MySql 存储引擎和索引相关知识总结

“MySql 存储引擎和索引相关知识总结”是一个非常重要的主题，因为它关系到我们在使用MySQL的过程中如何进行数据存储和查询优化。在这里我们将会对这个主题进行一些具体的讲解和示范，帮助大家更好地理解和掌握。

什么是存储引擎

存储引擎是MySQL中用来处理存储和管理数据的组件，它不仅决定了数据的存储方式和读取方式，还对数据库的性能产生重要影响。MySQL中常用的存储引擎包括MyISAM、InnoDB、MEMORY等，下面我们来看看它们的特点和应用场景。

MyISAM

MyISAM是MySQL中最常用的存储引擎，它具有以下特点：

• 不支持事务处理和行级锁，只支持表级锁；
• 它的原理是将数据和索引分开存储，数据存储在.MYD文件中，索引存储在.MYI文件中；
• 适合于读多写少的场景，比如新闻网站、博客等。

InnoDB

InnoDB是目前MySQL最常用的事务存储引擎。它具有以下特点：

• 支持事务处理和行级锁，具有很高的并发性和稳定性；
• 它的原理是将数据和索引一起存储在表空间中，可以在备份和恢复数据的时候更加方便；
• 适合于高并发的场景，比如电商、金融等。

MEMORY

MEMORY存储引擎，顾名思义，就是把数据存储在内存中。它具有以下特点：

• 不支持事务处理和行级锁，只支持表级锁；
• 数据全部存储在内存中，因此查询速度非常快；
• 它适用于对临时性数据的存储，比如一些统计分析数据等。

什么是索引

在MySQL中，索引是一种用于加速数据查询的数据结构。它可以帮助MySQL更快地定位到所需的数据记录，提高查询效率。MySQL中常用的索引包括B+树索引、哈希索引、全文索引等。

B+树索引

B+树索引是MySQL中常用的一种索引结构。它具有以下特点：

• B+树可以支持范围查询、排序、分组、联合查询等操作；
• B+树可以通过普通索引、唯一索引、主键索引等各种形式存在；
• 如果表中的记录较少，则可以在查询中使用全表扫描，而不必使用索引，这样可以减少索引带来的维护开销。

哈希索引

哈希索引是MySQL中另一种常用的索引结构。它具有以下特点：

• 哈希索引使用哈希表进行查找，速度非常快；
• 哈希索引只支持等值查询，不支持范围查询、排序等操作；
• 如果待查询的数据具有重复性，那么哈希索引就会存在哈希冲突，这会影响查询效率。

存储引擎和索引的关系

在MySQL中，存储引擎和索引之间具有密切的关系。不同的存储引擎在同样的查询语句下，其性能表现会有所不同。以下是一个简单的示例：

-- 创建一个表，采用MyISAM存储引擎
CREATE TABLE `student` (
  `id` int(11) NOT NULL,
  `name` varchar(10) NOT NULL,
  `age` int(11) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=MyISAM;

-- 插入 10000 条数据
INSERT INTO `student`(`id`, `name`, `age`) 
SELECT `id`, CONCAT('name_', `id`), FLOOR(RAND() * 100) FROM (SELECT * FROM `information_schema`.`columns` LIMIT 10000) a;

-- 查询年龄大于 80 的数据
SELECT * FROM `student` WHERE `age` > 80;

将存储引擎从 MyISAM 换成 InnoDB 后再执行一遍查询语句，我们会发现 InnoDB 的查询速度更快。这是因为 InnoDB 支持行级锁，而 MyISAM 只支持表级锁，因此 InnoDB 能够更好地处理高并发的情况。

另一个与索引有关的示例是：

-- 为 student 表添加索引
ALTER TABLE `student` ADD INDEX `age` (`age`);

-- 查询年龄等于 66 的数据
SELECT * FROM `student` WHERE `age` = 66;

在这个示例中，我们为表 student 添加了一个age列的索引，然后查询年龄等于66岁的数据。相较于没有索引的查询方式，有了索引之后查询速度得到了极大的提升。这是因为索引能够减少全表扫描的次数，缩短了查询等待时间。

总结：

存储引擎和索引是MySQL中相互关联的两个重要概念。在实际应用中，我们应该根据数据量、需求等因素，选择合适的存储引擎和索引类型，以达到更好的查询效率和性能表现。