Maison > Article > base de données > Parlons de l'emplacement de stockage et de la structure de stockage des données MySQL
MySQL est un puissant système de gestion de bases de données relationnelles largement utilisé dans diverses applications, telles que les sites Web de commerce électronique, les médias sociaux, les systèmes financiers et les systèmes d'entreprise. Lorsque nous utilisons MySQL, nous sommes souvent confrontés à cette question : où se trouvent les données MySQL ? Présentons en détail l'emplacement de stockage et la structure de stockage des données MySQL.
1. Emplacement de stockage des données MySQL
Les données MySQL sont stockées sur le disque, pas en mémoire. Lorsque nous créons une base de données MySQL, nous créons en fait un dossier sur le disque qui contient toutes les tables et données de la base de données. MySQL stocke ces fichiers dans un dossier système appelé répertoire de données. Sur les systèmes Linux, ce répertoire se trouve généralement dans le répertoire /var/lib/mysql. Dans les systèmes Windows, ce répertoire se trouve généralement dans le répertoire C:ProgramDataMySQLMySQL Server 8.0data.
2. Structure de stockage des données MySQL
MySQL stocke les données dans des tables. Chaque table est composée d'une ou plusieurs lignes, et chaque ligne est composée d'une ou plusieurs colonnes. Chaque colonne possède son propre type de données, qui peut être un entier, un flottant, une date ou une chaîne, etc.
Dans MySQL, chaque base de données possède un répertoire de données indépendant, qui contient tous les fichiers de la base de données. Le nom du fichier de base de données est le même que le nom de la base de données et le suffixe est généralement frm, MYD et MYI. Le fichier frm est un fichier qui stocke les définitions de table, le fichier MYD est un fichier qui stocke les données de table et le fichier MYI est un fichier qui stocke les index de table. Ces fichiers sont généralement stockés dans le répertoire de données dans un dossier portant le même nom que la base de données.
Chaque table se compose d'un ou plusieurs fichiers de données, dont l'un est un fichier de définition de table (fichier .frm), et les autres sont des fichiers de données (fichiers .MYD) et des fichiers d'index (.MYI document). Le fichier de définition de table enregistre la structure de la table, y compris les noms de colonnes, les types de données, les contraintes et d'autres informations. Les fichiers de données contiennent les données réelles de la table, tandis que les fichiers d'index contiennent les index utilisés pour récupérer rapidement les données.
MySQL utilise deux structures de données, B-tree et B+-tree, pour stocker les index. B-tree est un arbre de recherche multidirectionnel qui divise les données en plusieurs nœuds et utilise un arbre pour maintenir la structure hiérarchique de ces nœuds. Les nœuds B-tree contiennent généralement plusieurs paires clé-valeur, chaque paire clé-valeur contient une clé et l'adresse du pointeur ou du bloc de données correspondant. L'arbre B+ est une variante du B-tree, qui ajoute un pointeur d'accès séquentiel au B-tree pour optimiser l'efficacité des requêtes séquentielles.
MySQL utilise un moteur de stockage appelé InnoDB pour stocker les données des lignes. InnoDB utilise une technologie appelée index clusterisé pour stocker les données de lignes et les index. Un index clusterisé est un index spécial qui stocke les données sur le disque dans l'ordre des clés. Dans InnoDB, chaque table doit avoir une clé primaire, qui sera utilisée comme clé de l'index clusterisé. Par conséquent, InnoDB stocke respectivement les données et les index dans le même fichier de données, ce qui peut améliorer l'efficacité des requêtes.
En bref, les données MySQL sont stockées sur le disque et la structure de stockage des données comprend des fichiers de base de données, des structures de stockage de tables, des structures de stockage d'index et des structures de stockage de lignes. Comprendre l'emplacement de stockage et la structure de stockage des données MySQL est très important pour les développeurs. Cela peut nous aider à optimiser les performances de la base de données, à réduire le risque de perte de données et à améliorer la sécurité et la fiabilité des données.
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