mysql存储引擎

本文介绍了MySQL支持的各种存储引擎,包括InnoDB、MyISAM、MEMORY等,并对比了它们的特点及适用场景,帮助读者理解如何根据不同的应用需求选择合适的存储引擎。

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一、mysq查看存储引擎

mysql> show engines;//查看mysql所支持的存储引擎,以及mysql默认的存储引擎
+------------+---------+------------------------------------------------------------+--------------+------+------------+
| Engine     | Support | Comment                                                    | Transactions | XA   | Savepoints |
+------------+---------+------------------------------------------------------------+--------------+------+------------+
| MRG_MYISAM | YES     | Collection of identical MyISAM tables                      | NO           | NO   | NO         |
| CSV        | YES     | CSV storage engine                                         | NO           | NO   | NO         |
| MyISAM     | DEFAULT | Default engine as of MySQL 3.23 with great performance     | NO           | NO   | NO         |
| InnoDB     | YES     | Supports transactions, row-level locking, and foreign keys | YES          | YES  | YES        |
| MEMORY     | YES     | Hash based, stored in memory, useful for temporary tables  | NO           | NO   | NO         |
+------------+---------+------------------------------------------------------------+--------------+------+------------+
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innodb存储引擎: 面向oltp(online transaction processing)、行锁、支持外键、非锁定读、默认采用repeaable级别(可重复读)通过next-keylocking策略避免幻读、插入缓冲、二次写、自适应哈希索引、预读

myisam存储引擎:不支持事务、表锁、全文索引、适合olap(在线分析处理),其中myd:放数据文件,myi:放索引文件

memory存储引擎:数据存放在内存中,表锁,并发性能差,默认使用哈希索引

ndb存储引擎:集群存储引擎,share nothing,可提高可用性

archive存储引擎:只支持insert和select zlib算法压缩1:10,适合存储归档数据如日志等、行锁

maria存储引擎:目的取代myisam、缓存数据和索引、行锁、mvcc


//查看某个数据库中某一张表使用的存储引擎
//show  table   status  from  database  where  name="tablename";
mysql> show  table   status  from  jol  where  name="users";
+-------+--------+---------+------------+------+----------------+-------------+-----------------+--------------+-----------+----------------+---------------------+---------------------+------------+-----------------+----------+----------------+---------+
| Name  | Engine | Version | Row_format | Rows | Avg_row_length | Data_length | Max_data_length | Index_length | Data_free | Auto_increment | Create_time         | Update_time         | Check_time | Collation       | Checksum | Create_options | Comment |
+-------+--------+---------+------------+------+----------------+-------------+-----------------+--------------+-----------+----------------+---------------------+---------------------+------------+-----------------+----------+----------------+---------+
| users | MyISAM |      10 | Dynamic    |  227 |            136 |       30980 | 281474976710655 |         5120 |         0 |           NULL | 2015-11-03 09:26:24 | 2015-11-03 09:26:24 | NULL       | utf8_general_ci |     NULL |                |         |
+-------+--------+---------+------------+------+----------------+-------------+-----------------+--------------+-----------+----------------+---------------------+---------------------+------------+-----------------+----------+----------------+---------+
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二、各存储引擎对比
这里写图片描述

内容概要:本文详细探讨了基于MATLAB/SIMULINK的多载波无线通信系统仿真及性能分析,重点研究了以OFDM为代表的多载波技术。文章首先介绍了OFDM的基本原理和系统组成,随后通过仿真平台分析了不同调制方式的抗干扰性能、信道估计算法对系统性能的影响以及同步技术的实现与分析。文中提供了详细的MATLAB代码实现,涵盖OFDM系统的基本仿真、信道估计算法比较、同步算法实现和不同调制方式的性能比较。此外,还讨论了信道特征、OFDM关键技术、信道估计、同步技术和系统级仿真架构,并提出了未来的改进方向,如深度学习增强、混合波形设计和硬件加速方案。; 适合人群:具备无线通信基础知识,尤其是对OFDM技术有一定了解的研究人员和技术人员;从事无线通信系统设计与开发的工程师;高校通信工程专业的高年级本科生和研究生。; 使用场景及目标:①理解OFDM系统的工作原理及其在多径信道环境下的性能表现;②掌握MATLAB/SIMULINK在无线通信系统仿真中的应用;③评估不同调制方式、信道估计算法和同步算法的优劣;④为实际OFDM系统的设计和优化提供理论依据和技术支持。; 其他说明:本文不仅提供了详细的理论分析,还附带了大量的MATLAB代码示例,便于读者动手实践。建议读者在学习过程中结合代码进行调试和实验,以加深对OFDM技术的理解。此外,文中还涉及了一些最新的研究方向和技术趋势,如AI增强和毫米波通信,为读者提供了更广阔的视野。
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