MySQL进阶篇（1）——存储引擎

目录

一、存储引擎

1.1 MySQL体系结构

1.2 存储引擎介绍

1.3 存储引擎特点

1.3.1 InnoDB

1.3.2 MyISAM

1.3.3 Memory

1.4 存储引擎选择

二、索引

2.1 索引概述

2.2 索引结构

2.2.1 二叉树

2.2.2 B-Tree（多路平衡查找树）

2.2.3 B+Tree

2.2.4 Hash

2.3 索引分类

2.4 索引语法

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一、存储引擎

1.1 MySQL体系结构

• 连接层

        最上层是一些客户端和链接服务，主要完成一些类似于连接处理、授权认证、及相关的安全方案。服务器也会为安全接入的每个客户端验证它所具有的操作权限

• 服务层

        第二层架构主要完成带动书的核心服务功能，如SQL接口，并完成缓存的查询、SQL的分析和优化，部分内置函数的执行。所有跨存储引擎的功能也在这一层实现，如 过程、函数等

• 引擎层

        存储引擎真正的负责了MySQL中数据的存储和提取，服务器通过API和存储引擎进行通信。不同的存储引擎具有不同的功能，这样可以根据自己的需要，来选取合适的存储引擎

• 存储层

        主要是将数据存储在文件系统之上，并完成与存储引擎的交互

1.2 存储引擎介绍

存储引擎就是存储数据、建立索引、更新/查询数据等技术的实现方式。存储引擎是基于表的，而不是基于库的，所以存储引擎也可被称为表类型

1.3 存储引擎特点

1.3.1 InnoDB

• 介绍

        InnoDB是一种兼顾高可靠性和高性能的通用存储引擎，在MySQL5.5之后，InnoDB是默认的MySQL存储引擎

• 特点

        DML操作存储ACID模型，支持事务；

        行级锁，提高并发访问性能；

        支持外键FOREIGN KEY约束，保证数据的完整性和正确性

• 文件

        xxx.ibd：xxx代表的表名，InnoDB引擎的每张表都会对应这样的一个表空间文件，存储该表的表结构（frm、sdi）、数据和索引。    参数：innodb_file_per_table

1.3.2 MyISAM

• 介绍

       MyISAM是MySQL早期的默认存储引擎

• 特点

        不支持事务，不支持外键

        支持表锁，不支持行锁

        访问速度快

• 文件

        xxx.sdi：存储表结构信息

        xxx.MYD：存储数据

        xxx.MYI：存储索引

 

1.3.3 Memory

• 介绍

       Memory引擎的表数据时存储在内存中的，由于受到硬件问题或断电问题的影响，只能将这些表作为临时表或存储使用

• 特点

       内存存放

       hash索引（默认） 

• 文件

        xxx.sdi：存储表结构信息

1.4 存储引擎选择

        在选择存储引擎时，应该根据应用系统的特点选择合适的存储引擎。对于复杂的应用系统，还可以根据实际情况选择多种存储引擎进行组合。

• InnoDB：是MySQL的默认存储引擎，支持事务、外键。如果应用对事务的完整性有比较高的要求，在并发条件下要求数据的一致性，数据操作除了插入和查询之外，还包括很多的更新、删除操作，那么InnoDB存储引擎是比较合适的选择
• MyISAM：如果应用是以读操作和插入操作为主，只有很少的更新和删除操作，并且对事务的完整性、并发性要求不是很高，那么选择这个存储引擎是非常合适的
• Memory：将所有数据保存在内存中，访问速度快，通常用于临时表及缓存。Memory的缺陷就是对表的大小有限制，太大的表无法存储在内存中，而且无法保证数据的安全性

二、索引

2.1 索引概述

        索引时帮助MySQL高效获取数据的数据结构（有序）。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中上实现高级查找算法，这种数据结构就是索引。

索引的优缺点

 优点：

• 提高数据检索的效率，降低数据库的IO成本
• 通过索引列队数据进行排序，降低数据排序的成本，降低CPU的消耗

缺点

• 索引列也是要占用空间的
• 索引大大提高了查询效率，同时却也降低更新表的速度，如对表进行INSERT、UPDATE、DELETE时，效率降低

2.2 索引结构

2.2.1 二叉树

2.2.2 B-Tree（多路平衡查找树）

 

2.2.3 B+Tree

相对于B-Tree区别：

1. 所有的数据都会出现在叶子节点
2. 叶子节点形成一个单向链表

MySQL索引数据结构对经典的B+Tree进行了优化。在原B+Tree的基础上，增加了一个指向相邻叶子节点的链表指针，就形成了带有顺序指针的B+Tree，提高区间访问的性能

2.2.4 Hash

哈希索引就是采用一定的hash算法，将键值换算成新的hash值，映射到对应的槽位上，然后存储在hash表中

Hash索引特点

1. Hash索引只能用于对等比较(=，in)，不支持范围查询(between，>，<，...)
2. 无法利用索引完成排序操作
3. 查询效率高，通常只需要一次检索就可以了，效率通常要高于B+Tree索引

存储引擎支持

        在MySQL中，支持hash索引的是Memory引擎，而InnoDB种具有自适应的hash功能，hash索引是存储引擎根据B+Tree索引在指定条件下自动构建的

2.3 索引分类

 

 

 

 

2.4 索引语法