inodb存储引擎支持索引

‘壹’ mysqlinnodb都有哪几种索引

1、B+树索引(O(log(n)))：关于B+树索引，可以参考 MySQL索引背后的数据结构及算法原理
2、hash索引：
a 仅仅能满足"=","IN"和"<=>"查询，不能使用范围查询
b 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
c 只有Memory存储引擎显示支持hash索引
3、FULLTEXT索引（现在MyISAM和InnoDB引擎都支持了）
4、R-Tree索引（用于对GIS数据类型创建SPATIAL索引）

‘贰’ mysql数据库支持的存储引擎有哪些默认的存储引擎是什么主要特性有什么

1、MySQL常见的存储引擎有：InnoDB、MyISAM。

2、Mysql 5.0之后的版本，默认的存储引擎就是InnoDB。

3、各自主要特点有：

• 事务：MyISAM不支持，InnoDB支持。

• 锁级别： MyISAM 表级锁，InnoDB 行级锁及外键约束。

• MyISAM存储表的总行数；InnoDB不存储总行数。

• MyISAM采用非聚集索引，B+树叶子存储指向数据文件的指针。InnoDB主键索引采用聚集索引，B+树叶子存储数据。

• MyISAM适合场景： 插入不频繁，查询非常频繁，如果执行大量的SELECT，MyISAM是更好的选择， 没有事务。

• InnoDB适合场景： 可靠性要求比较高，或者要求事务； 表更新和查询都相当的频繁， 大量的INSERT或UPDATE。

‘叁’ 怎么理解 MySQL 常见的两种存储引擎：MyISAM与InnoDB

InnoDB 引擎：InnoDB 引擎提供了对数据库 acid 事务的支持，并且还提供了行级锁和外键的约束，它的设计的目标就是处理大数据容量的数据库系统。MySQL 运行的时候，InnoDB 会在内存中建立缓冲池，用于缓冲数据和索引。但是该引擎是不支持全文搜索，同时启动也比较的慢，它是不会保存表的行数的，所以当进行 select count() from table 指令的时候，需要进行扫描全表。由于锁的粒度小，写操作是不会锁定全表的,所以在并发度较高的场景下使用会提升效率的。
MyIASM 引擎：MySQL 的默认引擎，但不提供事务的支持，也不支持行级锁和外键。因此当执行插入和更新语句时，即执行写操作的时候需要锁定这个表，所以会导致效率会降低。不过和 InnoDB 不同的是，MyIASM 引擎是保存了表的行数，于是当进行 select count() from table 语句时，可以直接的读取已经保存的值而不需要进行扫描全表。所以，如果表的读操作远远多于写操作时，并且不需要事务的支持的，可以将 MyIASM 作为数据库引擎的首选。
MyISAM是MySQL的默认数据库引擎（5.5版之前）。虽然性能极佳，而且提供了大量的特性，包括全文索引、压缩、空间函数等，但MyISAM不支持事务和行级锁，而且最大的缺陷就是崩溃后无法安全恢复。不过，5.5版本之后，MySQL引入了InnoDB（事务性数据库引擎），MySQL 5.5版本后默认的存储引擎为InnoDB。
大多数时候我们使用的都是 InnoDB 存储引擎，但是在某些情况下使用 MyISAM 也是合适的比如读密集的情况下。

‘肆’ mysql中myisam，innodb和memory三个存储引擎的区别

1、区别：
1） MyISAM管理非事务表。提供高速存储和检索，以及全文搜索能力。MyISAM在所有MySQL配置里被支持，是默认的存储引擎，除非配置MySQL默认使用另外一个引擎。
2）MEMORY存储引擎提供“内存中”表。MERGE存储引擎允许集合将被处理同样的MyISAM表作为一个单独的表。就像MyISAM一样，MEMORY和MERGE存储引擎处理非事务表，这两个引擎也都被默认包含在MySQL中。
注释：MEMORY存储引擎正式地被确定为HEAP引擎。
3）InnoDB和存储引擎提供事务安全表，默认被包括在所 有MySQL 5.1二进制分发版里，可以按照喜好通过配置MySQL来允许或禁止任一引擎。

2、功能点简介
1）MyISAM存储引擎
MyISAM存储引擎不支持事务，不支持行级锁，只支持并发插入的表锁，主要用于高负载的select。
myisam类型的表支持三种不同的存储结构：静态型、动态型、压缩型。
（1）静态型：就是定义的表列的大小是固定（即不含有：xblob、xtext、varchar等长度可变的数据类型），这样mysql就会自动使用静态myisam格式。
使用静态格式的表的性能比较高，因为在维护和访问的时候以预定格式存储数据时需要的开销很低。但是这高性能是有空间换来的，因为在定义的时候是固定的，所以不管列中的值有多大，都会以最大值为准，占据了整个空间。
（2）动态型：如果列（即使只有一列）定义为动态的（xblob, xtext, varchar等数据类型），这时myisam就自动使用动态型，虽然动态型的表占用了比静态型表较少的空间，但带来了性能的降低，因为如果某个字段的内容发生改变则其位置很可能需要移动，这样就会导致碎片的产生。随着数据变化的怎多，碎片就会增加，数据访问性能就会相应的降低。
（3）压缩型：如果在这个数据库中创建的是在整个生命周期内只读的表，则这种情况就是用myisam的压缩型表来减少空间的占用。

2）MEMORY存储引擎：
（1）memory存储引擎相比前面的一些存储引擎，有点不一样，其使用存储在内从中的数据来创建表，而且所有的数据也都存储在内存中。
（2）每个基于memory存储引擎的表实际对应一个磁盘文件，该文件的文件名和表名是相同的，类型为.frm。该文件只存储表的结构，而其数据文件，都是存储在内存中，这样有利于对数据的快速处理，提高整个表的处理能力。
（3）memory存储引擎默认使用哈希（HASH）索引，其速度比使用B-+Tree型要快，如果读者希望使用B树型，则在创建的时候可以引用。
（4）memory存储引擎文件数据都存储在内存中，如果mysqld进程发生异常，重启或关闭机器这些数据都会消失。所以memory存储引擎中的表的生命周期很短，一般只使用一次。

3）innoDB存储引擎：

（1） innodb存储引擎该mysql表提供了事务，回滚以及系统崩溃修复能力和多版本迸发控制的事务的安全。
（2）innodb支持自增长列（auto_increment）,自增长列的值不能为空，如果在使用的时候为空的话怎会进行自动存现有的值开始增值，如果有但是比现在的还大，则就保存这个值。
（3）innodb存储引擎支持外键（foreign key） ,外键所在的表称为子表而所依赖的表称为父表。
（4）innodb存储引擎最重要的是支持事务，以及事务相关联功能。
（5）innodb存储引擎支持mvcc的行级锁。

‘伍’ mysql的innodb引擎特点

1.插入缓冲（insert buffer)
插入缓冲（Insert Buffer/Change Buffer）：提升插入性能，change buffering是insert buffer的加强，insert buffer只针对insert有效，change buffering对insert、delete、update(delete+insert)、purge都有效
只对于非聚集索引（非唯一）的插入和更新有效，对于每一次的插入不是写到索引页中，而是先判断插入的非聚集索引页是否在缓冲池中，如果在则直接插入；若不在，则先放到Insert Buffer 中，再按照一定的频率进行合并操作，再写回disk。这样通常能将多个插入合并到一个操作中，目的还是为了减少随机IO带来性能损耗。
2.二次写(double write)
Doublewrite缓存是位于系统表空间的存储区域，用来缓存InnoDB的数据页从innodb buffer pool中flush之后并写入到数据文件之前，所以当操作系统或者数据库进程在数据页写磁盘的过程中崩溃，Innodb可以在doublewrite缓存中找到数据页的备份而用来执行crash恢复。数据页写入到doublewrite缓存的动作所需要的IO消耗要小于写入到数据文件的消耗，因为此写入操作会以一次大的连续块的方式写入
在应用（apply）重做日志前，用户需要一个页的副本，当写入失效发生时，先通过页的副本来还原该页，再进行重做，这就是double write
doublewrite组成：
内存中的doublewrite buffer,大小2M。
物理磁盘上共享表空间中连续的128个页，即2个区（extend），大小同样为2M。
对缓冲池的脏页进行刷新时，不是直接写磁盘，而是会通过memcpy()函数将脏页先复制到内存中的doublewrite buffer，之后通过doublewrite 再分两次，每次1M顺序地写入共享表空间的物理磁盘上，在这个过程中，因为doublewrite页是连续的，因此这个过程是顺序写的，开销并不是很大。在完成doublewrite页的写入后，再将doublewrite buffer 中的页写入各个 表空间文件中，此时的写入则是离散的。如果操作系统在将页写入磁盘的过程中发生了崩溃，在恢复过程中，innodb可以从共享表空间中的doublewrite中找到该页的一个副本，将其复制到表空间文件，再应用重做日志。
3.自适应哈希索引(ahi)
Adaptive Hash index属性使得InnoDB更像是内存数据库。该属性通过innodb_adapitve_hash_index开启，也可以通过—skip-innodb_adaptive_hash_index参数
关闭
Innodb存储引擎会监控对表上二级索引的查找，如果发现某二级索引被频繁访问，二级索引成为热数据，建立哈希索引可以带来速度的提升
经常访问的二级索引数据会自动被生成到hash索引里面去(最近连续被访问三次的数据)，自适应哈希索引通过缓冲池的B+树构造而来，因此建立的速度很快。
哈希（hash）是一种非常快的等值查找方法，在一般情况下这种查找的时间复杂度为O(1),即一般仅需要一次查找就能定位数据。而B+树的查找次数，取决于B+树的高度，在生产环境中，B+树的高度一般3-4层，故需要3-4次的查询
4.预读(read ahead)
InnoDB使用两种预读算法来提高I/O性能：线性预读（linear read-ahead）和随机预读（randomread-ahead）
为了区分这两种预读的方式，我们可以把线性预读放到以extent为单位，而随机预读放到以extent中的page为单位。线性预读着眼于将下一个extent提前读取到buffer pool中，而随机预读着眼于将当前extent中的剩余的page提前读取到buffer pool中

‘陆’ innodb存储引擎支持全文索引吗

innodb存储引擎是不支持全文索引的，因为MySQL中的存储引擎了解情况,InnoDB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，但不支持全文索引。

‘柒’ MYSQL中InnoDB是什么

innodb的特色在于支持并发与表间引用 MySQL支持多种存储引擎，用户可以方便的选用不同的存储引擎来支持自己的应用，每种不同的存储引擎都有其自己的特性 Innodb是其中的一种存储引擎，它的特性是支持事务，并且采用多版本并发控制的方式来提高并发度 主要是事务表，当一个事务全部完成，才会执行update．如果一段代码没有完成（及一个事务操作没有完成）它是不会update的，例如：银行转帐，一 笔业务没有完成的时候，突然的断电，或是，网络，系统的原因使你无法完成此交易的话，这个事务是要回滚的此交易之前的状态的，没有完成交易，你银行的 money是不会减少的！缺点是，innoDB的表执行起来速度较慢，但是安全！bbs的表要求的是速度，用的都是myisam的表！不知这样通俗的说， 你是否理解？ 数据存储引擎为INNODB type的值可为TYPE = {BDB | HEAP | ISAM | InnoDB | MERGE | MRG_MYISAM | MYISAM } InnoDB是mysql的一种存储引擎，除了innodb还有其它的,例如isam,myisam等. innodb的特色在于支持并发与表间引用。 MySQL支持多种存储引擎，用户可以方便的选用不同的存储引擎来支持自己的应用，每种不同的存储引擎都有其自己的特性 Innodb是其中的一种存储引擎，它的特性是支持事务，并且采用多版本并发控制的方式来提高并发度。 主要是事务表，当一个事务全部完成，才会执行update．如果一段代码没有完成（及一个事务操作没有完成）它是不会update的，例如：银行转帐，一 笔业务没有完成的时候，突然的断电，或是，网络，系统的原因使你无法完成此交易的话，这个事务是要回滚的此交易之前的状态的，没有完成交易，你银行的 money是不会减少的！ 缺点是，innoDB的表执行起来速度较慢，但是安全！

‘捌’ 第142节课.mysql优化之什么是索引

从 MySQL 5.7 开始，开发人员改变了 InnoDB 构建二级索引的方式，采用自下而上的方法，而不是早期版本中自上而下的方法了。在这篇文章中，我们将通过一个示例来说明如何构建 InnoDB 索引。最后，我将解释如何通过为 innodb_fill_factor 设置更合适的值。

索引构建过程

在有数据的表上构建索引，InnoDB 中有以下几个阶段：1.读取阶段（从聚簇索引读取并构建二级索引条目）2.合并排序阶段3.插入阶段（将排序记录插入二级索引）在 5.6 版本之前，MySQL 通过一次插入一条记录来构建二级索引。这是一种“自上而下”的方法。搜索插入位置从树的根部（顶部）开始并达到叶页（底部）。该记录插入光标指向的叶页上。在查找插入位置和进行业面拆分和合并方面开销很大。从MySQL 5.7开始，添加索引期间的插入阶段使用“排序索引构建”，也称为“批量索引加载”。在这种方法中，索引是“自下而上”构建的。即叶页（底部）首先构建，然后非叶级别直到根（顶部）。

示例

在这些情况下使用排序的索引构建：

• ALTER TABLE t1 ADD INDEX（or CREATE INDEX）

• ALTER TABLE t1 ADD FULLTEXT INDEX

• ALTER TABLE t1 ADD COLUMN, ALGORITHM = INPLACE

• OPIMIZE t1

• 对于最后两个用例，ALTER 会创建一个中间表。中间表索引（主要和次要）使用“排序索引构建”构建。

算法

• 在 0 级别创建页，还要为此页创建一个游标

• 使用 0 级别处的游标插入页面，直到填满

• 页面填满后，创建一个兄弟页（不要插入到兄弟页）

• 为当前的整页创建节点指针（子页中的最小键，子页码），并将节点指针插入上一级（父页）

• 在较高级别，检查游标是否已定位。如果没有，请为该级别创建父页和游标

• 在父页插入节点指针

• 如果父页已填满，请重复步骤 3, 4, 5, 6

• 现在插入兄弟页并使游标指向兄弟页

• 在所有插入的末尾，每个级别的游标指向最右边的页。提交所有游标（意味着提交修改页面的迷你事务，释放所有锁存器）

• 为简单起见，上述算法跳过了有关压缩页和 BLOB（外部存储的 BLOB）处理的细节。

通过自下而上的方式构建索引

为简单起见，假设子页和非子页中允许的 最大记录数为 3

• CREATE TABLE t1 (a INT PRIMARY KEY, b INT, c BLOB);

• INSERT INTO t1 VALUES (1, 11, 'hello111');

• INSERT INTO t1 VALUES (2, 22, 'hello222');

• INSERT INTO t1 VALUES (3, 33, 'hello333');

• INSERT INTO t1 VALUES (4, 44, 'hello444');

• INSERT INTO t1 VALUES (5, 55, 'hello555');

• INSERT INTO t1 VALUES (6, 66, 'hello666');

• INSERT INTO t1 VALUES (7, 77, 'hello777');

• INSERT INTO t1 VALUES (8, 88, 'hello888');

• INSERT INTO t1 VALUES (9, 99, 'hello999');

• INSERT INTO t1 VALUES (10, 1010, 'hello101010');

• ALTER TABLE t1 ADD INDEX k1(b);

InnoDB 将主键字段追加到二级索引。二级索引 k1 的记录格式为(b, a)。在排序阶段完成后，记录为：

• (11,1), (22,2), (33,3), (44,4), (55,5), (66,6), (77,7), (88,8), (99,9), (1010, 10)

初始插入阶段

• 让我们从记录 (11,1) 开始。

• 在 0 级别（叶级别）创建页

• 创建一个到页的游标

• 所有插入都将转到此页面，直到它填满了

• 箭头显示游标当前指向的位置。它目前位于第 5 页，下一个插入将转到此页面。

还有两个空闲插槽，因此插入记录 (22,2) 和 (33,3) 非常简单

对于下一条记录 (44,4)，页码 5 已满（前面提到的假设最大记录数为 3）。这就是步骤。

页填充时的索引构建

• 创建一个兄弟页，页码 6

• 不要插入兄弟页

• 在游标处提交页面，即迷你事务提交，释放锁存器等

• 作为提交的一部分，创建节点指针并将其插入到 【当前级别 + 1】 的父页面中（即在 1 级别）

• 节点指针的格式 (子页面中的最小键,子页码) 。第 5 页的最小键是 (11,1) 。在父级别插入记录 ((11,1)，5)。

• 1 级别的父页尚不存在，MySQL 创建页码 7 和指向页码 7 的游标。

• 将 ((11,1)，5) 插入第 7 页

• 现在，返回到 0 级并创建从第 5 页到第 6 页的链接，反之亦然

• 0 级别的游标现在指向兄弟页，页码为 6

• 将 (44,4) 插入第 6 页

• 下一个插入 - (55,5) 和 (66,6) - 很简单，它们转到第 6 页。

• 插入记录 (77,7) 类似于 (44,4)，除了父页面 （页面编号 7） 已经存在并且它有两个以上记录的空间。首先将节点指针 ((44,4),8) 插入第 7 页，然后将 (77,7) 记录到同级 8 页中。

• 插入记录 (88,8) 和 (99,9) 很简单，因为第 8 页有两个空闲插槽。

下一个插入 (1010,10) 。将节点指针 ((77,7),8) 插入 1级别的父页（页码 7）。

MySQL 在 0 级创建同级页码 9。将记录 (1010,10) 插入第 9 页并将光标更改为此页面。

以此类推。在上面的示例中，数据库在 0 级别提交到第 9 页，在 1 级别提交到第 7 页。

• 我们现在有了一个完整的 B+-tree 索引，它是自下至上构建的！

索引填充因子

全局变量 innodb_fill_factor 用于设置插入 B-tree 页中的空间量。默认值为 100，表示使用整个业面（不包括页眉）。聚簇索引具有 innodb_fill_factor=100 的免除项。 在这种情况下，聚簇索引也空间的 1 /16 保持空闲。即 6.25% 的空间用于未来的 DML。

• 值 80 意味着 MySQL 使用了 80% 的页空间填充，预留 20% 于未来的更新。如果 innodb_fill_factor=100 则没有剩余空间供未来插入二级索引。如果在添加索引后，期望表上有更多的 DML，则可能导致业面拆分并再次合并。在这种情况下，建议使用 80-90 之间的值。此变量还会影响使用 OPTIMIZE TABLE 和 ALTER TABLE DROP COLUMN, ALGOITHM=INPLACE 重新创建的索引。也不应该设置太低的值，例如低于 50。因为索引会占用浪费更多的磁盘空间，值较低时，索引中的页数较多，索引统计信息的采样可能不是最佳的。优化器可以选择具有次优统计信息的错误查询计划。

排序索引构建的优点

• 没有页面拆分（不包括压缩表）和合并

• 没有重复搜索插入位置

• 插入不会被重做记录（页分配除外），因此重做日志子系统的压力较小

缺点

• ALTER 正在进行时，插入性能降低 Bug＃82940，但在后续版本中计划修复。

‘玖’ mysql innodb 有哪些索引类型

1、B+树索引(O(log(n)))：关于B+树索引，可以参考 MySQL索引背后的数据结构及算法原理
2、hash索引：
a 仅仅能满足"=","IN"和"<=>"查询，不能使用范围查询
b 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
c 只有Memory存储引擎显示支持hash索引
3、FULLTEXT索引（现在MyISAM和InnoDB引擎都支持了）
4、R-Tree索引（用于对GIS数据类型创建SPATIAL索引）

‘拾’ mysql存储引擎及索引类型有哪些

MyISAM、InnoDB、Heap(Memory)、NDB 貌似一般都是使用 InnoDB的，mysql的存储引擎包括：MyISAM、InnoDB、BDB、MEMORY、MERGE、EXAMPLE、NDBCluster、ARCHIVE、CSV、BLACKHOLE、FEDERATED等，其中InnoDB和BDB提供事务安全表，其他存储引擎都是非事务安全表。最常使用的2种存储引擎:1.Myisam是Mysql的默认存储引擎，当create创建新表时，未指定新表的存储引擎时，默认使用Myisam。每个MyISAM在磁盘上存储成三个文件。文件名都和表名相同，扩展名分别是.frm（存储表定义）、.MYD(MYData，存储数据)、.MYI(MYIndex，存储索引)。数据文件和索引文件可以放置在不同的目录，平均分布io，获得更快的速度。2.InnoDB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。但是对比Myisam的存储引擎，InnoDB写的处理效率差一些并且会占用更多的磁盘空间以保留数据和索引。不知道是不是对你有帮助