数据库的引擎

本文涉及的产品
日志服务 SLS,月写入数据量 50GB 1个月
简介: 数据库的引擎

InnoDB 引擎

特性:

  1. 事务支持:InnoDB 是一个支持事务的存储引擎,它遵循 ACID(原子性、一致性、隔离性、持久性)的特性,可以保证数据操作的完整性和一致性。
  2. 行级锁定:InnoDB 使用行级锁定(row-level locking),这意味着它可以在数据操作时锁定行而不是整个表,提高了多用户并发操作的性能。
  3. 外键支持:InnoDB 提供了对外键的支持,可以在数据库中实现参照完整性约束,保证了数据之间的关联性。
  4. 崩溃恢复:InnoDB 使用事务日志(redo log)来记录所有的数据更改操作,以支持数据库的崩溃恢复,保证了数据的持久性和可靠性。
  5. 自动增长的主键:InnoDB 支持自动增长(AUTO_INCREMENT)的主键字段,方便了对于表的主键字段的管理。

优点:

  • 适用于对数据完整性要求高、并发操作频繁、需要事务支持的应用场景。
  • 具有良好的并发性能和可靠性,适合于大型高并发的在线事务处理(OLTP)系统。
  • 支持外键约束,有助于维护数据的一致性和完整性。

缺点:

  • 在某些情况下,由于行级锁定的开销,可能会导致一些性能损失。
  • 在大量写入操作的场景下,由于需要维护事务日志,可能会产生一定的额外开销。

适用场景:

  • 金融系统、电子商务平台等对数据完整性要求高的应用场景。
  • 高并发的在线事务处理系统。

MyISAM  [maiˈzæm]引擎

特性:

  1. 表级锁定:MyISAM 使用表级锁定(table-level locking),这意味着在对表进行读写操作时会锁定整个表,导致并发性能较差。
  2. 不支持事务:MyISAM 不支持事务,对数据的一致性和完整性要求较低。
  3. 不支持外键:MyISAM 不支持外键约束,需要在应用层面来维护数据之间的关联性。
  4. 不支持崩溃恢复:MyISAM 不支持崩溃恢复,一旦发生数据库崩溃,可能导致数据丢失或不一致。
  5. 全文索引:MyISAM 支持全文索引(Full-Text Indexing),在对文本内容进行搜索时具有一定的优势。

优点:

  • 适用于读操作远远多于写操作的场景,例如报表系统、数据分析系统等。
  • 对于一些简单的应用场景,由于不需要维护事务日志等额外开销,可能具有一定的性能优势。

缺点:

  • 不支持事务和外键约束,可能导致数据的一致性和完整性难以保证。
  • 表级锁定导致并发性能较差,在高并发场景下可能会成为瓶颈。

适用场景:

  • 读操作远远多于写操作的应用场景,例如报表系统、数据分析系统等。
  • 对事务支持要求较低的简单应用场景。

总的来说,InnoDB 引擎适用于对数据完整性要求高、并发操作频繁、需要事务支持的应用场景,而 MyISAM 引擎则适用于读操作远远多于写操作的场景,对事务支持要求不高的简单应用。在选择引擎时,需要根据应用的特点和需求来进行合适的选择。

小节

特性 / 优缺点 / 场景 InnoDB 引擎 MyISAM 引擎
事务支持 支持,遵循 ACID 特性 不支持事务
锁定级别 行级锁定 表级锁定
外键支持 支持 不支持
崩溃恢复 支持,通过事务日志 不支持
并发性能 较高,适用于高并发场景 较差,可能成为瓶颈
全文索引 支持 支持
适用场景 数据完整性要求高、并发操作频繁、需要事务支持的应用 读操作远远多于写操作的应用,对事务支持要求不高的简单应用

根据以上对比,InnoDB 引擎适用于对数据完整性要求高、并发操作频繁、需要事务支持的应用场景,而 MyISAM 引擎适用于读操作远远多于写操作的场景,对事务支持要求不高的简单应用

聚簇是为了提高某个属性(或属性组)的查询速度,把这个或这些属性(称为聚簇码)上具有相同值的元组集中存放在连续的物理块。

聚簇索引(clustered index)不是单独的一种索引类型,而是一种数据存储方式。这种存储方式是依靠B+树来实现的,根据表的主键构造一棵B+树且B+树叶子节点存放的都是表的行记录数据时,方可称该主键索引为聚簇索引。聚簇索引也可理解为将数据存储与索引放到了一块,找到索引也就找到了数据。

非聚簇索引:数据和索引是分开的,B+树叶子节点存放的不是数据表的行记录。

虽然InnoDB和MyISAM存储引擎都默认使用B+树结构存储索引,但是只有InnoDB的主键索引才是聚簇索引,InnoDB中的辅助索引以及MyISAM使用的都是非聚簇索引。每张表最多只能拥有一个聚簇索引。


相关实践学习
日志服务之使用Nginx模式采集日志
本文介绍如何通过日志服务控制台创建Nginx模式的Logtail配置快速采集Nginx日志并进行多维度分析。
相关文章
|
6月前
|
SQL 存储 关系型数据库
轻松入门MySQL:数据库关联与多表查询,构建高效的业务决策引擎(6)
轻松入门MySQL:数据库关联与多表查询,构建高效的业务决策引擎(6)
163 0
|
5月前
|
存储 关系型数据库 MySQL
MySQL数据库进阶第六篇(InnoDB引擎架构,事务原理,MVCC)
MySQL数据库进阶第六篇(InnoDB引擎架构,事务原理,MVCC)
|
1月前
|
安全 NoSQL 关系型数据库
阿里云数据库:助力企业数字化转型的强大引擎
阿里云数据库:助力企业数字化转型的强大引擎
|
3月前
|
缓存 运维 监控
打造稳定高效的数据引擎:数据库服务器运维最佳实践全解析
打造稳定高效的数据引擎:数据库服务器运维最佳实践全解析
|
6月前
|
存储 数据处理 数据库
构建高性能的数据库查询引擎
本文将介绍如何构建一个高性能的数据库查询引擎,以提升数据库查询的效率和响应速度。通过优化查询计划、索引设计和数据存储等方面,可以实现更快速和可扩展的数据库查询,为应用程序提供更好的用户体验和数据处理能力。
|
5月前
|
存储 关系型数据库 MySQL
MySQL数据库——InnoDB引擎-逻辑存储结构(表空间、段、区、页、行)
MySQL数据库——InnoDB引擎-逻辑存储结构(表空间、段、区、页、行)
111 7
|
5月前
|
缓存 关系型数据库 MySQL
MySQL数据库——InnoDB引擎-架构-内存结构(Buffer Pool、Change Buffer、Adaptive Hash Index、Log Buffer)
MySQL数据库——InnoDB引擎-架构-内存结构(Buffer Pool、Change Buffer、Adaptive Hash Index、Log Buffer)
98 3
|
6月前
|
NoSQL Shell MongoDB
NoSQL数据使用指令和引擎连接数据库实例
【5月更文挑战第8天】本文介绍了MongoDB的本地使用和常用操作,包括通过mongo shell连接数据库、显示数据库和集合,以及副本集设置。最后提到了MongoDB的日志功能和顶点集的使用,如capped collection的创建和管理。
71 3
|
存储 关系型数据库 MySQL
MySQL数据库引擎及账号管理
MySQL数据库引擎及账号管理
37 0
|
6月前
|
分布式计算 DataWorks 安全
DataWorks产品使用合集之在DataWorks中,“项目空间”、“数据库”和“引擎实例”之间存在怎样的关系
DataWorks作为一站式的数据开发与治理平台,提供了从数据采集、清洗、开发、调度、服务化、质量监控到安全管理的全套解决方案,帮助企业构建高效、规范、安全的大数据处理体系。以下是对DataWorks产品使用合集的概述,涵盖数据处理的各个环节。
63 0