，要么你就用几个小时甚至几天的时间详细调整你的数据库。使用MySQL，我们仅需要修改我们使用的存储引擎就可以了 mysql支持哪些存储引擎？ 　　mysql5

mysql存储引擎概述 存储引擎说白了就是如何存储数据、如何为存储的数据建立索引和如何更新、查询数据等技术的实现方 法。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（即存储和操作此表的类型） SQL 解析器、SQL 优化器、缓冲池、存储引擎等组件在每个数据库中都存在,但不是每 个数据库都有这么多存储引擎。MySQL 的插件式存储引擎可以让存储引擎层的开发人员设 计他们希望的存储层,例如,有的应用需要满足事务的要求,有的应用则不需要对事务有这 么强的要求 ;有的希望数据能持久存储,有的只希望放在内存中,临时并快速地提供对数据 的查询。 一种类型表明的是一种存储方式 存储引擎：就是表的类型，不同的类型就会对应不同的处理机制去处理他 事务：就是要么同时成功，要么同时不成功 mysql支持哪些存储引擎？ mysql5.6支持的存储引擎包括InnoDB、MyISAM、MEMORY、CSV、BLACKHOLE、FEDERATED、MRG_MYISAM、ARCHIVE、PERFORMANCE_SCHEMA。 其中NDB和InnoDB提供事务安全表，其他存储引擎都是非事务安全表。 各种存储引擎的特性 InnoDB MySql 5.6 版本默认的存储引擎。InnoDB 是一个事务安全的存储引擎，它具备提交、回滚以及崩溃恢复的功能以保护用户数据。InnoDB

mysql引擎介绍 1，概念 　　mysql5.6支持的存储引擎包括InnoDB、MyISAM、MEMORY、CSV、BLACKHOLE、FEDERATED、MRG_MYISAM、ARCHIVE、PERFORMANCE_SCHEMA。其中NDB和InnoDB提供事务安全表，其他存储引擎都是非事务安全表。 mysql支持的存储引擎 MySQL服务器采用了多层设计和独立模块，插件式存储引擎体系结构，允许将存储引擎加载到正在运新的MySQL服务器中，图中的Pluggable Storage Engines部分。采用MySQL服务器体系结构，由于在存储级别上（也就是Pluggable Storage Engines）提供了一致和简单的应用模型和API，应用程序编程人员和DBA可不再考虑所有的底层实施细节。因此，尽管不同的存储引擎具有不同的能力，应用程序是与之分离的。存储引擎就司职与文件系统打交道了。 并发性：某些应用程序比其他应用程序具有很多的颗粒级锁定要求（如行级锁定）。 事务支持：并非所有的应用程序都需要事务，但对的确需要事务的应用程序来说，有着定义良好的需求，如ACID兼容等。 引用完整性：通过DDL定义的外键，服务器需要强制保持关联数据库的引用完整性。 物理存储：它包括各种各样的事项，从表和索引的总的页大小，到存储数据所需的格式，到物理磁盘。 索引支持

一. 存储引擎 1. 什么是存储引擎？ 与其他数据库例如Oracle 和SQL Server等数据库中只有一种存储引擎不同的是，MySQL有一个被称为“Pluggable Storage Engine Architecture”(可替换存储引擎架构)的特性，也就意味着MySQL数据库提供了多种存储引擎。用户可以根据不同的需求为数据表选择不同的存储引擎，用户也可以根据自己的需要编写自己的存储引擎。MySQL数据库在实际的工作中其实分为了语句分析层和存储引擎层，其中语句分析层就主要负责与客户端完成连接并且事先分析出SQL语句的内容和功能，而存储引擎层则主要负责接收来自语句分析层的分析结果，完成相应的数据输入输出和文件操作。简而言之，就是如何存储数据、如何为存储的数据建立索引和如何更新、查询数据等技术的实现方法。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（即存储和操作此表的类型）。 2. 存储引擎种类 存储引擎 说明 MyISAM 高速引擎，拥有较高的插入，查询速度，但不支持事务 InnoDB 5.5版本后MySQL的默认数据库，支持事务和行级锁定，比MyISAM处理速度稍慢 ISAM MyISAM的前身，MySQL5.0以后不再默认安装 MRG_MyISAM(MERGE) 将多个表联合成一个表使用，在超大规模数据存储时很有用 Memory 内存存储引擎

原文: 我的MYSQL学习心得（九） 我的MYSQL学习心得（九） 我的MYSQL学习心得（一） 我的MYSQL学习心得（二） 我的MYSQL学习心得（三） 我的MYSQL学习心得（四） 我的MYSQL学习心得（五） 我的MYSQL学习心得（六） 我的MYSQL学习心得（七） 我的MYSQL学习心得（八） 这一篇《我的MYSQL学习心得（九）》将会讲解MYSQL的索引 索引是在存储引擎中实现的，因此每种存储引擎的索引都不一定完全相同，并且每种存储引擎也不一定支持所有索引类型。 根据存储引擎定义每个表的最大索引数和最大索引长度。所有存储引擎支持每个表至少16个索引，总索引长度至少为256字节。 大多数存储引擎有更高的限制。MYSQL中索引的存储类型有两种：BTREE和HASH，具体和表的存储引擎相关； MYISAM和InnoDB存储引擎只支持BTREE索引；MEMORY和HEAP存储引擎可以支持HASH和BTREE索引 索引的优点： 1、通过创建唯一索引，保证数据库表每行数据的唯一性 2、大大加快数据查询速度 3、在使用分组和排序进行数据查询时，可以显著减少查询中分组和排序的时间 索引的缺点： 1、维护索引需要耗费数据库资源 2、索引需要占用磁盘空间，索引文件可能比数据文件更快达到最大文件尺寸 3、当对表的数据进行增删改的时候，因为要维护索引，速度会受到影响 索引的分类 1

1、索引是什么 　　索引（Index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。可以得到索引的本质：索引是数据结构。 　　可以理解为“排好序的快速查找数据结构” 　　在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据, 　　这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法，这种数据结构就是索引。 2、优势 　　类似大学图书馆建书目索引，提高数据检索效率，降低数据库的IO成本。 　　通过索引对数据进行排序，降低数据排序的成本，降低了CPU的消耗。 3、劣势 　　实际上索引也是一张表，该表保存了主键与索引字段，并指向实体表的记录，所以索引列也是要占空间的。 　　虽然索引大大提高了查询速度，同时确会降低更新表的速度，如对表进行INSERT、UPDATE、DELETE。 　　因为更新表时，MySQL不仅要保存数据，还要保存一下索引文件每次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。 4、索引的分类 　　　注意：索引是在存储引擎中实现的，也就是说不同的存储引擎，会使用不同的索引 　　　　　　　　　　　　MyISAM和InnoDB存储引擎：只支持BTREE索引， 也就是说默认使用BTREE，不能够更换 　　　　　　　　　　　　MEMORY/HEAP存储引擎：支持HASH和BTREE索引 　　　　　　　1、索引我们分为四类来讲

一、索引 B+ Tree 原理 MySQL 索引 索引优化 索引的优点 索引的使用条件 二、查询性能优化 使用 Explain 进行分析 优化数据访问 重构查询方式 三、存储引擎 InnoDB MyISAM 比较 四、数据类型 整型 浮点数 字符串 时间和日期 五、切分 水平切分 垂直切分 Sharding 策略 Sharding 存在的问题 六、复制 主从复制 读写分离 参考资料 一、索引 B+ Tree 原理 1. 数据结构 B Tree 指的是 Balance Tree，也就是平衡树。平衡树是一颗查找树，并且所有叶子节点位于同一层。 B+ Tree 是基于 B Tree 和叶子节点顺序访问指针进行实现，它具有 B Tree 的平衡性，并且通过顺序访问指针来提高区间查询的性能。 在 B+ Tree 中，一个节点中的 key 从左到右非递减排列，如果某个指针的左右相邻 key 分别是 key i 和 key i+1 ，且不为 null，则该指针指向节点的所有 key 大于等于 key i 且小于等于 key i+1 。 2. 操作 进行查找操作时，首先在根节点进行二分查找，找到一个 key 所在的指针，然后递归地在指针所指向的节点进行查找。直到查找到叶子节点，然后在叶子节点上进行二分查找，找出 key 所对应的 data。 插入删除操作会破坏平衡树的平衡性，因此在插入删除操作之后