一.引言

这个问题看似是个很俗气的问题,但是在面试中也是个经常被问到的问题。我想很多人都能说出几条,比如事物,外键,等等。但是我想这样想起一点说一句这么回答的话,知识其实都是分散的,这样就显得不是很高大上

我认为回答这个问题,可以从两个方面来阐述,一个是并发控制方面,还有一个就是索引实现方面。

二.并发控制

1.myisam是表级锁

表锁的意思就是,对整张表加锁,当用户进行写操作(UPDATE INSEART DELETE)时,用户获得一个写锁,写锁会禁止任何用户的读/写操作。

举个通俗点的例子来所,比如当一个程序在修改id=1的记录时,这时候任何试图读/写任何记录都会被阻塞。有些人肯定觉得这样很不科学,只是更新id=1的记录,凭什么我想读id=2的记录或者修改id=3的记录等等全都要等待啊。

很明显表锁的并发很低,但是表锁的管理开销是最低的,也是最简单的。就好像不是有了快排,其他排序就全没用武之地了。

2.innodb是支持MVCC(多版本并发控制)的行级锁

这个MVCC比较复杂,估计面试时候别人也不会深究,我觉得只需要知道行级锁解决了上面表级锁的那种情况,提高了并发,随之锁的系统开销也变大了。

三.索引实现

1.myisam和innodb的索引实现都是基于B+TREE

这两种存储引擎都是通过primary key(id)或者index(col1,col2...)的方式来添加索引的,在内部实现上这两种索引分别叫做主键索引和辅助索引,而这4种(2种引擎*2种索引)索引都是基于B+TREE的。B+TREE简单的来说就是二叉查找树的升级版,只不过他是有N个分裂,并且平衡的,所有数据都在叶子节点上,并且叶子节点都指向兄弟的指针。所以无论是那种引擎,当我们对比如col1建索引的时候,一定都是只有左匹配才能用到索引,因为B+TREE是按照col1的开始排序的,这样就解释了为什么like '%col1'无法用到索引。当我们队比如col1,col2建索引的时候,如果where col2=xx and col1=oo是用不到索引的,因为B+TREE是按照先对col1排序,再对col2排序存储索引的。

2.myisam是非聚集索引

非聚集索引指的是,在B+TREE中叶子节点数据除了有索引数据,剩下的是存储物理行的地址。对于myisam而言,主键索引和辅助索引实现上几乎没什么区别。因为索引到的数据是指向物理行的地址,所以想取到数据的话,必须再根据物理行地址去读一次数据文件。

3.innodb是主键索引是聚集索引

所谓的聚集索引指的是,在B+TREE中的叶子节点数据包含了记录中的全部数据。辅助索引中和myisam不同的是,辅助索引除了索引值包含的是该行的主键值,也有人把myisam存储的叫物理地址,而innodb中存储的叫逻辑地址。这样设计以后,对于按照主键检索,可以只读索引文件,就能取到任何数据,减少了一次IO,但是对于辅助索引的使用,除了通过B+TREE检索到数据还要再次通过主键索引的B+TREE定位到具体的数据,相当于做了两次检索。

四.总结

总的来说,如果myisam是比innodb更简单的存储引擎,从并发的角度看,如果写不频繁的应用适合用myisam,需要事物支持的肯定用inonodb。

从索引的使用上看,innodb对于主键的单调有序性要求很高,因为任何索引最终都需要通过主键索引来定位数据。

还有一些小区别,比如myisam存储引擎中保存了行数的值。

持续更新中....

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