MySql数据库原理剖析

摘要：查询速度很快，如果数据库和的操作比较少的话比较适用。如果表的读操作远远多于写操作且不需要数据库事务的支持，那么也是很好的选择。

数据库在计算机领域的应用十分广泛,大家在学习数据库的时候,一般是按照网上的基础教程可以一步步入门,但是这仅仅只是会简单地使用数据库而已,而要真正会使用数据库,就需要弄清楚数据库的基本原理和组成结构.而这样的文章在网上并不多, 因此经过我的查阅和总结,最终写成了这篇文章,以供大家参考,文章末尾会给出参考地址,有兴趣的朋友可以自行查看.

连接层主要负责安全验证和信息传输

sql层主要处理和优化sql

存储层存储真正的表数据

对数据库而言最重要的则是查找效率,那么我们来理一理数据库的查询操作.

InnoDB , 2. MyIsam , 3. Memory, 4. Blackhole, 5. CSV, 6. Performance_Schema, 7. Archive, 8. Federated , 9 Mrg_Myisam

在平时使用中最多的还是InnoDB和MyIsam,以下做一些简单介绍

InnoDB是一个事务型的存储引擎，有行级锁定和外键约束。

适用场景：

经常更新的表，适合处理多重并发的更新请求。

支持事务。

可以从灾难中恢复（通过bin-log日志等）。

外键约束。只有他支持外键。

支持自动增加列属性auto_increment。

数据结构:

Innodb的索引文件本身就是数据文件，即B+Tree的数据域存储的就是实际的数据，这种索引就是聚集索引。这个索引的key就是数据表的主键，因此InnoDB表数据文件本身就是主索引。InnoDB的辅助索引数据域存储的也是相应记录主键的值而不是地址，所以当以辅助索引查找时，会先根据辅助索引找到主键，再根据主键索引找到实际的数据。所以Innodb不建议使用过长的主键，否则会使辅助索引变得过大。建议使用自增的字段作为主键，这样B+Tree的每一个结点都会被顺序的填满，而不会频繁的分裂调整，会有效的提升插入数据的效率。

MyIASM是MySQL默认的引擎，但是它没有提供对数据库事务的支持，也不支持行级锁和外键，因此当INSERT(插入)或UPDATE(更新)数据时即写操作需要锁定整个表，效率便会低一些。

适用场景：

不支持事务的设计，但是并不代表着有事务操作的项目不能用MyIsam存储引擎，可以在service层进行根据自己的业务需求进行相应的控制。

不支持外键的表设计。

查询速度很快，如果数据库insert和update的操作比较少的话比较适用。

对整表进行加锁。

MyISAM极度强调快速读取操作。

MyIASM中存储了表的行数，于是SELECT COUNT(*) FROM TABLE时只需要直接读取已经保存好的值而不需要进行全表扫描。如果表的读操作远远多于写操作且不需要数据库事务的支持，那么MyIASM也是很好的选择。

数据结构:

MyISAM索引结构: MyISAM索引用的B+ tree来储存数据，MyISAM索引的指针指向的是键值的地址，地址存储的是数据。B+Tree的数据域存储的内容为实际数据的地址，也就是说它的索引和实际的数据是分开的，只不过是用索引指向了实际的数据，这种索引就是所谓的非聚集索引。

如今我们还会学习<数据结构><算法>等课程,会被其中的时间复杂度,效率搞得晕头转向,有时候很怀疑为了这一点效率有必要如此大费周章吗.当然,如今计算机运算速度能达到每秒万亿次，微机也可达每秒亿次以上,但是当数据量一旦变大之后呢?若是对几个G的数据查询该怎么办呢?因此算法的优化在数据库中还是非常重要的.

查询数据块

数据唯一性

加速表之间的连接

索引会占用存储空间,可能比本身的表数据还大

只对查有利,增加了增删改的负担

字段值差别大的数据使用索引(性别列就不要用索引了)

字符字段可以只选取字段的前几位字符建立索引,能简少存储数据.

支持事务

处理数据量巨大

表数据和索引分开存储

支持行级锁定

缺省 6B长度主键

主键本身就是索引,其索引映射的不是地址,而是主键,从而找到行记录

只支持B-Tree

不支持事务

插入和查找极快

不支持事务

单纯增查数据的首选

只支持B-Tree

支持 B-Tree和hash

参考文档:

[计算机·吕凤萍](http://www.cpweb.gov.cn/kepu/jishu/jisuanjijishu/21141_2.html)