Python学习之表的介绍

9.4 表的介绍

存储引擎

数据的存储方式就是存储引擎，引擎不同，数据的存储方式就不同

MySQL中比较重要的引擎：

InnoDB：mysql5.6以上，默认的存储方式

​ 支持 transaction 事务；row-level locking 行级锁；table-level locking 表级锁；foreign keys外键约束

​ 基于树的检索，（数据+树）+表结构 = 2张表

​ 在硬盘中表结构的文件后缀为 .frm 数据树为 .ibd

【transaction事务】里面的操作，要么一起成功，要么一起失败；保证数据安全；它具备提交、回滚以及崩溃恢复的功能以保护用户数据

【row-level locking】 行级锁：对行上说涉及的行数比较少且较分散时使用比较好

【able-level locking】  表级锁：当涉及的行数比较多时

【树tree结构】加速数据检索
【应用】
	用于事务处理应用程序，支持外键和行级锁。如果应用对事物的完整性有比较高的要求，在并发条件下要求数据的一致性，数据操作除了插入和查询之外，还包括很多更新和删除操作，那么InnoDB存储引擎是比较合适的。InnoDB除了有效的降低由删除和更新导致的锁定，还可以确保事务的完整提交和回滚，对于类似计费系统或者财务系统等对数据准确要求性比较高的系统都是合适的选择。

MEMORY：基于hash检索

​ 硬盘中存表结构+内存中存数据

​ 硬盘中表结构 .frm

【特点】
	在内存中存储所有数据，应用于对 非关键数据 由快速查找的场景。Memory类型的表访问数据非常快，因为它的数据是存放在内存中的，并且默认使用HASH索引，但是一旦服务关闭，表中的数据就会丢失
【应用】
	将所有的数据保存在内存中，在需要快速定位记录和其他类似数据的环境下，可以提供极快的访问。Memory的缺陷是对表的大小有限制，虽然数据库因为异常终止的话数据可以正常恢复，但是一旦数据库关闭，存储在内存中的数据都会丢失。

MyISAM：mysql5.5以下，默认的存储方式

​ table-level locking 表级锁

​ 基于树的检索；树结构+数据+表结构 = 3张表

​ 硬盘中存放树结构的文件 .frm 数据 .MYD 表结构 .MYI

【特点】
MyISAM既不支持事务、也不支持外键、其优势是访问速度快，但是表级别的锁定限制了它在读写负载方面的性能，因此它经常应用于只读或者以读为主的数据场景。
【应用】
	如果应用是以读操作和插入操作为主，只有很少的更新和删除操作，并且对事务的完整性、并发性要求不高，那么可以选择这个存储引擎。

相对于myisam，innodb支持并发，以及修改删除的操作效率比较高。

有关引擎的sql语句：

# 查看数据库中有哪些存储引擎
show engines;  

# 查看当前默认的存储引擎
show variables like "default_storage_engine";  

# 建表时指定存储引擎
create table 表名 (字段名...)  engine = 引擎名；

在配置文件中设置默认存储引擎

[mysqld]下
default-storage-engine=INNODB

MySQL的工作流程

文章参考：https://www.cnblogs.com/Eva-J/p/7277026.html