MyISAM在读操作占主导的情况下是很高效的。可一旦出现大量的读写并发，同InnoDB相比，MyISAM的效率就会直线下降，而 且，MyISAM和InnoDB的数据存储方式也有显著不同：通常，在MyISAM里，新数据会被附加到数据文件的结尾，可如果时常做一些 UPDATE，DELETE操作之后，数据文件就不再是连续的，形象一点来说，就是数据文件里出现了很多洞洞，此时再插入新数据时，按缺省设置会先看这些 洞洞的大小是否可以容纳下新数据，如果可以，则直接把新数据保存到洞洞里，反之，则把新数据保存到数据文件的结尾。之所以这样做是为了减少数据文件的大 小，降低文件碎片的产生。但InnoDB里则不是这样，在InnoDB里，由于主键是cluster的，所以，数据文件始终是按照主键排序的，如果使用自 增ID做主键，则新数据始终是位于数据文件的结尾。
了解了这些基础知识，下面说说MyISAM几个容易忽视的配置选项：
concurrent_insert：
通常来说，在MyISAM里读写操作是串行的，但当对同一个表进行查询和插入操作时，为了降低锁竞争的频率，根据concurrent_insert的设置，MyISAM是可以并行处理查询和插入的：
SET GLOBAL concurrent_insert = 2; 设置，
SHOW GLOBAL VARIABLES LIKE '%concurrent_insert%';查看
当concurrent_insert=0时，不允许并发插入功能。
当concurrent_insert=1时，允许对没有洞洞的表使用并发插入，新数据位于数据文件结尾（缺省）。
当concurrent_insert=2时，不管表有没有洞洞，都允许在数据文件结尾并发插入。
这样看来，把concurrent_insert设置为2是很划算的，至于由此产生的文件碎片，可以定期使用OPTIMIZE TABLE语法优化。
max_write_lock_count：
缺省情况下，写操作的优先级要高于读操作的优先级，即便是先发送的读请求，后发送的写请求，此时也会优先处理写请求，然后再处理读请求。这就造成一 个问题：一旦我发出若干个写请求，就会堵塞所有的读请求，直到写请求全都处理完，才有机会处理读请求。此时可以考虑使用 max_write_lock_count：
max_write_lock_count=1
有了这样的设置，当系统处理一个写操作后，就会暂停写操作，给读操作执行的机会。
low-priority-updates：
我们还可以更干脆点，直接降低写操作的优先级，给读操作更高的优先级。
low-priority-updates=1
了解了这些基础知识，下面说说MyISAM几个容易忽视的配置选项：
concurrent_insert：
通常来说，在MyISAM里读写操作是串行的，但当对同一个表进行查询和插入操作时，为了降低锁竞争的频率，根据concurrent_insert的设置，MyISAM是可以并行处理查询和插入的：
SET GLOBAL concurrent_insert = 2; 设置，
SHOW GLOBAL VARIABLES LIKE '%concurrent_insert%';查看
当concurrent_insert=0时，不允许并发插入功能。
当concurrent_insert=1时，允许对没有洞洞的表使用并发插入，新数据位于数据文件结尾（缺省）。
当concurrent_insert=2时，不管表有没有洞洞，都允许在数据文件结尾并发插入。
这样看来，把concurrent_insert设置为2是很划算的，至于由此产生的文件碎片，可以定期使用OPTIMIZE TABLE语法优化。
max_write_lock_count：
缺省情况下，写操作的优先级要高于读操作的优先级，即便是先发送的读请求，后发送的写请求，此时也会优先处理写请求，然后再处理读请求。这就造成一 个问题：一旦我发出若干个写请求，就会堵塞所有的读请求，直到写请求全都处理完，才有机会处理读请求。此时可以考虑使用 max_write_lock_count：
max_write_lock_count=1
有了这样的设置，当系统处理一个写操作后，就会暂停写操作，给读操作执行的机会。
low-priority-updates：
我们还可以更干脆点，直接降低写操作的优先级，给读操作更高的优先级。
low-priority-updates=1
综合来看，concurrent_insert=2是绝对推荐的，至于max_write_lock_count=1和low-priority- updates=1，则视情况而定，如果可以降低写操作的优先级，则使用low-priority-updates=1，否则使用 max_write_lock_count=1。
myisam_max_[extra]_sort_file_size足够大
delay_key_write减少io,提高写入性能
bulk_insert_buffer_size
concurrent_insert 设置为2
read_rnd_buffer_size random scan 使用
read_buffer_size 顺序扫描表使用
key cache 的三种方式
key cache 预加载
SET GLOBAL hot_cache.key_buffer_size=16m
SET BLOBAL cold_cache.key_buffer_size=16m
CACHE INDEX example.top_message IN hot_cache
CACHE INDEX example.event IN cold_cache
LOAD INDEX INTO CACHE example.top_message,example.event IGNORE LEAVES
LOAD INDEX INTO CACHE example.user IGNORE LEAVERS,expamle.groups
