mysql的从头到脚优化之数据库引擎的选择(转载)

一. Mysql常用的存储引擎包括Innodb和Myisam以及memory引擎,但是最常用的莫过于Innodb引擎和MyISAM引擎,下边分别做下记录和比较:

  下面思考下这几个问题:

  1. 你的数据库需要外键支持吗?
  2. 你的数据库需要事务支持吗?
  3. 你的数据库需要全文索引吗?
  4. 你的数据库的数据量有多大?
  5. 你经常使用什么样的查询模式?

  思考上面的这些问题,可以让你找到更合适的方向,但这个并不是绝对的。如果你需要外键处理,那你就要选择Innodb,如果需要全文索引,那么MyIsam可能是一个比较好的选择,因为系统内建了这个全文的索引,然而,其实我们并不会实际的测试两百万数据,所以就算是我们使用Innodb引擎,也可以使用sphinx来完成索引。

  数据的大小,也是影响选择的一个重要因素,Innodb更适合处理大量的高并发的数据,因为其良好的事务日志和故障恢复处理。数据库的大小决定了故障的恢复时间的长短,这会比较快,但是Myisam会需要几个小时甚至几天来恢复,这是一个灾难!

  您操作数据库表的习惯可能也会是一个对性能影响很大的因素。比如: COUNT() 在 MyISAM 表中会非常快,而在InnoDB 表下可能会很痛苦。而主键查询则在InnoDB下会相当相当的快,但需要小心的是如果我们的主键太长了也会导致性能问题。大批的inserts 语句在MyISAM下会快一些,但是updates 在InnoDB 下会更快一些——尤其在并发量大的时候。

  MyISAM引擎:

  • 特性:

    • 不支持事务:MyISAM的引擎不支持事务,所以对事物要求的场景不适合
    • 表级锁定:锁定机制是表级索引,这虽然让锁定的实现成本很小,但是也大大的降低了并发的性能
    • 读写相互阻塞:在读取数据的时候,阻塞的写入数据,并且在写入数据的时候,也会阻塞读取数据
    • 只会缓存索引:可以通过Key_buffer_size来设定缓存数据索引的大小,但是不会缓存数据块,这就增加了和IO的交换读取
  • 使用场景:
    • 不需要事务支持(不支持事务)
    • 数据修改相对比较少(读写相互阻塞)
    • 以读为主的
    • 并发相对比较低(锁定机制)
    • 数据一直性要求不是很高
  • 最佳实践:
    • 尽量索引(缓存机制)
    • 对于相对静态的数据,使用query_cache可以极大的提高访问效率
    • MyIsam的count只有在全表扫描的时候,才会显得特别的高效,其他条件的count都是需要进行实际数据的访问的
    • 分解一些比较大的SQL的执行,降低sql的执行时间,减少阻塞
    • 降低并发数,某些高并发的场景通过应用来进行排队机制

  Innodb引擎:

  • 特性:

    • 具有较好的事务支持,具备ACID的特性.
    • 支持行级锁定,支持外键
    • 能够缓存索引和数据,具有非常高效的索引缓存特性。
    • 整个表和主键以cluster的方式进行存储,组成一棵平衡树。
    • 所有的secondry index都会保存主键信息
  • 适用场景:
    • 适用于高并发的大量数据,数据性一致要求特别高的
    • 需要事物支持(较好的事物支持)
    • 行级锁定对高并发有很好的适应能力,但是需要确保查询是通过索引完成的
    • 硬件设备的内存比较大,能较好的将数据的索引和数据块放到内存中,从而提高内存的缓存利用率,减少磁盘的IO
  • 最佳实践:
    • 尽可能缓存所有的数据和索引,从而提高响应速度。
    • 避免主键更新,因为这会带来大量的数据移动。
    • 在大批量小插入的时候,尽量自己控制事物而不要使用autocommit自动提交
    • 主键尽可能的小,避免secondary index带来过大的空间负担
时间: 2024-10-03 05:29:06

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