特性 | MyISAM | InnoDB | MEMORY |
---|---|---|---|
存储限制 | 有(平台对文件系统大小的限制) | 64TB | 有(平台的内存限制) |
事务安全 | 不支持 | 支持 | 不支持 |
锁机制 | 表锁 | 表锁/行锁 | 表锁 |
B+Tree索引 | 支持 | 支持 | 支持 |
哈希索引 | 不支持 | 不支持 | 支持 |
全文索引 | 支持 | 支持 | 不支持 |
集群索引 | 不支持 | 支持 | 不支持 |
数据索引 | 不支持 | 支持 | 支持 |
数据缓存 | 不支持 | 支持 | N/A |
索引缓存 | 支持 | 支持 | N/A |
数据可压缩 | 支持 | 不支持 | 不支持 |
空间使用 | 低 | 高 | N/A |
内存使用 | 低 | 高 | 中等 |
批量插入速度 | 高 | 低 | 高 |
外键 | 不支持 | 支持 | 不支持 |
-- 查询数据库支持的引擎
SHOW ENGINES;
-- 表含义:
- support : 指服务器是否支持该存储引擎
- transactions : 指存储引擎是否支持事务
- XA : 指存储引擎是否支持分布式事务处理
- Savepoints : 指存储引擎是否支持保存点
-- 查询某个数据库中所有数据表的引擎
SHOW TABLE STATUS FROM 数据库名称;
-- 查询某个数据库中某个数据表的引擎
SHOW TABLE STATUS FROM 数据库名称 WHERE NAME = '数据表名称';
-- 创建数据表,指定存储引擎
CREATE TABLE 表名(
列名,数据类型,
...
)ENGINE = 引擎名称;
-- 修改表的存储引擎
ALTER TABLE 表名 ENGINE = 引擎名称;
索引的分类
- 功能分类
- 普通索引: 最基本的索引,它没有任何限制。
- 唯一索引:索引列的值必须唯一,但允许有空值。如果是组合索引,则列值组合必须唯一。
- 主键索引:一种特殊的唯一索引,不允许有空值。一般在建表时同时创建主键索引。
- 组合索引:顾名思义,就是将单列索引进行组合。
- 外键索引:只有InnoDB引擎支持外键索引,用来保证数据的一致性、完整性和实现级联操作。
- 全文索引:快速匹配全部文档的方式。InnoDB引擎5.6版本后才支持全文索引。MEMORY引擎不支持。
- 结构分类
- B+Tree索引 :MySQL使用最频繁的一个索引数据结构,是InnoDB和MyISAM存储引擎默认的索引类型。
- Hash索引 : MySQL中Memory存储引擎默认支持的索引类型。
```sql — 创建索引 CREATE [UNIQUE|FULLTEXT] INDEX 索引名称 [USING 索引类型] — 默认是B+TREE ON 表名(列名…);
— 查看索引 SHOW INDEX FROM 表名;
— 添加索引 — 普通索引 ALTER TABLE 表名 ADD INDEX 索引名称(列名);
— 组合索引 ALTER TABLE 表名 ADD INDEX 索引名称(列名1,列名2,…);
— 主键索引 ALTER TABLE 表名 ADD PRIMARY KEY(主键列名);
— 外键索引(添加外键约束,就是外键索引) ALTER TABLE 表名 ADD CONSTRAINT 外键名 FOREIGN KEY (本表外键列名) REFERENCES 主表名(主键列名);
— 唯一索引 ALTER TABLE 表名 ADD UNIQUE 索引名称(列名);
— 全文索引(mysql只支持文本类型) ALTER TABLE 表名 ADD FULLTEXT 索引名称(列名);
— 删除索引 DROP INDEX 索引名称 ON 表名;
— 删除student表中的idx_score索引 DROP INDEX idx_score ON student; ```
创建索引时的原则
- 对查询频次较高,且数据量比较大的表建立索引。
- 使用唯一索引,区分度越高,使用索引的效率越高。
- 索引字段的选择,最佳候选列应当从where子句的条件中提取,如果where子句中的组合比较多,那么应当挑选最常用、过滤效果最好的列的组合。
- 使用短索引,索引创建之后也是使用硬盘来存储的,因此提升索引访问的I/O效率,也可以提升总体的访问效率。假如构成索引的字段总长度比较短,那么在给定大小的存储块内可以存储更多的索引值,相应的可以有效的提升MySQL访问索引的I/O效率。
- 索引可以有效的提升查询数据的效率,但索引数量不是多多益善,索引越多,维护索引的代价自然也就水涨船高。对于插入、更新、删除等DML操作比较频繁的表来说,索引过多,会引入相当高的维护代价,降低DML操作的效率,增加相应操作的时间消耗。另外索引过多的话,MySQL也会犯选择困难病,虽然最终仍然会找到一个可用的索引,但无疑提高了选择的代价。