一文彻底弄懂MySQL的各个存储引擎，InnoDB、MyISAM、Memory、CSV、Archive、Merge、Federated、NDB

说实话，在谈论MySQL存储引擎的时候，我首先得谈谈我的坑经历。
记得刚入行的时候，接了一个电商项目，用的是MyISAM作为数据库。
结果促销一开始，整个系统就卡住了，顾客投诉不断。
后来我了解到，虽然可以进行全文索引，但并发写入直接锁定了表——所有读取都必须等待。
那是一片灾难的景象。

说到InnoDB，这就是MySQL的“标准配置”。
我有一个每天有几万笔交易的金融系统，我依靠InnoDB的行级锁来稳定我的仓位。
我记得有一次测试同时运行了数百个并发更新。
其他引擎都已经坏了，但InnoDB甚至没有动摇。
这个 ACID 特性并不值得骄傲。
当服务器突然断电时，重新启动后数据可以恢复到原来的状态。
当时我就觉得这东西还真是值得信赖。
然而，调整缓冲区是一项技术活。
我见过有人将 innodb_buffer_pool_size 设置得太小，导致频繁的磁盘读取和实时系统变砖。

记忆工具也很有趣。
有时你报告缓存并将热数据直接扔到内存中。
查询速度比InnoDB快，但要做好重启后所有数据丢失的心理准备。
这种定位对于临时表来说非常精确。
例如，在我进行的闪购活动中，库存表被调入内存并在闪购完成后删除。
太完美了。

Archive工具我没有做太多的工作，但是它解决了公司对历史数据归档的迫切需求。
他们直接将十年的日志压缩成gzip格式保存，这样节省了大量的空间，足够查询了。
不过，更新无法删除此部分，这仅满足了他们的只读需求。

我从未使用过Merge工具，但我知道它使用MyISAM表作为分区，适合数据沙箱测试。
联邦就更神奇了。
它可以检查服务器上的数据。
我们的项目没有分发需求，还没有接触过。
NDBCluster 是重型的，适合高可用性集群。
我见过架构师用它来执行金融系统中的激进任务，但监管成本并不低。

归根结底，引擎的选择取决于场景。
InnoDB 是一种流行的粘合剂，但它占用大量内存； MyISAM简单、快速，因此无需同时接触它；适合短期热点数据的内存；压缩数据存储；合并和联合属于特定需求。
有一次，一位客户为了节省，坚持把 InnoDB 改成 MyISAM节省空间，但报表查询直接变成闪购页面——这个教训令人难忘。

MySQL中常见存储引擎有什么区别

哈，这三种MySQL存储引擎确实各有优缺点。
使用时要根据具体场景而定。

上周有客户问我，InnoDB 和 MyISAM 哪个更好？ 我直接告诉他InnoDB非常擅长事务处理。
我遇到的陷阱是，一旦我们使用MyISAM，数据库就崩溃了，所有数据都丢失了。
InnoDB的事务支持解决了这个问题，保证数据无论是回滚还是修复都不会丢失。

我们来谈谈外键约束。
这个东西在InnoDB中特别有用。
我在一个电子商务项目中使用了它。
订单表中的用户ID与用户表的主键关联，保证数据的一致性。
如果有客户信息被删除，订单中的信息也会相应改变，要么一起删除，要么级联删除，防止数据不一致。

MyISAM，它最大的特点就是速度快，存储空间小。
我之前曾开发过内容管理系统。
数据更新不多，只有读操作，所以使用了MyISAM。
但它不支持交易，所以如果你有数据安全需求，它可能不适合。

MEMORY存储引擎，这个东西所有的数据都在内存里，查询速度很快。
但有一个问题。
一旦重启，数据就消失了。
我之前正在做一个临时缓存项目。
数据是临时存储的，所以我使用了MEMORY。
但如果您打算长期存储数据，那就别想了。

总之，你可以根据自己的需要来选择。
我还在思考这个问题，不同场景下哪种存储引擎最适合。

mysql中数据页中的存储格式

嗯...MySQL...InnoDB...这个引擎...数据页...1 6 KB...好的。

就是那种...固定大小...每页 1 6 KB...你知道...在 2 02 2 年...这个大小...不应该改变...2 3 2 呃...6 4 TB...看起来相当大...
页面有一个页眉...有一个尾部...这很常见...无论是数据页还是其他什么...撤消页面...那种...有页眉和尾部...并且它包含一些...关键信息...例如...页面类型...是吗数据页什么的...页码...只有一个...我能找到...上一页和下一页的指示...双链表...很好...顺序读取...来...方便...
关键数据...是用户记录...最重要的部分...单链表...很方便...主键索引...非叶子节点...存储最小主键值...匹配什么页...叶子节点...存储主键...全行数据...辅助索引...叶子节点...保存辅助键...和主键...返回检查...检查主键索引...无穷大...链表顶部...最小记录...最高...链表尾部...最大记录...这些...全部...
查找...这是一棵B+树...从根开始...非叶...逐层查找叶页...内叶页...从无穷大开始...单向链表...遍历...找不到...转到至上...还没有找到...页面指针 从末尾到下一页...继续查找...辅助索引...叶子节点...有主键...但是需要返回表...返回主键索引...获取整个数据...
数据页和B+树...不匹配一个...AB+树节点...很多数据可以对应页面... 有页面... 物理存储... 批量管理... 读写优化... 1 6 KB... 批量读取... 改进... 特点... 高效存储... 固定大小... 减少碎片... 链表... 快速遍历... 灵活扩展... 支持不同记录类型... 持久化... 头元数据... 完整性... 恢复...
就是这样... 好... 基本单元... 高性能事务... 基础... 对...