InnoDB和MyISAM的差别
InnoDB和MyISAM是在使用MySQL最常用的两个表类型,各有优缺点,视具体应用而定。下面是已知的两者之间的差别,仅供参考。
innodb
InnoDB 给 MySQL 提供了具有事务(commit)、回滚(rollback)和崩溃修复能力(crash recovery capabilities)的事务安全(transaction-safe (ACID compliant))型表。
InnoDB 提供了行锁(locking on row level),提供与 Oracle 类型一致的不加锁读取(non-locking read in SELECTs)。这些特性均提高了多用户并发操作的性能表现。在InnoDB表中不需要扩大锁定(lock escalation),因为InnoDB 的列锁定(row level locks)适宜非常小的空间。InnoDB 是 MySQL 上第一个提供外键约束(FOREIGNKEY constraints)的表引擎。
InnoDB 的设计目标是处理大容量数据库系统,它的 CPU 利用率是其它基于磁盘的关系数据库引擎所不能比的。在技术上,InnoDB
是一套放在 MySQL 后台的完整数据库系统,InnoDB 在主内存中建立其专用的缓冲池用于高速缓冲数据和索引。 InnoDB
把数据和索引存放在表空间里,可能包含多个文件,这与其它的不一样,举例来说,在 MyISAM 中,表被存放在单独的文件中。InnoDB
表的大小只受限于操作系统的文件大小,一般为 2 GB。
在 http://www.innodb.com/ 上可以找到 InnoDB 最新的信息。InnoDB 手册的最新版本总是被放置在那里,并且在那里可以得到 InnoDB 的商业许可(order commercial licenses)以及支持。
InnoDB 现在(2001年十月)在一些大的需高性能的数据库站点上被使用。著名的 Internet 新闻站点 Slashdot.org就是使用的 InnoDB。 Mytrix, Inc. 在 InnoDB 表上存储了超过 1 TB 的数据,而且另外的一个站点在 InnoDB
表上处理着平均每秒 800 次的插入/更新的负载。
MyISAM
MyISAM 是MySQL缺省存贮引擎 .
每张MyISAM 表被存放在盘在三个文件
frm 文件存放表格定义
数据文件是MYD (MYData)
索引文件是MYI (MYIndex) 引伸
以下是一些细节和具体实现的差别:
1.InnoDB不支持FULLTEXT类型的索引。
2.InnoDB 中不保存表的具体行数,也就是说,执行select count(*) from table时,InnoDB要扫描一遍整个表来计算有多少行,但是MyISAM只要简单的读出保存好的行数即可。注意的是,当count(*)语句包含where条件时,两种表的操作是一样的。
3.对于AUTO_INCREMENT类型的字段,InnoDB中必须包含只有该字段的索引,但是在MyISAM表中,可以和其他字段一起建立联合索引。
4.DELETE FROM table时,InnoDB不会重新建立表,而是一行一行的删除。
5.LOAD TABLE FROM MASTER操作对InnoDB是不起作用的,解决方法是首先把InnoDB表改成MyISAM表,导入数据后再改成InnoDB表,但是对于使用的额外的InnoDB特性(例如外键)的表不适用。
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%”
任何一种表都不是万能的,只用恰当的针对业务类型来选择合适的表类型,才能最大的发挥MySQL的性能优势。
MyIASM是IASM表的新版本,有如下扩展:
1. NULL列索引。
2. 对变长行比ISAM表有更少的碎片。
3. 支持大文件。
4. 更好的索引压缩。
5. 更好的键码统计分布。
6. 更好和更快的auto_increment处理。
7. 二进制层次的可移植性。
转载声明:本文转自(http://www.diybl.com/course/7_databases/mysql/Mysqljs/2008924/145307.html)
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MySQL InnoDB 的性能问题讨论
MySQL最为人垢病的缺点就是缺乏事务的支持,MyISAM 性能虽然出众,不是没有代价的,InnoDB 又如何呢?InnoDB 的磁盘性能很令人担心,MySQL 缺乏良好的 tablespace 真是天大的缺陷!
InnoDB的表空间分成三种,一种是裸设备,一种是若干个 ibdata 文件(缺省方式),再一种是 Per-Table 文件,第一种用得少,第二种显然比第三种效率更差,本文的讨论基于 Per-Table,也即 innodb_file_per_table 配置参数。
现象重现:导出一个几百万行数据、带若干索引、有过频繁更新的表出来再导入,如果能以真实环境下的表来做测试就更理想,到 data 目录下观察对应的数据文件的 size 增长情况,会发现前 1G 速度相当令人满意,可是越往后效率越低,到后面基本就是蜗牛般的速度了。
不是只有导入才会让你慢得受不了,alter column/index 都会这样。。。
InnoDB 跟磁盘相关的文件存储,可以分成两个部分,一个是日志文件,另一个是数据文件。当有频繁的 INSERT/UPDATE 操作的时候,InnoDB 需要分别写入这两个文件,日志文件是顺序操作,数据文件包括了表数据和索引数据两个部分(和 MyISAM 直接拆开成表文件和索引文件不同,InnoDB 的表和索引是在同一个文件当中的)。
InnoDB 的索引用的是 BTREE 格式,如果当前更新的记录影响到索引的变化,逻辑上就存在三个操作,从原来的 BTREE 找到并摘除原来这行的记录并做调整、插入行数据、根据新数据查找 BTREE 相应的位置并重新插入新索引信息,假设索引数为 N,相应的逻辑操作数就为 1 + 2*N,显然这些信息不能保证在同一个磁盘连续空间上,因此需要 1 + 2*N 次的磁头移动,行数越大、文件尺寸越大,磁头的移动幅度也就可能越大,带来的后果显然是极差的磁盘 IO 效率。
MySQL 对于 MyISAM 的的磁盘 IO 优化是如何建议的呢?使用符号链接将表文件和索引文件分别指向不同的不同的目录,分散到不同的磁盘上以增加系统的访问速度。这种优化方式,在 InnoDB 上完全没有可能性!
如果有 tablespace 支持,磁盘效率问题就好解决了,一如商业数据库的做法,将日志、表文件、索引文件分别分布到不同的表空间也就是物理磁盘上,可是 MySQL 一直到 5.1 都没有提供 tablespace 功能,仅在 NDB/NDBCLUSTER 中才提供,但是 -- "CREATE TABLESPACE was added in MySQL 5.1.6. In MySQL 5.1, it is useful only with Disk Data storage for MySQL Cluster."。
不知道 Yahoo 等大网站是怎么解决这个难题的。。。头痛。。。考虑切换到 PostgreSQL 中。。。
转载声明:本文转自http://www.javaeye.com/topic/34676
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MySQL提供了数据库的同步功能,这对我们实现数据库的冗灾、备份、恢复、负载均衡等都是有极大帮助的。本文描述了常见的同步设置方法。
一、准备服务器
由于MySQL不同版本之间的(二进制日志)binlog格式可能会不一样,因此最好的搭配组合是Master的MySQL版本和Slave的版本相同或者更低,Master的版本肯定不能高于Slave版本。
本文中,我们假设主服务器(以下简称Master)和从服务器(以下简称Slave)的版本都是5.0.15,操作系统是Linux Ubuntu 5.0.x。
假设同步Master的主机名为:rep1,Slave主机名为:rep2,2个MySQL的basedir目录都是/usr/local/mysql,datadir都是:/usr/local/MySQL/data。
二、设置同步服务器
1、设置同步Master
每个同步服务器都必须设定一个唯一的编号,否则同步就不能正常运行了。接下来开始修改 my.cnf,增加以下几行:
server-id = 1
log-bin
set-variable=binlog-ignore-db=MySQL
然后在Master上增加一个账号专门用于同步,如下:
MySQL>GRANT REPLICATION SLAVE ON *.* TO rep@rep2 IDENTIFIED BY 'rep';
如果想要在Slave上有权限执行 "LOAD TABLE FROM MASTER" 或 "LOAD DATA FROM MASTER" 语句的话,必须授予全局的 FILE 和 SELECT 权限:
MySQL>GRANT FILE,SELECT,REPLICATION SLAVE ON *.* TO rep@rep2 IDENTIFIED BY 'rep';
第三行表示不记录数据库MySQL的更新日志,这就避免了Master上的权限设置等被同步到Slave上,如果对这方面没有限制,就可以不设置这个参数。
接下来备份Master上的数据,首先执行如下SQL语句:
MySQL>FLUSH TABLES WITH READ LOCK;
不要退出这个终端,否则这个锁就不生效了;接着导出数据,可以直接打包压缩数据文件,也可以使用MySQLdump工具来做,推荐前者的方法,这样更为快捷简便。
root$cd /usr/local/MySQL
root$tar zcf data.tar.gz ./data (在这里也可能是 "var" 等其它实际存放数据文件的目录,根据实情而定)
然后将这些数据拷贝到Slave服务器上,解开,设置好正确的权限及属主等;之后,执行 "UNLOCK TABLES" 语句来释放锁。
2、设置Slave
修改my.cnf,增加如下几行:
server-id = 2
master-host = rep1 #主服务器名
master-user = rep #同步账户名,默认是test
master-password = rep #同步帐户密码,默认是空
master-port = 3306 #主服务器的 TCP/IP 端口号,默认是3306
set-variable=replicate-ignore-db=MySQL #略过同步的数据库名,如果有多个,请设置多次
set-variable=replicate-do-db=yejr #想要同步的数据库名,如果有多个,请设置多次
接下来在Slave上检验一下是否能正确连接到Master上,并且具备相应的权限。
root$MySQL -hrep1 -urep -prep
MySQL>SHOW GRANTS;
+---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| Grants for rep@rep2 |
+---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| GRANT SELECT, FILE, REPLICATION SLAVE ON *.* TO 'rep'@'rep2' IDENTIFIED BY PASSWORD '*9FF2C222F44C7BBA5CC7E3BE8573AA4E1776278C' |
+---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
现在,可以启动Slave了。启动成功后,登录Slave,查看一下同步状态:
MySQL -hlocalhost -uroot
MySQL>SHOW SLAVE STATUS/G
*************************** 1. row ***************************
Slave_IO_State: Waiting for master to send event
Master_Host: rep1
Master_User: rep
Master_Port: 3306
Connect_Retry: 60
Master_Log_File: binlog.000001
Read_Master_Log_Pos: 98
Relay_Log_File: relay.000003
Relay_Log_Pos: 232
Relay_Master_Log_File: binlog.000001
Slave_IO_Running: Yes
Slave_SQL_Running: Yes
Replicate_Do_DB:
Replicate_Ignore_DB:
Replicate_Do_Table:
Replicate_Ignore_Table:
Replicate_Wild_Do_Table:
Replicate_Wild_Ignore_Table:
Last_Errno: 0
Last_Error:
Skip_Counter: 0
Exec_Master_Log_Pos: 98
Relay_Log_Space: 232
Until_Condition: None
Until_Log_File:
Until_Log_Pos: 0
Master_SSL_Allowed: No
Master_SSL_CA_File:
Master_SSL_CA_Path:
Master_SSL_Cert:
Master_SSL_Cipher:
Master_SSL_Key:
Seconds_Behind_Master: 0
1 row in set (0.00 sec)
可以看到,Slave_IO_Running 和 Slave_SQL_Running 两列的值都为 "Yes",这表明 Slave 的 I/O 和 SQL 线程都在正常运行。
MySQL服务器安装完之后如何调节性能
key_buffer_size - 这对MyISAM表来说非常重要。如果只是使用MyISAM表,可以把它设置为可用内存的 30-40%。合理的值取决于索引大小、数据量以及负载 -- 记住,MyISAM表会使用操作系统的缓存来缓存数据,因此需要留出部分内存给它们,很多情况下数据比索引大多了。尽管如此,需要总是检查是否所有的 key_buffer 都被利用了 -- .MYI 文件只有 1GB,而 key_buffer 却设置为 4GB 的情况是非常少的。这么做太浪费了。如果你很少使用MyISAM表,那么也保留低于 16-32MB 的 key_buffer_size 以适应给予磁盘的临时表索引所需。
innodb_buffer_pool_size - 这对Innodb表来说非常重要。Innodb相比MyISAM表对缓冲更为敏感。MyISAM可以在默认的 key_buffer_size 设置下运行的可以,然而Innodb在默认的 innodb_buffer_pool_size 设置下却跟蜗牛似的。由于Innodb把数据和索引都缓存起来,无需留给操作系统太多的内存,因此如果只需要用Innodb的话则可以设置它高达 70-80% 的可用内存。一些应用于 key_buffer 的规则有 -- 如果你的数据量不大,并且不会暴增,那么无需把 innodb_buffer_pool_size 设置的太大了。
innodb_additional_pool_size - 这个选项对性能影响并不太多,至少在有差不多足够内存可分配的操作系统上是这样。不过如果你仍然想设置为 20MB(或者更大),因此就需要看一下Innodb其他需要分配的内存有多少。
innodb_log_file_size 在高写入负载尤其是大数据集的情况下很重要。这个值越大则性能相对越高,但是要注意到可能会增加恢复时间。我经常设置为 64-512MB,跟据服务器大小而异。
innodb_log_buffer_size 默认的设置在中等强度写入负载以及较短事务的情况下,服务器性能还可以。如果存在更新操作峰值或者负载较大,就应该考虑加大它的值了。如果它的值设置太高了,可能会浪费内存 -- 它每秒都会刷新一次,因此无需设置超过1秒所需的内存空间。通常 8-16MB 就足够了。越小的系统它的值越小。
innodb_flush_logs_at_trx_commit 是否为Innodb比MyISAM慢1000倍而头大?看来也许你忘了修改这个参数了。默认值是 1,这意味着每次提交的更新事务(或者每个事务之外的语句)都会刷新到磁盘中,而这相当耗费资源,尤其是没有电池备用缓存时。很多应用程序,尤其是从 MyISAM转变过来的那些,把它的值设置为 2 就可以了,也就是不把日志刷新到磁盘上,而只刷新到操作系统的缓存上。日志仍然会每秒刷新到磁盘中去,因此通常不会丢失每秒1-2次更新的消耗。如果设置为 0 就快很多了,不过也相对不安全了 -- MySQL服务器崩溃时就会丢失一些事务。设置为 2 指挥丢失刷新到操作系统缓存的那部分事务。
table_cache -- 打开一个表的开销可能很大。例如MyISAM把MYI文件头标志该表正在使用中。你肯定不希望这种操作太频繁,所以通常要加大缓存数量,使得足以最大限度地缓存打开的表。它需要用到操作系统的资源以及内存,对当前的硬件配置来说当然不是什么问题了。如果你有200多个表的话,那么设置为 1024 也许比较合适(每个线程都需要打开表),如果连接数比较大那么就加大它的值。我曾经见过设置为 100,000 的情况。
thread_cache -- 线程的创建和销毁的开销可能很大,因为每个线程的连接/断开都需要。我通常至少设置为 16。如果应用程序中有大量的跳跃并发连接并且 Threads_Created 的值也比较大,那么我就会加大它的值。它的目的是在通常的操作中无需创建新线程。
query_cache -- 如果你的应用程序有大量读,而且没有应用程序级别的缓存,那么这很有用。不要把它设置太大了,因为想要维护它也需要不少开销,这会导致MySQL变慢。通常设置为 32-512Mb。设置完之后最好是跟踪一段时间,查看是否运行良好。在一定的负载压力下,如果缓存命中率太低了,就启用它。
注意:就像你看到的上面这些全局表量,它们都是依据硬件配置以及不同的存储引擎而不同,但是会话变量通常是根据不同的负载来设定的。如果你只有一些简单的查询,那么就无需增加 sort_buffer_size 的值了,尽管你有 64GB 的内存。搞不好也许会降低性能。
我通常在分析系统负载后才来设置会话变量。
转载声明:本文转自:http://blog.csdn.net/leinchu/archive/2008/10/23/3128110.aspx
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