最开始用MySQL Administrator建数据库的时候,表缺省是InnoDB类型,也就没有在意。后来用Access2MySQL导数据的时候发现只能导成 MyISAM类型的表,不知道这两种类型有什么区别,就去查了查。原来是MyISAM类型不支持事务处理等高级处理,而InnoDB类型支持。 My
最开始用MySQL Administrator建数据库的时候,表缺省是InnoDB类型,也就没有在意。后来用Access2MySQL导数据的时候发现只能导成 MyISAM类型的表,不知道这两种类型有什么区别,就去查了查。原来是MyISAM类型不支持事务处理等高级处理,而InnoDB类型支持。 MyISAM类型的表强调的是性能,其执行数度比InnoDB类型更快,但是不提供事务支持,而InnoDB提供事务支持已经外部键等高级数据库功能。这 样就可以根据数据表不同的用处是用不同的存储类型。
另外,MyISAM类型的二进制数据文件可以在不同操作系统中迁移。也就是可以直接从Windows系统拷贝到linux系统中使用。
修改:
ALTER TABLE tablename ENGINE = MyISAM ;
MyISAM:这个是默认类型,它是基于传统的ISAM类型,ISAM是Indexed Sequential Access Method (有索引的 顺序访问方法) 的缩写,它是存储记录和文件的标准方法.与其他存储引擎比较,MyISAM具有检查和修复表格的大多数工具. MyISAM表格可以被压缩,而且它们支持全文搜索.它们不是事务安全的,而且也不支持外键。如果事物回滚将造成不完全回滚,不具有原子性。如果执行大量 的SELECT,MyISAM是更好的选择。
InnoDB:这种类型是事务安全的.它与BDB类型具有相同的特性,它们还支持外键.InnoDB表格速度很快.具有比BDB还丰富的特性,因此如果需要一个事务安全的存储引擎,建议使用它.如果你的数据执行大量的INSERT或UPDATE,出于性能方面的考虑,应该使用InnoDB表,
对于支持事物的InnoDB类型的标,影响速度的主要原因是AUTOCOMMIT默认设置是打开的,而且程序没有显式调用BEGIN 开始事务,导致每插入一条都自动Commit,严重影响了速度。可以在执行sql前调用begin,多条sql形成一个事物(即使autocommit打 开也可以),将大大提高性能。
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1. 4.0以上mysqld都支持事务,包括非max版本。3.23的需要max版本mysqld才能支持事务。
2. 创建表时如果不指定type则默认为myisam,不支持事务。
可以用 show create table tablename 命令看表的类型。
2.1 对不支持事务的表做start/commit操作没有任何效果,在执行commit前已经提交,测试:
执行一个msyql:
use test;
drop table if exists tn;
create table tn (a varchar(10)) type=myisam;
drop table if exists ty;
create table ty (a varchar(10)) type=innodb;
begin;
insert into tn values('a');
insert into ty values('a');
select * from tn;
select * from ty;
都能看到一条记录
执行另一个mysql:
use test;
select * from tn;
select * from ty;
只有tn能看到一条记录
然后在另一边
commit;
才都能看到记录。
3. 可以执行以下命令来切换非事务表到事务(数据不会丢失),innodb表比myisam表更安全:
alter table tablename type=innodb;
3.1 innodb表不能用repair table命令和myisamchk -r table_name
但可以用check table,以及mysqlcheck [OPTIONS] database [tables]
4. 启动mysql数据库的命令行中添加了以下参数可以使新发布的mysql数据表都默认为使用事务(
只影响到create语句。)
--default-table-type=InnoDB
测试命令:
use test;
drop table if exists tn;
create table tn (a varchar(10));
show create table tn;
set table_type=InnoDB;
show variables like 'table_type';
或:
c:/mysql/bin/mysqld-max-nt --standalone --default-table-type=InnoDB

InnoDB는 Redologs 및 Undologs를 사용하여 데이터 일관성과 신뢰성을 보장합니다. 1. Redologs는 사고 복구 및 거래 지속성을 보장하기 위해 데이터 페이지 수정을 기록합니다. 2. 결점은 원래 데이터 값을 기록하고 트랜잭션 롤백 및 MVCC를 지원합니다.

설명 명령에 대한 주요 메트릭에는 유형, 키, 행 및 추가가 포함됩니다. 1) 유형은 쿼리의 액세스 유형을 반영합니다. 값이 높을수록 Const와 같은 효율이 높아집니다. 2) 키는 사용 된 인덱스를 표시하고 NULL은 인덱스가 없음을 나타냅니다. 3) 행은 스캔 한 행의 수를 추정하여 쿼리 성능에 영향을 미칩니다. 4) Extra는 최적화해야한다는 Filesort 프롬프트 사용과 같은 추가 정보를 제공합니다.

Temporary를 사용하면 MySQL 쿼리에 임시 테이블을 생성해야 할 필요성이 있으며, 이는 별개의, 그룹 비 또는 비 인덱스 열을 사용하여 순서대로 발견됩니다. 인덱스 발생을 피하고 쿼리를 다시 작성하고 쿼리 성능을 향상시킬 수 있습니다. 구체적으로, 설명 출력에 사용되는 경우, MySQL은 쿼리를 처리하기 위해 임시 테이블을 만들어야 함을 의미합니다. 이것은 일반적으로 다음과 같은 경우에 발생합니다. 1) 별개 또는 그룹을 사용할 때 중복 제거 또는 그룹화; 2) OrderBy가 비 인덱스 열이 포함되어있을 때 정렬하십시오. 3) 복잡한 하위 쿼리 또는 조인 작업을 사용하십시오. 최적화 방법은 다음과 같습니다. 1) Orderby 및 GroupB

MySQL/InnoDB는 4 개의 트랜잭션 격리 수준을 지원합니다. Readuncommitted, ReadCommitted, ReturableRead 및 Serializable. 1. READUCMITTED는 커밋되지 않은 데이터를 읽을 수 있으므로 더러운 판독 값을 유발할 수 있습니다. 2. ReadCommitted는 더러운 읽기를 피하지만 반복 할 수없는 독서가 발생할 수 있습니다. 3. RepeatableRead는 더러운 읽기와 반복 할 수없는 독서를 피하는 기본 레벨이지만 팬텀 독서가 발생할 수 있습니다. 4. 직렬화 가능한 것은 모든 동시성 문제를 피하지만 동시성을 줄입니다. 적절한 격리 수준을 선택하려면 균형 잡힌 데이터 일관성 및 성능 요구 사항이 필요합니다.

MySQL은 웹 응용 프로그램 및 컨텐츠 관리 시스템에 적합하며 오픈 소스, 고성능 및 사용 편의성에 인기가 있습니다. 1) PostgreSQL과 비교하여 MySQL은 간단한 쿼리 및 높은 동시 읽기 작업에서 더 잘 수행합니다. 2) Oracle과 비교할 때 MySQL은 오픈 소스와 저렴한 비용으로 인해 중소 기업에서 더 인기가 있습니다. 3) Microsoft SQL Server와 비교하여 MySQL은 크로스 플랫폼 응용 프로그램에 더 적합합니다. 4) MongoDB와 달리 MySQL은 구조화 된 데이터 및 트랜잭션 처리에 더 적합합니다.

MySQL Index Cardinality는 쿼리 성능에 중대한 영향을 미칩니다. 1. 높은 카디널리티 인덱스는 데이터 범위를보다 효과적으로 좁히고 쿼리 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 2. 낮은 카디널리티 인덱스는 전체 테이블 스캔으로 이어질 수 있으며 쿼리 성능을 줄일 수 있습니다. 3. 관절 지수에서는 쿼리를 최적화하기 위해 높은 카디널리티 시퀀스를 앞에 놓아야합니다.

MySQL 학습 경로에는 기본 지식, 핵심 개념, 사용 예제 및 최적화 기술이 포함됩니다. 1) 테이블, 행, 열 및 SQL 쿼리와 같은 기본 개념을 이해합니다. 2) MySQL의 정의, 작업 원칙 및 장점을 배우십시오. 3) 인덱스 및 저장 절차와 같은 기본 CRUD 작업 및 고급 사용량을 마스터합니다. 4) 인덱스의 합리적 사용 및 최적화 쿼리와 같은 일반적인 오류 디버깅 및 성능 최적화 제안에 익숙합니다. 이 단계를 통해 MySQL의 사용 및 최적화를 완전히 파악할 수 있습니다.

MySQL의 실제 응용 프로그램에는 기본 데이터베이스 설계 및 복잡한 쿼리 최적화가 포함됩니다. 1) 기본 사용 : 사용자 정보 삽입, 쿼리, 업데이트 및 삭제와 같은 사용자 데이터를 저장하고 관리하는 데 사용됩니다. 2) 고급 사용 : 전자 상거래 플랫폼의 주문 및 재고 관리와 같은 복잡한 비즈니스 로직을 처리합니다. 3) 성능 최적화 : 인덱스, 파티션 테이블 및 쿼리 캐시를 사용하여 합리적으로 성능을 향상시킵니다.


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