作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介随着互联网和移动互联网的普及，数据量日益增长，海量的数据需要持久化存储。传统关系数据库由于设计简单、成本高、处理速度慢等缺点，很难满足业务需求，因此成为最多人使用的一种数据库。而目前，基于日志的事物型数据库比如MySQL成为主流选择，提供高可用、高性能和易维护的优点。但是MySQL的存储引擎MyISAM和基于磁盘的引擎InnoDB在效率、并发控制、备份恢复等方面都存在着一些短板。MySQLInnoDB作为MySQL的默认存储引擎，可以实现真正意义上的ACID事务，支持行级锁定，并且支持外键完整性约束，是一个非常适合处理事务性工作负载的存储引擎。本书就将从底层
tip：作为程序员一定学习编程之道，一定要对代码的编写有追求，不能实现就完事了。我们应该让自己写的代码更加优雅，即使这会费时费力。💕💕推荐：体系化学习Java（Java面试专题）文章目录1、InnoDB、MyISAM区别2、InnoDB3、InnoDB为什么采用B+树4、MyISAM5、InnoDB和MyISAM在存储文件上的差异6、InnoDBSQL的应用1、InnoDB、MyISAM区别MySQL引擎InnoDB和MyISAM是MySQL中常用的两种存储引擎，它们具有以下不同的特点：InnoDB支持事务，而MyISAM不支持事务。InnoDB支持行级锁定，而MyISAM支持表级锁定。在并发
一、逻辑存储结构 表空间(Tablespace)：一个mysql实例，及一个数据库实例，可以对应多个表空间(ibd文件)，用于存储记录，索引等数据。 段(Segment)：分为数据段（Leafnodesegment）、索引段（Non-leafnodesegment）、回滚段（Rollbacksegment）,InnoDB是索引组织表，数据段就是B+树的叶子节点(Leafnodesegment)，索引段即为B+树的非叶子节点(Non-leafnodesegment)。段用来管理多个Extent(区)。 区(Extent)：表空间的单元结构，每个区的大小为1M,默认情况下，In
原因：最近项目优化过程中，偶然发现本地服务器每过10s就会有一次磁盘爆满的现象。在我们的项目中发现本地项目中存在一个用作“同步数据”的定时任务每过10s就查询数据库表，并把这些信息发送HTTP请求。方案：频繁的数据库请求导致本地的服务器每过10s就产生一次高峰。在优化这个定时任务前，了解到MySQL中的innodb_buffer_pool_size参数，这个参数用来设置Innodb缓冲池大小且默认值为128M。查看了服务器上的MySQL的innodb_buffer_pool_size参数，大小居然只有8M。。。修改直接说结论，innodb_buffer_pool_size的值官方建议在32位机
InnoDB存储引擎:主要面向OLTP(OnlineTransactionProcessing，在线事务处理)方面的应用，是第一个完整支持ACID事务的存储引擎(BDB第一个支持事务的存储引擎，已经停止开发)。特点：支持行锁支持外键支持自动增加列AUTO_INCREMENT属性支持事务支持MVCC模式的读写读的效率低于MYISAM写的效率高优于MYISAM适合频繁修改以及设计到安全性较高的应用清空整个表的时候，Innodb是一行一行的删除，MyISAM存储引擎:是MySQL官方提供的存储引擎，主要面向OLAP(OnlineAnalyticalProcessing,在线分析处理)方面的应用。【5
目录前言存储引擎区别事务外键表单的存储数据查询效率数据更新效率如何选择前言MyISAM和InnoDB是使用MySQL最常用的两种存储引擎，在5.5版本之前默认采用MyISAM存储引擎，从5.5开始采用InnoDB存储引擎。存储引擎存储引擎是：数据库管理系统如何存储数据、如何为存储的数据建立索引和如何更新、查询数据等技术的实现方法。MySQL的核心就是插件式存储引擎，支持多种存储引擎。showengines;//查看存储引擎关于数据库的大致架构和基础操作，参考本人博客,这里不过多介绍;区别说区别之前说一下他俩的索引底层都是BTREE+，B+树的数据结构维护索引和数据(m是非聚簇索引，i是聚簇索引
首选要注意,这里的数据结构是存储在硬盘上的数据结构,不是内存中的数据结构,要重点考虑io次数.一.不适合的数据结构:1.Hash:不适合进行范围查询和模糊匹配查询.(有些数据库索引会使用Hash,但是只能精准匹配)2.红黑树:可以范围查询和模糊匹配,但是和硬盘io次数比较多.二.为数据库量身打造的数据结构(B+树): 1.B树(又称B-树): a)本质上是N叉搜索树:一个节点保存多个key,N个key延展出N+1个节点(划分出N+1个区间).从根节点出发,依次往下查找. b)相较红黑树的优点:每个节点都可以存放多个元素,当总的元素个数确定的时候,节点数大大降低了,树的高度也降低了,查询时io次
一、缓冲池14.5.1 BufferPool缓冲池是主内存中的一个区域，InnoDB在访问表和索引数据时将其缓存。缓冲池允许直接从内存访问经常使用的数据，从而加快处理速度。在专用服务器上，高达80%的物理内存通常分配给缓冲池。为了提高大容量读取操作的效率，缓冲池被划分为可能容纳多行的页面。为了提高缓存管理的效率，缓冲池被实现为页面的链接列表；很少使用的数据会使用最不常用（LRU）算法的变体从缓存中过时。了解如何利用缓冲池将频繁访问的数据保存在内存中是MySQL调优的一个重要方面。二、innodb_buffer_pool_size14.8.3.1 ConfiguringInnoDBBu
一、缓冲池14.5.1 BufferPool缓冲池是主内存中的一个区域，InnoDB在访问表和索引数据时将其缓存。缓冲池允许直接从内存访问经常使用的数据，从而加快处理速度。在专用服务器上，高达80%的物理内存通常分配给缓冲池。为了提高大容量读取操作的效率，缓冲池被划分为可能容纳多行的页面。为了提高缓存管理的效率，缓冲池被实现为页面的链接列表；很少使用的数据会使用最不常用（LRU）算法的变体从缓存中过时。了解如何利用缓冲池将频繁访问的数据保存在内存中是MySQL调优的一个重要方面。二、innodb_buffer_pool_size14.8.3.1 ConfiguringInnoDBBu
mysql的innodb的索引的B+树逐步讲解B树B+树B树和B+树的不同点聚集索引VS非聚集索引总结（面试题）1.为什么不使用二叉查找树？2.为什么不使用平衡二叉树？3.为什么不使用B树？4.为什么MySQL选择B+树做索引B+树：是由二叉查找树，平衡二叉树和B树演化而来二叉查找树：任何节点的左节点的值都小于该节点，右节点都大于该节点。为了避免二叉查找树的极端情况，即太高瘦，引入了平衡二叉树。平衡二叉树：又称AVL树，在满足二叉查找树特性的基础上，要求每个节点的左右子树的高度差不能超过1。不平衡的时候会通过调整节点进行平衡，即要矮胖。二叉查找树和平衡二叉树较为熟悉，不详细说，主要记录B树和B
