个人见解:

  1.最主要的差别就是Innodb 支持事务处理与外键和行级锁.而MyISAM不支持

 所以有用到事务处理和外键的,要用Innodb

2. InnoDB 中不保存表的具体行数,也就是说,执行select count(*) from table时,InnoDB要扫描一遍整个表来计算有多少行

     但如果带有where ,两种的查询方式就一样了【所以这点区别不大】

  3.稳定性,方便的扩展性和高可用性来说的话,MyISAM比较好

4.写入和修改操作,Innodb性能比较好。查询操作,MyISAM更好。

【注意:最近实际测试,myisam的写入速度比innodb的快】

实例:1.6w的数据,1.从innodb类型表里转移到myisam类型表用时48秒(期间有些过滤处理);2.从myisam类型表里转移到myisam类型表里33秒;

3.从myisam类型表或innodb类型表里转移到innodb类型表,33分钟左右。

  

白话讲MyIsam和InnoDB的区别

"MyISAM类型不支持事务处理等高级处理,而InnoDB类型支持"
 
这是网上对MyISAM和InnoDB的解释,很抽象吧,我们用白话的方式解释一下
 
其实也比较简单
 
所谓事务处理,就是原子性操作。
打个比方,支持事务处理的Innodb表,建设一个中,发帖是给积分的。你发了一个帖子执行一个insert语句,来插入帖子内容,插入后就要执行一个update语句来增加你的积分。假设一种特殊情况突然发生,insert成功了,update操作却没有被执行。也就是说你发了帖子却没有增加相应的积分。这就会造成用户不满。如果使用了事务处理,insert和update都放入到事务中去执行,这个时候,只有当insert和update两条语句都执行生成的时候才会将数据更新、写入到中,如果其中任何一条语句失败,那么就会回滚为初始状态,不执行写入。这样就保证了insert和update肯定是一同执行的。
 
 
mysiam表不支持事务处理,同时mysiam表不支持外键。外键不用说了吧?不知道的话,去网上查吧。
同时,在执行数据库写入的操作(insert,update,delete)的时候,mysiam表会锁表,而innodb表会锁行。通俗点说,就是你执行了一个update语句,那么mysiam表会将整个表都锁住,其他的insert和delete、update都会被拒之门外,等到这个update语句执行完成后才会被依次执行。
 
 
而锁行,就是说,你执行update语句是,只会将这一条记录进行锁定,只有针对这条记录的其他写入、更新操作会被阻塞并等待这条update语句执行完毕后再执行,针对其他记录的写入操作不会有影响。
 
 
因此,当你的数据库有大量的写入、更新操作而查询比较少或者数据完整性要求比较高的时候就选择innodb表。当你的数据库主要以查询为主,相比较而言更新和写入比较少,并且业务方面数据完整性要求不那么严格,就选择mysiam表。因为mysiam表的查询操作效率和速度都比innodb要快

InnoDB与Myisam的六大区别

MyISAM

  InnoDB

  构成上的区别:

  每个MyISAM在磁盘上存储成三个文件。第一个文件的名字以表的名字开始,扩展名指出文件类型。

.frm文件存储表定义。

数据文件的扩展名为.MYD (MYData)。

索引文件的扩展名是.MYI (MYIndex)。

  基于磁盘的资源是InnoDB表空间数据文件和它的日志文件,InnoDB 表的大小只受限于操作系统文件的大小,一般为 2GB
  
  事务处理上方面:

  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

  InnoDB提供事务支持事务,外部键等高级数据库功能

  SELECT   UPDATE,INSERTDelete操作
  
  如果执行大量的SELECT,MyISAM是更好的选择

  1.如果你的数据执行大量的INSERTUPDATE,出于性能方面的考虑,应该使用InnoDB表

2.DELETE   FROM table时,InnoDB不会重新建立表,而是一行一行的删除。

3.LOAD   TABLE FROM MASTER操作对InnoDB是不起作用的,解决方法是首先把InnoDB表改成MyISAM表,导入数据后再改成InnoDB表,但是对于使用的额外的InnoDB特性(例如外键)的表不适用

  AUTO_INCREMENT的操作

  每表一个AUTO_INCREMEN列的内部处理。

MyISAMINSERTUPDATE操作自动更新这一列。这使得AUTO_INCREMENT列更快(至少10%)。在序列顶的值被删除之后就不能再利用。(当AUTO_INCREMENT列被定义为多列索引的最后一列,可以出现重使用从序列顶部删除的值的情况)。

AUTO_INCREMENT值可用ALTER TABLE或myisamch来重置

对于AUTO_INCREMENT类型的字段,InnoDB中必须包含只有该字段的索引,但是在MyISAM表中,可以和其他字段一起建立联合索引

更好和更快的auto_increment处理

  如果你为一个表指定AUTO_INCREMENT列,在数据词典里的InnoDB表句柄包含一个名为自动增长计数器的计数器,它被用在为该列赋新值。

自动增长计数器仅被存储在主内存中,而不是存在磁盘上

关于该计算器的算法实现,请参考

AUTO_INCREMENT列在InnoDB里如何工作

  表的具体行数
  
  select count(*) from table,MyISAM只要简单的读出保存好的行数,注意的是,当count(*)语句包含   where条件时,两种表的操作是一样的

  InnoDB 中不保存表的具体行数,也就是说,执行select count(*) from table时,InnoDB要扫描一遍整个表来计算有多少行

  
  
  表锁

  提供行锁(locking on row level),提供与 Oracle 类型一致的不加锁读取(non-locking read in
   SELECTs),另外,InnoDB表的行锁也不是绝对的,如果在执行一个SQL语句时MySQL不能确定要扫描的范围,InnoDB表同样会锁全表,例如update table set num=1 where name like “%aaa%”

实例讲解

两种类型最主要的差别就是Innodb 支持事务处理与外键和行级锁.而MyISAM不支持.所以MyISAM往往就容易被人认为只适合在小项目中使用。

我作为使用MySQL的用户角度出发,Innodb和MyISAM都是比较喜欢的,但是从我目前运维的数据库平台要达到需求:99.9%的稳定性,方便的扩展性和高可用性来说的话,MyISAM绝对是我的首选。

原因如下:

1、首先我目前平台上承载的大部分项目是读多写少的项目,而MyISAM的读性能是比Innodb强不少的。

2、MyISAM的索引和数据是分开的,并且索引是有压缩的,内存使用率就对应提高了不少。能加载更多索引,而Innodb是索引和数据是紧密捆绑的,没有使用压缩从而会造成Innodb比MyISAM体积庞大不小。

3、从平台角度来说,经常隔1,2个月就会发生应用开发人员不小心update一个表where写的范围不对,导致这个表没法正常用了,这个时候MyISAM的优越性就体现出来了,随便从当天拷贝的压缩包取出对应表的文件,随便放到一个数据库目录下,然后dump成sql再导回到主库,并把对应的binlog补上。如果是Innodb,恐怕不可能有这么快速度,别和我说让Innodb定期用导出xxx.sql机制备份,因为我平台上最小的一个数据库实例的数据量基本都是几十G大小。

4、从我接触的应用逻辑来说,select count(*) 和order by 是最频繁的,大概能占了整个sql总语句的60%以上的操作,而这种操作Innodb其实也是会锁表的,很多人以为Innodb是行级锁,那个只是where对它主键是有效,非主键的都会锁全表的。

5、还有就是经常有很多应用部门需要我给他们定期某些表的数据,MyISAM的话很方便,只要发给他们对应那表的frm.MYD,MYI的文件,让他们自己在对应版本的数据库启动就行,而Innodb就需要导出xxx.sql了,因为光给别人文件,受字典数据文件的影响,对方是无法使用的。

6、如果和MyISAM比insert写操作的话,Innodb还达不到MyISAM的写性能,如果是针对基于索引的update操作,虽然MyISAM可能会逊色Innodb,但是那么高并发的写,从库能否追的上也是一个问题,还不如通过多实例分库分表架构来解决。

7、如果是用MyISAM的话,merge引擎可以大大加快应用部门的开发速度,他们只要对这个merge表做一些select count(*)操作,非常适合大项目总量约几亿的rows某一类型(如日志,调查统计)的业务表。

当然Innodb也不是绝对不用,用事务的项目如模拟炒股项目,我就是用Innodb的,活跃用户20多万时候,也是很轻松应付了,因此我个人也是很喜欢Innodb的,只是如果从数据库平台应用出发,我还是会首选MyISAM。

另外,可能有人会说你MyISAM无法抗太多写操作,但是我可以通过架构来弥补,说个我现有用的数据库平台容量:主从数据总量在几百T以上,每天十多亿 pv的动态页面,还有几个大项目是通过数据接口方式调用未算进pv总数,(其中包括一个大项目因为初期memcached没部署,导致单台数据库每天处理 9千万的查询)。而我的整体数据库服务器平均负载都在0.5-1左右。

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