MySql 扩展存储引擎

简介:

下面介绍几个列式存储引擎(都有两个版本:社区版、商业版):


一:TokuDB


TokuDB 是一个高性能、支持事务处理的 MySQL 和 MariaDB 的存储引擎。TokuDB 的主要特点则是对高写压力的支持。


TokuDB v7 发布了。
从该版本开始 TokuDB 宣布开源,开源的社区版本提供全部功能和性能,无宕机的列添加、删除和重命名,以及索引创建,簇集的第二主键。同时也提高了企业版本,包含额外的支持包和高级备份和恢复工具。


tokudb使用索引加快查询速度,具有高扩展性,并支持hot scheme modification。


特点:
1.插入性能快20~80倍;
2.压缩数据减少存储空间;
3.数据量可以扩展到几个TB;
4.不会产生索引碎片;
5.支持hot column addition , hot indexing, mvcc;


如何考虑使用:
1.如果要存储blob,不要使用tokuDB,因为他的记录不能太大;
2.如果记录数过亿,使用tokuDB;
3.如果注重update的性能,不要使用tokuDB,他没有innodb快;
4.如果要存储旧的记录,使用tokuDB;
5.如果要缩小数据占用的存储空间,使用tokuDB;


二:Infobrigh (infobright 社区版只支持load data操作,没有在线热备工具,社区版不支持DML)


Infobright是开源的MySQL数据仓库解决方案,引入了列存储方案,高强度的数据压缩,优化的统计计算(类似sum/avg/group by之类),


infobright 是基于mysql的,但不装mysql亦可,因为它本身就自带了一个。mysql可以粗分为逻辑层和物理存储引擎,infobright主要实现的就是一个存储引擎,但因为它自身存储逻辑跟关系型数据库根本不同,所以,它不能像InnoDB那样直接作为插件挂接到mysql,它的逻辑层是mysql的逻辑 层加上它自身的优化器。


1、高压缩比率,平均压缩比可达10:1,甚至可以达到40:1,我用infobright把3.1G的数据存成不足300M。


2、列存储,即使数据量十分巨大,查询速度也很快。用于数据仓库,处理海量数据没一套可不行。


3、不需要建索引,就避免了维护索引及索引随着数据膨胀的问题。把每列数据分块压缩存放,每块有知识网格节点记录块内的统计信息,代替索引,加速搜 索。


4、单一台服务器可以高效地读写30T数据。具有可扩展性,这里是指对于同样的查询,当数据量是10T时,它耗费的时间不应该比1T数据量时慢太 多,基本是一个数量级内。

 

社区版缺点、限制:

1.不支持DML 2.不支持多核 3.不支持分布式

 


三:InfiniDB


InfiniDB:InfiniDB Community Edition (社区版)提供一个可伸缩的分析型数据库引擎,主要为数据仓库、商业智能、以及对实时性要求不严格的应用而开发。基于 MySQL 搭建。包括对查询、事务处理以及大数据量加载的支持。目前使用者不是很多。




引擎选择建议:


1. 首选Innodb

2. 其次推荐研究 TokuDB 、InfiniDB

 

  说明:自己总结与网络整理。

文章可以转载,必须以链接形式标明出处。


本文转自 张冲andy 博客园博客,原文链接:  http://www.cnblogs.com/andy6/p/6616613.html  ,如需转载请自行联系原作者

相关实践学习
每个IT人都想学的“Web应用上云经典架构”实战
本实验从Web应用上云这个最基本的、最普遍的需求出发,帮助IT从业者们通过“阿里云Web应用上云解决方案”,了解一个企业级Web应用上云的常见架构,了解如何构建一个高可用、可扩展的企业级应用架构。
MySQL数据库入门学习
本课程通过最流行的开源数据库MySQL带你了解数据库的世界。   相关的阿里云产品:云数据库RDS MySQL 版 阿里云关系型数据库RDS(Relational Database Service)是一种稳定可靠、可弹性伸缩的在线数据库服务,提供容灾、备份、恢复、迁移等方面的全套解决方案,彻底解决数据库运维的烦恼。 了解产品详情: https://www.aliyun.com/product/rds/mysql 
相关文章
|
10月前
|
人工智能 关系型数据库 Java
当MySQL遇见AI:使用Vector扩展实现智能语义搜索
传统数据库的关键词搜索已无法满足现代应用对智能语义查询的需求。本文介绍如何通过MySQL的向量扩展(Vector Extension),将大模型产生的文本嵌入向量存储在MySQL中,并实现高效的语义相似度搜索。我们将完整演示从环境准备、数据库表设计、Java应用集成到性能优化的全流程,让您的传统关系型数据库瞬间具备AI智能检索能力,为构建下一代智能应用提供核心数据支撑。
1186 3
|
存储 SQL 关系型数据库
MySQL存储引擎简介
在选择相应的存储引擎时,需要充分考虑实际业务场景、性能需求和数据一致性要求,从而为数据管理提供最佳支持。
557 17
|
存储 缓存 关系型数据库
【MySQL进阶篇】存储引擎(MySQL体系结构、InnoDB、MyISAM、Memory区别及特点、存储引擎的选择方案)
MySQL的存储引擎是其核心组件之一,负责数据的存储、索引和检索。不同的存储引擎具有不同的功能和特性,可以根据业务需求 选择合适的引擎。本文详细介绍了MySQL体系结构、InnoDB、MyISAM、Memory区别及特点、存储引擎的选择方案。
2509 57
【MySQL进阶篇】存储引擎(MySQL体系结构、InnoDB、MyISAM、Memory区别及特点、存储引擎的选择方案)
|
存储 关系型数据库 MySQL
MYSQL支持的存储引擎有哪些, 有什么区别
MYSQL存储引擎有很多, 常用的就二种 : MyISAM和InnerDB , 者两种存储引擎的区别 ; ● MyISAM支持256TB的数据存储 , InnerDB只支持64TB的数据存储 ● MyISAM 不支持事务 , InnerDB支持事务 ● MyISAM 不支持外键 , InnerDB支持外键
|
存储 关系型数据库 MySQL
MySQL存储引擎详述:InnoDB为何胜出?
MySQL 是最流行的开源关系型数据库之一,其存储引擎设计是其高效灵活的关键。InnoDB 作为默认存储引擎,支持事务、行级锁和外键约束,适用于高并发读写和数据完整性要求高的场景;而 MyISAM 不支持事务,适合读密集且对事务要求不高的应用。根据不同需求选择合适的存储引擎至关重要,官方推荐大多数场景使用 InnoDB。
874 7
|
存储 SQL 关系型数据库
MySQL存储引擎
本文介绍了数据库优化的多个方面,包括选择合适的存储引擎、字段定义原则、避免使用外键和触发器、大文件存储策略、表拆分及字段冗余处理等。强调了从业务层面进行优化的重要性,如通过活动设计减少外部接口调用,以及在高并发场景下的流量控制与预处理措施。文章还提供了具体的SQL优化技巧和表结构优化建议,旨在提高数据库性能和可维护性。
454 1
MySQL存储引擎
|
存储 缓存 关系型数据库
MySQL高级篇——存储引擎和索引
MyISAM:不支持外键和事务,表锁不适合高并发,只缓存索引,内存要求低,查询快MyISAM提供了大量的特性,包括全文索引、压缩、空间函数(GIS)等,但MyISAM不支持事务、行级锁、外键,有一个毫无疑问的缺陷就是崩溃后无法安全恢复。5.5之前默认的存储引擎优势是访问的速度快,对事务完整性没有要求或者以SELECT、INSERT为主的应用针对数据统计有额外的常数存储。故而 count(*) 的查询效率很高表名.frm 存储表结构;表名.MYD 存储数据 (MYData);
MySQL高级篇——存储引擎和索引
|
存储 缓存 关系型数据库
【赵渝强老师】MySQL的MyISAM存储引擎
在MySQL5.1版本之前,默认存储引擎为MyISAM。MyISAM管理非事务表,提供高速存储和检索,支持全文搜索。其特点包括不支持事务、表级锁定、读写互阻、仅缓存索引等。适用于读多、写少且对一致性要求不高的场景。示例代码展示了MyISAM存储引擎的基本操作。
234 1
|
存储 Oracle 关系型数据库
【赵渝强老师】MySQL的InnoDB存储引擎
InnoDB是MySQL的默认存储引擎,广泛应用于互联网公司。它支持事务、行级锁、外键和高效处理大量数据。InnoDB的主要特性包括解决不可重复读和幻读问题、高并发度、B+树索引等。其存储结构分为逻辑和物理两部分,内存结构类似Oracle的SGA和PGA,线程结构包括主线程、I/O线程和其他辅助线程。
392 0
【赵渝强老师】MySQL的InnoDB存储引擎
|
存储 SQL 缓存
MySQL存储引擎如何完成一条更新语句的执行!
MySQL存储引擎如何完成一条更新语句的执行!
190 0
MySQL存储引擎如何完成一条更新语句的执行!

推荐镜像

更多