浅谈MySql的存储引擎(转)

什么是MySql数据库

    通常意义上,数据库也就是数据的集合,具体到计算机上数据库可以是存储器上一些文件的集合或者一些内存数据的集合。
    我们通常说的MySql数据库,sql server数据库等等其实是数据库管理系统,它们可以存储数据,并提供查询和更新数据库中的数据的功能等等。根据数据库如何存储数据和如何操作数据的实现机制不同,这些数据库之间即有区别又有共同点。
    MySql数据库是开放源代码的关系型数据库。目前,它可以提供的功能有:支持sql语言、子查询、存储过程、触发器、视图、索引、事务、锁、外键约束和影像复制等。在后期,我们会详细讲解这些功能。
    同Oracle 和SQL Server等大型数据库系统一样,MySql也是客户/服务器系统并且是单进程多线程架构的数据库。
    MySql区别于其它数据库系统的一个重要特点是支持插入式存储引擎。

那么什么是存储引擎呢?

    存储引擎说白了就是如何存储数据、如何为存储的数据建立索引和如何更新、查询数据等技术的实现方法。因为在关系数据库中数据的存储是以表的形式存储的,所以存储引擎也可以称为表类型(即存储和操作此表的类型)。
    在Oracle 和SQL Server等数据库中只有一种存储引擎,所有数据存储管理机制都是一样的。而MySql数据库提供了多种存储引擎。用户可以根据不同的需求为数据表选择不同的存储引擎,用户也可以根据自己的需要编写自己的存储引擎。
MySql中有哪些存储引擎?
     1 MyISAM:这种引擎是mysql最早提供的。这种引擎又可以分为静态MyISAM、动态MyISAM 和压缩MyISAM三种:
    静态MyISAM:如果数据表中的各数据列的长度都是预先固定好的,服务器将自动选择这种表类型。因为数据表中每一条记录所占用的空间都是一样的,所以这种表存取和更新的效率非常高。当数据受损时,恢复工作也比较容易做。
    动态MyISAM:如果数据表中出现varchar、xxxtext或xxxBLOB字段时,服务器将自动选择这种表类型。相对于静态MyISAM,这种表存储空间比较小,但由于每条记录的长度不一,所以多次修改数据后,数据表中的数据就可能离散的存储在内存中,进而导致执行效率下降。同时,内存中也可能会出现很多碎片。因此,这种类型的表要经常用optimize table 命令或优化工具来进行碎片整理。
    压缩MyISAM:以上说到的两种类型的表都可以用myisamchk工具压缩。这种类型的表进一步减小了占用的存储,但是这种表压缩之后不能再被修改。另外,因为是压缩数据,所以这种表在读取的时候要先时行解压缩。
    但是,不管是何种MyISAM表,目前它都不支持事务,行级锁和外键约束的功能。
    2 MyISAM Merge引擎:这种类型是MyISAM类型的一种变种。合并表是将几个相同的MyISAM表合并为一个虚表。常应用于日志和数据仓库。
    3 InnoDB:InnoDB表类型可以看作是对MyISAM的进一步更新产品,它提供了事务、行级锁机制和外键约束的功能。
    4 memory(heap):这种类型的数据表只存在于内存中。它使用散列索引,所以数据的存取速度非常快。因为是存在于内存中,所以这种类型常应用于临时表中。
    5 archive:这种类型只支持select 和 insert语句,而且不支持索引。常应用于日志记录和聚合分析方面。
    当然MySql支持的表类型不止上面几种。

    下面我们介绍一下如何查看和设置数据表类型。

MySql中关于存储引擎的操作

    1 查看数据库可以支持的存储引擎
    用show engines; 命令可以显示当前数据库支持的存储引擎情况,如图1所示:

                                             图1 数据库的存储引擎


    由上图可见当前系统的默认数据表类型是MyISAM。当然,我们可以通过修改数据库配置文件中的选项,设定默认表类型。
    2 查看表的结构等信息的若干命令
    要查看表的定义结构等信息可以使用以下几种命令:
    2.1Desc[ribe] tablename; //查看数据表的结构
    例如,查看表t1的结构,可得下图。

                                         图2:查看表t1的结构
 
    2.2 Show create table tablename; //显示表的创建语句
    同上查询表t1,得下图:

                                          图3 显示创建表t1的语句

 
    2.3 show table status like ‘tablename’\G显示表的当前状态值

     同上查询表t1,得下图:

                    图4 显示表t1 的当前状态值

 
    综上可见,后两种方式都可以帮助我们查看某一表的存储引擎类型(图中已用红色方框标出)。
    3  设置或修改表的存储引擎
    3.1创建数据库表时设置存储存储引擎的基本语法是:
Create table tableName(
columnName(列名1)  type(数据类型)  attri(属性设置),
columnName(列名2)  type(数据类型)  attri(属性设置),
……..) engine = engineName

例如,假设要创建一个名为user的表,此表包括id,用户名username和性别sex三个字段,并且要设置表类型为merge。则可用如下的方式创建此数据表,

create table user(

  id int not null auto_increment,

  username char(20) not null,

  sex char(2),

  primary key(id)

) engine=merge

具体执行结果见下图:

            图5 创建表user 

                                                                                                                                                                                                                                       

查看创建后表user的信息,可见表的当前存储引擎是merge,如图所示:

             图6 显示表t1 的当前状态值

 

    3.2修改存储引擎,可以用命令Alter table tableName engine =engineName

假如,若需要将表user的存储引擎修改为archive类型,则可使用命令alter table user engine=archive。如下图所示:

             图7 修改表user的存储引擎

 
查看修改后的表类型,可见表类型已经变为archive类型。

             图8 显示表user修改后的状态值
 
小结
     在本文中主要介绍了什么是MySql数据库,并进一步引出了它的一个重要特性, 即插入式的多存储引擎机制。然后,简单介绍了什么是存储引擎和MySql中几种主要的存储引擎。最后,介绍了如何查看数据库支持的所有存储引擎,如何查看数据库表的存储引擎类型及如何设置或修改表的存储引擎类型。刚刚入门学习MySql,文中有错误之处,还请大家多多指导!

转载于:https://www.cnblogs.com/haohaoyuan/p/7680466.html

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. 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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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dichen3237
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