MySQL的存储引擎分类及操作

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2022-07-19 15:24:59

MySQL性能强劲,是目前使用最广泛的数据库之一,以 MySQL为学习原型也方便之后掌握其他数据库,下面就给大家全面讲解下MySQL8.0的新特性,从零基础到高阶一站式学习,结合实际案例让大家有所收获!

▼ MySQL8.0入门-高阶学习笔记:(汇总)


概念

  • 数据库存储引擎是数据库底层软件组织,数据库管理系统(DBMS)使用数据引擎进行创建、查询、更新和删除数据;
  • 不同的存储引擎提供不同的存储机制、索引技巧、锁定水平等功能。现在许多不同的数据库管理系统都支持多种不同的数据引擎。MySQL的核心就是存储引擎;
  • 用户可以根据不同的需求为数据表选择不同的存储引擎;
  • 可以使用 SHOW ENGINES 命令 可以查看Mysql的所有执行引擎我们 可以到 默认的执行引擎是innoDB 支持事务,行级锁定和外键;

分类

MyISAM:Mysql 5.5之前的默认数据库引擎,最为常用。拥有较高的插入,查询速度,但不支持事务;

InnoDB:事务型速记的首选引擎,支持ACID事务,支持行级锁定,MySQL5.5成为默认数据库引擎;

Memory: 所有数据置于内存的存储引擎,拥有极高的插入,更新和查询效率。但是会占用和数据量成正比的内存空间。并且其内容会在MYSQL重新启动是会丢失;

Archive :非常适合存储大量的独立的,作为历史记录的数据。因为它们不经常被读取。Archive 拥有高效的插入速度,但其对查询的支持相对较差;

Federated :将不同的 MySQL 服务器联合起来,逻辑上组成一个完整的数据库。非常适合分布式应用;

CSV :逻辑上由逗号分割数据的存储引擎。它会在数据库子目录里为每个数据表创建一个 .csv 文件。这是一种普通文本文件,每个数据行占用一个文本行。CSV 存储引擎不支持索引。

BlackHole: 黑洞引擎,写入的任何数据都会消失,一般用于记录 binlog 做复制的中继;

ERFORMANCE_SCHEMA存储引擎该引擎主要用于收集数据库服务器性能参数;

Mrg_Myisam Merge存储引擎,是一组MyIsam的组合,也就是说,他将MyIsam引擎的多个表聚合起来,但是他的内部没有数据,真正的数据依然是MyIsam引擎的表中,但是可以直接进行查询、删除更新等操作;

操作

-- 查询当前数据库支持的存储引擎:
show engines;
 
-- 查看当前的默认存储引擎:
show variables like ‘%storage_engine%’;

-- 查看某个表用了什么引擎(在显示结果里参数engine后面的就表示该表当前用的存储引擎): 
show create table student; 
 
-- 创建新表时指定存储引擎:
create table(...) engine=MyISAM;
 
-- 修改数据库引擎
alter table student engine = INNODB;
alter table student engine = MyISAM;

-- 修改MySQL默认存储引擎方法
1. 关闭mysql服务 
2. 找到mysql安装目录下的my.ini文件: 
3. 找到default-storage-engine=INNODB 改为目标引擎,
   如:default-storage-engine=MYISAM 
4. 启动mysql服务

 

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源码链接: https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在本研究中,我们将详细研究如何借助Python执行数据可视化,旨在剖析2018年期间中国四个主要城市——北京、上海、广州以及深圳的空气质量状况。通过绘制反映空气质量指数(AQI)与细颗粒物(PM2.5)变化趋势的图表,我们能够深入理解这些大都市全年的空气环境质量,并明确评估其优良天气所占的比重。 我们必须首先进行数据准备工作。在当前提供的压缩文件内,名为"2018天气"的文件极有可能是数据来源,其中可能收录了涉及四个城市每日空气质量监测的详细信息。这些数据通常涵盖日期、城市名称、AQI数值、PM2.5含量等核心参数。在Python编程环境中,我们惯常运用pandas库来对这类结构化数据进行高效的处理和分析。 1. **数据导入与初步处理**: - 利用`pandas.read_csv()`方法来导入存储为CSV格式的数据资料。 - 数据整理:对数据中的空白项、非正常数值进行修正,保证数据的精确性。 - 调整日期字段的格式,确保其能够适用于时间序列分析的需求。 2. **数据深度分析**: - 针对每个城市的AQI和PM2.5数据执行统计性描述,例如计算平均值、中位数、标准偏差等指标。 - 确定空气质量良好天气的天数,即那些AQI值低于75(依据中国的空气质量评估标准)的日数。 3. **数据呈现**: - 运用matplotlib或seaborn工具绘制折线图,直观展示四个城市在2018年全年的AQI和PM2.5变化动态。 - 可通过采用不同的颜色方案和线条类型来区分不同城市的数据系列。 - 添加必要的图示元素,如日期坐标轴、城市名称标注、图表标题及图例说明,以提升图表的可读...

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