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myisam与innodb 的区别(9个不同点)-ag真人游戏

区别:

1. innodb支持事务,myisam不支持,对于innodb每一条sql语言都默认封装成事务,自动提交,这样会影响速度,所以最好把多条sql语言放在begin和commit之间,组成一个事务; 

2. innodb支持外键,而myisam不支持。对一个包含外键的innodb表转为myisam会失败; 

3. innodb是聚集索引,使用b tree作为索引结构,数据文件是和(主键)索引绑在一起的(表数据文件本身就是按b tree组织的一个索引结构),必须要有主键,通过主键索引效率很高。但是辅助索引需要两次查询,先查询到主键,然后再通过主键查询到数据。因此,主键不应该过大,因为主键太大,其他索引也都会很大。

       myisam是非聚集索引,也是使用b tree作为索引结构,索引和数据文件是分离的,索引保存的是数据文件的指针。主键索引和辅助索引是独立的。

       也就是说:innodb的b 树主键索引的叶子节点就是数据文件,辅助索引的叶子节点是主键的值;而myisam的b 树主键索引和辅助索引的叶子节点都是数据文件的地址指针。

 

4. innodb不保存表的具体行数,执行select count(*) from table时需要全表扫描。而myisam用一个变量保存了整个表的行数,执行上述语句时只需要读出该变量即可,速度很快(注意不能加有任何where条件);

那么为什么innodb没有了这个变量呢?

    因为innodb的事务特性,在同一时刻表中的行数对于不同的事务而言是不一样的,因此count统计会计算对于当前事务而言可以统计到的行数,而不是将总行数储存起来方便快速查询。innodb会尝试遍历一个尽可能小的索引除非优化器提示使用别的索引。如果二级索引不存在,innodb还会尝试去遍历其他聚簇索引。
    如果索引并没有完全处于innodb维护的缓冲区(buffer pool)中,count操作会比较费时。可以建立一个记录总行数的表并让你的程序在insert/delete时更新对应的数据。和上面提到的问题一样,如果此时存在多个事务的话这种方案也不太好用。如果得到大致的行数值已经足够满足需求可以尝试show table status
 

5. innodb不支持全文索引,而myisam支持全文索引,在涉及全文索引领域的查询效率上myisam速度更快高;ps:5.7以后的innodb支持全文索引了

6. myisam表格可以被压缩后进行查询操作

7. innodb支持表、行(默认)级锁,而myisam支持表级锁

       innodb的行锁是实现在索引上的,而不是锁在物理行记录上。潜台词是,如果访问没有命中索引,也无法使用行锁,将要退化为表锁。

例如:
    t_user(uid, uname, age, sex) innodb;
    uid pk
    无其他索引
    update t_user set age=10 where uid=1;             命中索引,行锁。
    update t_user set age=10 where uid != 1;           未命中索引,表锁。
    update t_user set age=10 where name='chackca';    无索引,表锁。

 

8、innodb表必须有唯一索引(如主键)(用户没有指定的话会自己找/生产一个隐藏列row_id来充当默认主键),而myisam可以没有

9、innodb存储文件有frm、ibd,而myisam是frm、myd、myi

        innodb:frm是表定义文件,ibd是数据文件

        myisam:frm是表定义文件,myd是数据文件,myi是索引文件

 

如何选择:

    1. 是否要支持事务,如果要请选择innodb,如果不需要可以考虑myisam;

    2. 如果表中绝大多数都只是读查询,可以考虑myisam,如果既有读也有写,请使用innodb。

    3. 系统奔溃后,myisam恢复起来更困难,能否接受;

    4. mysql5.5版本开始innodb已经成为mysql的默认引擎(之前是myisam),说明其优势是有目共睹的,如果你不知道用什么,那就用innodb,至少不会差。

 

innodb为什么推荐使用自增id作为主键?

    答:自增id可以保证每次插入时b 索引是从右边扩展的,可以避免b 树和频繁合并和分裂(对比使用uuid)。如果使用字符串主键和随机主键,会使得数据随机插入,效率比较差。

 

innodb引擎的4大特性

       插入缓冲(insert buffer),二次写(double write),自适应哈希索引(ahi),预读(read ahead)

 

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