mysql的数据库引擎

【从零开始编写数据库系统】基于Python语言实现存储引擎 本文介绍了基于Python实现的数据库存储引擎,该系统由四个核心模块组成:RecordSerializer负责数据序列化,Page管理页内记录存储,DiskManager处理磁盘I/O,BufferPool提供内存缓存。存储引擎通过"页管理-磁盘交互-缓存优化-数据转换"的协同机制,实现了数据持久化、高效IO管理和完整性保障。系统采用分层架构,应用层请求经缓冲区管理层的LRU策略处理,未命中时通过磁盘管理层访问物理存储。数据流程包含读写两条路径,写入时记录经序列化存入脏页后刷盘,读取时优 阅读详情

一般来说,MySQL有以下几种引擎:ISAM、MyISAM、HEAP、InnoDB和Berkley(BDB)。注意:不同的版本支持的引擎是有差异的。当然啦,如果你感觉自己的确技术高超,你还能够使用MySQL++来创建自己的数据库引擎,这个已经outof my knowledge,牛人可以参照MySQL++API帮助来实现。下面逐一叙述这5种引擎各自的特性:


ISAM

ISAM是一个定义明确且历经时间考验的数据表格管理方法,它在设计之时就考虑到数据库被查询的次数要远大于更新的次数。因此,ISAM执行读取操作的速度很快,而且不占用大量的内存和存储资源。ISAM的两个主要不足之处在于,它不支持事务处理,也不能够容错:如果你的硬盘崩溃了,那么数据文件就无法恢复了。如果你正在把ISAM用在关键任务应用程序里,那就必须经常备份你所有的实时数据,通过其复制特性,MySQL能够支持这样的备份应用程序。

 

MyISAM

MyISAM是MySQL的ISAM扩展格式和缺省的数据库引擎。除了提供ISAM里所没有的索引和字段管理的大量功能,MyISAM还使用一种表格锁定的机制,来优化多个并发的读写操作。其代价是你需要经常运行OPTIMIZETABLE命令,来恢复被更新机制所浪费的空间。MyISAM还有一些有用的扩展,例如用来修复数据库文件的MyISAMChk工具和用来恢复浪费空间的MyISAMPack工具。

MyISAM强调了快速读取操作,这可能就是为什么MySQL受到了Web开发如此青睐的主要原因:在Web开发中你所进行的大量数据操作都是读取操作。所以,大多数虚拟主机提供商和Internet平台提供商(InternetPresence Provider,IPP)只允许使用MyISAM格式。

 

HEAP

HEAP允许只驻留在内存里的临时表格。驻留在内存里让HEAP要比ISAM和MyISAM都快,但是它所管理的数据是不稳定的,而且如果在关机之前没有进行保存,那么所有的数据都会丢失。在数据行被删除的时候,HEAP也不会浪费大量的空间。HEAP表格在你需要使用SELECT表达式来选择和操控数据的时候非常有用。要记住,在用完表格之后就删除表格。让我再重复一遍:在你用完表格之后,不要忘记删除表格。

 

InnoDB和BerkleyDB

InnoDB和BerkleyDB(BDB)数据库引擎都是造就MySQL灵活性的技术的直接产品,这项技术就是MySQL++API。在使用MySQL的时候,你所面对的每一个挑战几乎都源于ISAM和MyISAM数据库引擎不支持事务处理也不支持外来键。尽管要比ISAM和MyISAM引擎慢很多,但是InnoDB和BDB包括了对事务处理和外来键的支持,这两点都是前两个引擎所没有的。如前所述,如果你的设计需要这些特性中的一者或者两者,那你就要被迫使用后两个引擎中的一个了。

 

认识完了这么多的引擎,我们也知道了它们应该在什么情况下拿来应急,那么接着我们就要学会如何来更换这些引擎了。

Globle:一种最简单的方法就是更改服务器配置,直接将其设置成你所需要的引擎。这个在win下通过更改服务器安装目录下的mysql.ini中的default-storage-engine项即可,也可以通过运行MySQLServer Instance Configuration Wizard做简单的设置。

PerTable:除了全局的方法外,还有一种更灵活的配置方法,那就是按表来设置引擎,这样我们就可以把那些需要用到事务处理的表设置成InnoDB,其他设置成MyISAM,将性能提升到极致,这是不是很令人兴奋呢?设置方法也比较简单:

1、你可以在CreateTable语句的最后添加扩展语句,如TYPE=MyISAM(或者ENGINE =INNODB)来指定当前标的引擎类型。也可以用Alter语句在建立表个后进行更改。当你不清楚当前数据库中各表的引擎时可以使用SHOWTABLE STATUS FROM DBname来查看。

2、使用随MySQL服务器发布同时提供的MySQL客户端来创建表,在创建时可以选择使用的存储引擎。

不同的引擎选择在不同的业务处理上,性能将有天壤之别!!

停车位检测:基于YOLOv5与UI界面的实现 YOLOv5是YOLO(You Only Look Once)系列中的最新版本,它能够在单次前向传播中同时完成多个目标的定位与分类,因此被广泛应用于实时目标检测任务。与之前的版本相比,YOLOv5在精度和速度上得到了很大的优化,适合嵌入到实际的自动驾驶和智能交通系统中。YOLOv5使用了卷积神经网络(CNN)进行特征提取,并通过回归方法预测边界框、类别及置信度。高效的推理速度:YOLOv5采用了优化的模型结构,能够在保证精度的同时提供较快的推理速度。较高的精度。 阅读详情

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