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MySQL 的存储引擎有哪些？它们之间有什么区别？

news 来源：原创 2025/9/13 16:02:13

MySQL 支持多种存储引擎，每种存储引擎都有其独特的特性和适用场景。以下是 MySQL 中常见的存储引擎及其主要区别：

1.常见存储引擎及其特点

(1)InnoDB

• 事务支持：支持完整的 ACID 特性，适用于需要事务处理的场景。

• 锁机制：支持行级锁，减少锁冲突，适合高并发写操作。

• 外键支持：支持外键，维护数据完整性。

• 索引类型：支持聚簇索引，主键索引的叶子节点直接存储行数据，适合基于主键的查询。

• 崩溃恢复：通过重做日志（redo log）和撤销日志（undo log）保证数据恢复。

• 适用场景：高并发读写、事务性应用（如银行、支付系统）。

示例：

CREATE TABLE users (id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,username VARCHAR(100) NOT NULL,password VARCHAR(100) NOT NULL
) ENGINE=InnoDB;

(2)MyISAM

• 事务支持：不支持事务。

• 锁机制：支持表级锁，写操作会锁定整个表，适合读多写少的场景。

• 索引类型：支持非聚簇索引，数据和索引分开存储。

• 全文索引：支持全文索引（FULLTEXT），适合全文搜索。

• 适用场景：日志记录、数据仓库、全文搜索。

示例：

CREATE TABLE articles (id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,title VARCHAR(255) NOT NULL,content TEXT
) ENGINE=MyISAM;

(3)Memory

• 数据存储：数据存储在内存中，访问速度快，但重启后数据丢失。

• 锁机制：支持表级锁。

• 索引类型：支持哈希索引（默认），适合等值查询。

• 适用场景：缓存热点数据、存储临时表数据。

示例：

CREATE TABLE cache (id INT PRIMARY KEY,value VARCHAR(255)
) ENGINE=MEMORY;

(4)Archive

• 数据存储：数据写入后不可修改，支持高效插入和查询，但不支持索引。

• 适用场景：日志存储、历史数据归档。

示例：

CREATE TABLE logs (id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,message TEXT
) ENGINE=ARCHIVE;

(5)CSV

• 数据存储：每个表对应一个.csv文件，适合轻量级数据存储。

• 适用场景：数据导入/导出。

示例：

CREATE TABLE data (id INT PRIMARY KEY,value VARCHAR(255)
) ENGINE=CSV;

(6)NDB Cluster

• 事务支持：支持事务。

• 锁机制：支持行级锁。

• 适用场景：分布式存储、高可用性要求的场景（如电信、金融）。

(7)Federated

• 数据存储：通过本地表访问远程数据库，本地无数据存储。

• 适用场景：跨服务器查询、分布式数据管理。

示例：

CREATE TABLE remote_table (id INT PRIMARY KEY,value VARCHAR(255)
) ENGINE=FEDERATED
CONNECTION='mysql://user:password@remote_host:port/db_name/table_name';

2.主要存储引擎的对比

特点 InnoDB MyISAM Memory Archive NDB
事务支持 支持不支持不支持不支持支持
锁机制 行锁表锁表锁表锁行锁
索引类型 聚簇索引非聚簇索引哈希索引无索引非聚簇索引
适用场景 高并发读写、事务性应用读多写少、日志记录缓存热点数据日志归档分布式数据库
数据持久性 持久化持久化不持久化（重启丢失）持久化持久化

3.如何查看和修改存储引擎

(1)查看支持的存储引擎

SHOW ENGINES;

(2)查看表的存储引擎

SHOW TABLE STATUS LIKE 'table_name';

(3)修改表的存储引擎

ALTER TABLE table_name ENGINE=InnoDB;

4.存储引擎选择建议

• 事务性应用（OLTP）：选择InnoDB。

• 读多写少的场景：选择MyISAM。

• 临时数据存储：选择Memory。

• 日志归档：选择Archive。

• 分布式存储：选择NDB Cluster。

• 跨服务器查询：选择Federated。

通过合理选择存储引擎，可以更好地满足不同业务场景的需求，优化数据库性能和可靠性。

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