MyISAM与InnoDB 的区别

juzi2周前技术24

区别:

1. InnoDB支持事务,MyISAM不支持,对于InnoDB每一条SQL语言都默认封装成事务,自动提交,这样会影响速度,所以最好把多条SQL语言放在begin和commit之间,组成一个事务; 

2. InnoDB支持外键,而MyISAM不支持。对一个包含外键的InnoDB表转为MYISAM会失败; 

3. InnoDB是聚集索引,使用B+Tree作为索引结构,数据文件是和(主键)索引绑在一起的(表数据文件本身就是按B+Tree组织的一个索引结构),必须要有主键,通过主键索引效率很高。但是辅助索引需要两次查询,先查询到主键,然后再通过主键查询到数据。因此,主键不应该过大,因为主键太大,其他索引也都会很大。

       MyISAM是非聚集索引,也是使用B+Tree作为索引结构,索引和数据文件是分离的,索引保存的是数据文件的指针。主键索引和辅助索引是独立的。

       也就是说:InnoDB的B+树主键索引的叶子节点就是数据文件,辅助索引的叶子节点是主键的值;而MyISAM的B+树主键索引和辅助索引的叶子节点都是数据文件的地址指针。

  

4. InnoDB不保存表的具体行数,执行select count(*) from table时需要全表扫描。而MyISAM用一个变量保存了整个表的行数,执行上述语句时只需要读出该变量即可,速度很快(注意不能加有任何WHERE条件);

那么为什么InnoDB没有了这个变量呢?

    因为InnoDB的事务特性,在同一时刻表中的行数对于不同的事务而言是不一样的,因此count统计会计算对于当前事务而言可以统计到的行数,而不是将总行数储存起来方便快速查询。InnoDB会尝试遍历一个尽可能小的索引除非优化器提示使用别的索引。如果二级索引不存在,InnoDB还会尝试去遍历其他聚簇索引。
    如果索引并没有完全处于InnoDB维护的缓冲区(Buffer Pool)中,count操作会比较费时。可以建立一个记录总行数的表并让你的程序在INSERT/DELETE时更新对应的数据。和上面提到的问题一样,如果此时存在多个事务的话这种方案也不太好用。如果得到大致的行数值已经足够满足需求可以尝试SHOW TABLE STATUS
 

5. Innodb不支持全文索引,而MyISAM支持全文索引,在涉及全文索引领域的查询效率上MyISAM速度更快高;PS:5.7以后的InnoDB支持全文索引了

6. MyISAM表格可以被压缩后进行查询操作

7. InnoDB支持表、行(默认)级锁,而MyISAM支持表级锁

       InnoDB的行锁是实现在索引上的,而不是锁在物理行记录上。潜台词是,如果访问没有命中索引,也无法使用行锁,将要退化为表锁。

例如:    t_user(uid, uname, age, sex) innodb;    uid PK    无其他索引    update t_user set age=10 where uid=1;             命中索引,行锁。    update t_user set age=10 where uid != 1;           未命中索引,表锁。    update t_user set age=10 where name='chackca';    无索引,表锁。

 

8、InnoDB表必须有主键(用户没有指定的话会自己找或生产一个主键),而Myisam可以没有

9、Innodb存储文件有frm、ibd,而Myisam是frm、MYD、MYI

        Innodb:frm是表定义文件,ibd是数据文件

        Myisam:frm是表定义文件,myd是数据文件,myi是索引文件

 

如何选择:

    1. 是否要支持事务,如果要请选择innodb,如果不需要可以考虑MyISAM;

    2. 如果表中绝大多数都只是读查询,可以考虑MyISAM,如果既有读也有写,请使用InnoDB。

    3. 系统奔溃后,MyISAM恢复起来更困难,能否接受;

    4. MySQL5.5版本开始Innodb已经成为Mysql的默认引擎(之前是MyISAM),说明其优势是有目共睹的,如果你不知道用什么,那就用InnoDB,至少不会差。

 

InnoDB为什么推荐使用自增ID作为主键?

    答:自增ID可以保证每次插入时B+索引是从右边扩展的,可以避免B+树和频繁合并和分裂(对比使用UUID)。如果使用字符串主键和随机主键,会使得数据随机插入,效率比较差。

 

innodb引擎的4大特性

       插入缓冲(insert buffer),二次写(double write),自适应哈希索引(ahi),预读(read ahead)


标签: 数据库

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