应无所住,而生其心
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mysql存储引擎与索引。mysql创建唯一索引

4421人阅读 2022/5/9 23:15 总访问:4886123 评论:0 收藏:0 手机
分类: 数据库

mysql存储引擎

一、存储引擎概念介绍

MySQL中的数据用各种不同的技术存储在文件中,每一种技术都使用不同的存储机制、索引技巧、锁定水平并最终提供不同的功能和能力,这些不同的技术以及配套的功能在MySQL中称为存储引擎
存储引擎是MySQL将数据存储在文件系统中的存储方式或者存储格式
MySQL数据库中的组件,负责执行实际的数据I/O操作
MySQL系统中,存储引擎处于文件系统之上,在数据保存到数据文件之前会传输到存储引擎,之后按照各个存储引擎的存储格式进行存储

二、MySQL常用的存储引擎

MyISAM的特点

最主要的特点就是不支持:事务,行级锁,外键

  • MyISAM不支持事务,也不支持外键约束,只支持全文索引,数据文件和索引文件是分开保存的

  • 访问速度快,对事务完整性没有要求
    MyISAM 适合查询、插入为主的应用

  • MyISAM在磁盘上存储成三个文件,文件名和表名都相同,但是扩展名分别为:
    .frm 文件存储表结构的定义
    数据文件的扩展名为 .MYD (MYData)
    索引文件的扩展名是 .MYI (MYIndex)

  • 表级锁定形式,数据在更新时锁定整个表。不支持行数,只支持表锁
    数据库在读写过程中相互阻塞:
    会在数据写入的过程阻塞用户数据的读取
    也会在数据读取的过程中阻塞用户的数据写入
    数据单独写入或读取,速度过程较快且占用资源相对少

MyISAM适用的生产场景

公司业务不需要事务的支持
单方面读取或写入数据比较多的业务
MyISAM存储引擎数据读写都比较频繁场景不适合
使用读写并发访问相对较低的业务
数据修改相对较少的业务
对数据业务一致性要求不是非常高的业务
服务器硬件资源相对比较差

InnoDB

InnoDB特点

其实最主要的区别就是支持:事务,行级锁,外键

  • 支持事务,支持4个事务隔离级别
    MySQL从5.5.5版本开始,默认的存储引擎为 InnoDB

  • 读写阻塞与事务隔离级别相关
    能非常高效的缓存索引和数据
    表与主键以簇的方式存储
    支持分区、表空间,类似oracle数据库
    支持外键约束,5.5前不支持全文索引,5.5后支持全文索引

  • 对硬件资源要求还是比较高的场合
    行级锁定,但是全 表扫描仍然会是表级锁定,如
    update table set a=1 where user like ‘%lic%’;

  • InnoDB 中不保存表的行数,如 select count() from table; 时,InnoDB 需要扫描一遍整个表来计算有多少行,但是 MyISAM 只要简单的读出保存好的行数即可。需要注意的是,当 count()语句包含 where 条件时 MyISAM 也需要扫描整个表
    对于自增长的字段,InnoDB 中必须包含只有该字段的索引,但是在 MyISAM 表中可以和其他字段一起建立组合索引

MEMORY的特点

存放在内存中,速度快,但是数据安全性

三:存储引擎的简单操作

  1. -- 查看系统支持的存储引擎
  2. show ENGINES
  3. -- 创建表的时候指定引擎
  4. create table test
  5. (
  6. id int primary key
  7. ) ENGINE MyISAM
  8. -- 可以使用下面的命令查看表的存储引擎
  9. show create table test
  10. show create table users

mysql 索引

高效获取数据的方式,是一种数据结构。类似书的目录,图书馆的目录等,都是为了快速查找,避免轮询,全表扫描的。mysql使用索引是很简单的,但是要理解到原理就并没有那么容易。


mysql索引是一种数据库结构,并不是越多越好,维护也需要时间空间成本。但是也可以做到以空间换效率,毕竟现在空间相对便宜,而且查询往往比增删改多很多

使用索引与不使用索引查找的区别

比如查询年龄等于45岁的

不使用索引的查找:

要挨着挨着进行全表扫描,因为你不能确定45岁的有多少个人

使用索引的方式:

例如下面的二叉树结构,当然mysql真正使用的数据库结构是b+数等数据类型

MySQL索引使用数据结构

MySQL索引会根据存储引擎的不同,从而选择不同的索引,主要支持下面几种

在不同存储引擎中的支持情况:

索引数据结构分析

索引数据结构之二叉树

特点:只能存储两个节点,数据库大了其实效率也并不是那么高,大量的数据造成的层级可能会很深。而且可能顺序插入时,形成一个单向链表,查询性能大大降低。

所以二叉树不是太适合用来做数据库的索引。这种问题虽然可以使用自平衡的红黑树来解决,但是红黑色本质也是一个二拆书,大数据量情况下还是会存在层级较深的情况,查询效率也不高,所以我们可以考虑使用B树,就可以有多个子节点

索引数据结构之B Tree(b树)

多路平衡查找树:

度数就是可以容纳的子节点个数

动态构建B树,B树的分裂方式

可视化网站:
https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/BTree.html

索引数据结构之B + Tree(b+树)

https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/BPlusTree.html

索引的基本语法

  1. -- 查看索引
  2. show index from students
  3. -- 创建索引
  4. create index index_age on students(age)
  5. -- 创建两个字段的联合索引
  6. ALTER TABLE rep_school_class_course_count_data_code ADD INDEX index_class_courseid (ClassID, CourseID);
  7. -- 删除索引
  8. drop index index_age on students

mysql创建唯一索引

语法:

  1. CREATE UNIQUE INDEX index_name ON table_name(column1, column2, ...);

实例:

  1. CREATE UNIQUE INDEX index_unique_usercomplete ON project_members_result(ProgramID,SubProgramId,CreateID);

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