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01 | 基础架构:一条SQL查询语句是如何执行的?
02 | 日志系统:一条SQL更新语句是如何执行的?
03 | 事务隔离:为什么你改了我还看不见?
04 | 深入浅出索引(上)
05 | 深入浅出索引(下)
06 | 全局锁和表锁 :给表加个字段怎么有这么多阻碍?
07 | 行锁功过:怎么减少行锁对性能的影响?
08 | 事务到底是隔离的还是不隔离的?
09 | 普通索引和唯一索引,应该怎么选择?
10 | MySQL为什么有时候会选错索引?
11 | 怎么给字符串字段加索引?
12 | 为什么我的MySQL会“抖”一下?
13 | 为什么表数据删掉一半,表文件大小不变?
14 | count(*)这么慢,我该怎么办?
15 | 答疑文章(一):日志和索引相关问题
16 | “order by”是怎么工作的?
17 | 如何正确地显示随机消息?
18 | 为什么这些SQL语句逻辑相同,性能却差异巨大?
19 | 为什么我只查一行的语句,也执行这么慢?
20 | 幻读是什么,幻读有什么问题?
21 | 为什么我只改一行的语句,锁这么多?
22 | MySQL有哪些“饮鸩止渴”提高性能的方法?
23 | MySQL是怎么保证数据不丢的?
24 | MySQL是怎么保证主备一致的?
25 | MySQL是怎么保证高可用的?
26 | 备库为什么会延迟好几个小时?
27 | 主库出问题了,从库怎么办?
28 | 读写分离有哪些坑?
29 | 如何判断一个数据库是不是出问题了?
30 | 答疑文章(二):用动态的观点看加锁
31 | 误删数据后除了跑路,还能怎么办?
32 | 为什么还有kill不掉的语句?
33 | 我查这么多数据,会不会把数据库内存打爆?
34 | 到底可不可以使用join?
35 | join语句怎么优化?
36 | 为什么临时表可以重名?
37 | 什么时候会使用内部临时表?
38 | 都说InnoDB好,那还要不要使用Memory引擎?
39 | 自增主键为什么不是连续的?
40 | insert语句的锁为什么这么多?
41 | 怎么最快地复制一张表?
42 | grant之后要跟着flush privileges吗?
43 | 要不要使用分区表?
44 | 答疑文章(三):说一说这些好问题
45 | 自增id用完怎么办?
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MySQL 实战 45 讲
小册名称:MySQL 实战 45 讲
### 章节 38 | 都说InnoDB好,那还要不要使用Memory引擎? 在MySQL的数据库世界中,InnoDB无疑是最为流行且功能强大的存储引擎之一,它以其事务支持、行级锁定、外键约束以及崩溃恢复等特性赢得了广泛的赞誉和应用。然而,当我们谈及MySQL的存储引擎时,Memory(或称为HEAP)引擎同样不容忽视,它以其极高的访问速度和轻量级的数据存储特性,在某些特定场景下发挥着不可替代的作用。那么,在InnoDB如此受宠的今天,我们是否还有必要考虑使用Memory引擎呢?本文将深入探讨这一问题,并帮助读者在两者之间做出明智的选择。 #### 一、Memory引擎的优势 ##### 1. **速度极快** Memory引擎最大的优势在于其数据全部存储在内存中,这意味着数据的读取和写入操作几乎不受磁盘I/O的限制,从而实现了极快的处理速度。对于需要频繁读写且数据规模不大(通常不超过系统内存大小)的场景,Memory引擎能够显著提升数据库的性能。 ##### 2. **简单高效** Memory引擎的表结构相对简单,没有复杂的索引结构(虽然也支持哈希索引),这使得它的维护成本较低,同时查询效率也较高。此外,由于数据存储在内存中,Memory引擎还支持基于内存的表锁,进一步提高了并发处理能力。 ##### 3. **临时数据处理的理想选择** 在处理临时数据或中间结果时,Memory引擎能够极大地减少磁盘I/O,加快数据处理速度。例如,在复杂的查询中,可以使用Memory引擎的表来暂存中间结果,从而提高整体查询效率。 #### 二、InnoDB与Memory引擎的比较 ##### 1. **持久性与事务性** - **InnoDB**:支持事务处理(ACID特性),提供行级锁定,确保数据的一致性和完整性。同时,InnoDB表的数据和索引都存储在磁盘上,具备持久性,即使系统崩溃也能通过日志恢复数据。 - **Memory**:不支持事务处理(或仅支持简单的表锁),数据仅存储在内存中,不具备持久性。一旦系统重启或内存不足导致数据被清空,所有未持久化的数据都将丢失。 ##### 2. **性能与扩展性** - **InnoDB**:虽然访问速度不及Memory引擎,但其在处理大规模数据集时表现更为稳定,且支持通过配置和优化来进一步提升性能。此外,InnoDB的表可以动态增长,几乎不受内存大小的限制。 - **Memory**:在数据规模较小且访问频率极高的场景下,Memory引擎的性能远超InnoDB。然而,其数据量和性能受限于系统内存大小,不适合存储大量数据或长期保存的数据。 ##### 3. **应用场景** - **InnoDB**:适用于需要事务支持、数据持久性、复杂查询以及大数据量处理的场景,如电商网站、金融系统等。 - **Memory**:适用于临时数据处理、缓存数据、高频读写的轻量级应用等,如缓存系统、临时计算表、会话数据管理等。 #### 三、何时选择Memory引擎 尽管InnoDB在多数情况下是首选的存储引擎,但在以下特定场景下,使用Memory引擎可能更为合适: 1. **临时数据处理**:在复杂查询或数据处理流程中,需要暂存中间结果时,使用Memory引擎可以显著提高处理速度。 2. **缓存系统**:对于需要快速访问且数据量不大的缓存数据,如用户会话信息、临时配置数据等,Memory引擎是理想的选择。 3. **高频读写且数据规模较小的应用**:如实时监控系统、高频交易系统等,这些系统对数据的实时性要求极高,且数据量通常不大,使用Memory引擎可以显著提升系统响应速度。 4. **测试环境**:在测试或开发环境中,为了模拟真实环境而不必担心数据持久性问题时,可以使用Memory引擎来加速测试过程。 #### 四、注意事项与最佳实践 1. **数据备份与恢复**:由于Memory引擎的数据不具备持久性,因此在使用时需特别注意数据的备份与恢复策略。对于重要数据,应定期将其导出到磁盘或其他持久化存储介质中。 2. **内存管理**:Memory引擎的数据完全依赖于系统内存,因此在使用时需合理规划内存分配,避免内存溢出导致系统崩溃或数据丢失。 3. **表结构与索引优化**:虽然Memory引擎的表结构相对简单,但仍需根据实际需求优化表结构和索引策略,以提高查询效率。 4. **监控与调优**:定期监控Memory引擎的使用情况,包括内存占用、查询性能等指标,并根据实际情况进行调优。 5. **混合使用策略**:在实际应用中,可以根据业务需求和数据特点,灵活选择InnoDB和Memory引擎的组合使用策略,以达到最优的性能和成本效益。 #### 五、结论 综上所述,InnoDB和Memory引擎各有其独特的优势和适用场景。虽然InnoDB因其强大的功能和稳定性在大多数情况下是首选的存储引擎,但在特定场景下,如临时数据处理、高频读写且数据规模较小的应用等,使用Memory引擎可以显著提升系统性能。因此,在设计和部署MySQL数据库时,应根据实际业务需求和数据特点,合理选择存储引擎,以实现最佳的性能和成本效益。
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