MySQL的常见存储引擎

1.存储引擎：存储数据，为存储的数据建立索引，更新、查询数据。
2.因为在关系数据库中数据以表的形式存储，所以，存储引擎也可以称为表类型。
3.查看当前MySQL数据库支持的存储引擎：show engines;
或者show variablkes like 'have%';。

InnoDB

InnoDB是一个健壮的事务型存储引擎
该存储引擎提供了具有提交、回滚和崩溃恢复能力的事务安全。
InnoDB存储引擎的特点：支持自动增长列，支持外键约束

在以下场合下，使用InnoDB是最理想的选择：

更新密集的表。 InnoDB存储引擎特别适合处理多重并发的更新请求。
事务。 InnoDB存储引擎是支持事务的标准MySQL存储引擎。
自动灾难恢复。与其它存储引擎不同，InnoDB表能够自动从灾难中恢复。
外键约束。 MySQL支持外键的存储引擎只有InnoDB。
支持自动增加列AUTO_INCREMENT属性。
从5.7开始innodb存储引擎成为默认的存储引擎。

一般来说，如果需要事务支持，并且有较高的并发读取频率，InnoDB是不错的选择。

MyISAM

MyISAM存储引擎：不支持事务、也不支持外键，优势是访问速度快，对事务完整性没有要求或者以select，insert为主的应用基本上可以用这个引擎来创建表
支持3种不同的存储格式，分别是：静态表；动态表；压缩表

静态表：表中的字段都是非变长字段，这样每个记录都是固定长度的，优点存储非常迅速，容易缓存，出现故障容易恢复；缺点是占用的空间通常比动态表多（因为存储时会按照列的宽度定义补足空格）ps：在取数据的时候，默认会把字段后面的空格去掉，如果不注意会把数据本身带的空格也会忽略。

动态表：记录不是固定长度的，这样存储的优点是占用的空间相对较少；缺点：频繁的更新、删除数据容易产生碎片，需要定期执行OPTIMIZE TABLE或者myisamchk-r命令来改善性能

压缩表：因为每个记录是被单独压缩的，所以只有非常小的访问开支

MyISAM表是独立于操作系统的，这说明可以轻松地将其从Windows服务器移植到Linux服务器。

每当我们建立一个MyISAM引擎的表时，就会在本地磁盘上建立三个文件，文件名就是表名。

例如，我建立了一个MyISAM引擎的tb_Demo表，那么就会生成以下三个文件：

tb_demo.frm，存储表定义。
tb_demo.MYD，存储数据。
tb_demo.MYI，存储索引。

MyISAM表无法处理事务，这就意味着有事务处理需求的表，不能使用MyISAM存储引擎。MyISAM存储引擎特别适合在以下几种情况下使用：

选择密集型的表。 MyISAM存储引擎在筛选大量数据时非常迅速，这是它最突出的优点。
插入密集型的表。 MyISAM的并发插入特性允许同时选择和插入数据。

由此看来，MyISAM存储引擎很适合管理服务器日志数据。

MERGE

MRG_MyISAM存储引擎是一组MyISAM表的组合，老版本叫 MERGE 其实是一回事儿。
这些MyISAM表结构必须完全相同，尽管其使用不如其它引擎突出，但是在某些情况下非常有用。

说白了，Merge表就是几个相同MyISAM表的聚合器；Merge表中并没有数据，对Merge类型的表可以进行查询、更新、删除操作，这些操作实际上是对内部的MyISAM表进行操作。

提供内存表，也不支持事务和外键。显著提高访问数据的速度，可用于缓存会频繁访问的、可以重构的数据、计算结果、统计值、中间结果。

缺点如下：

使用表级锁，虽然内存访问快，但如果频繁的读写，表级锁会成为瓶颈

只支持固定大小的行。Varchar类型的字段会存储为固定长度的Char类型，浪费空间

不支持TEXT、BLOB字段。当有些查询需要使用到临时表（使用的也是MEMORY存储引擎）时，如果表中有TEXT、BLOB字段，那么会转换为基于磁盘的MyISAM表，严重降低性能

由于内存资源成本昂贵，一般不建议设置过大的内存表，如果内存表满了，可通过清除数据或调整内存表参数来避免报错

MEMORY

Memory存储引擎使用存在于内存中的内容来创建表。每个memory表只实际对应一个磁盘文件，格式是.frm。memory类型的表访问非常的快，因为它的数据是放在内存中的，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掉。
MEMORY存储引擎的表可以选择使用BTREE索引或者HASH索引，两种不同类型的索引有其不同的使用范围

Hash索引优点：
Hash 索引结构的特殊性，其检索效率非常高，索引的检索可以一次定位，不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点，最后才能访问到页节点这样多次的IO访问，所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引。
Hash索引缺点：那么不精确查找呢，也很明显，因为hash算法是基于等值计算的，所以对于“like”等范围查找hash索引无效，不支持；

Memory类型的存储引擎主要用于哪些内容变化不频繁的代码表，或者作为统计操作的中间结果表，便于高效地对中间结果进行分析并得到最终的统计结果，。对存储引擎为memory的表进行更新操作要谨慎，因为数据并没有实际写入到磁盘中，所以一定要对下次重新启动服务后如何获得这些修改后的数据有所考虑。