常用的Mysql存储引擎

下述存储引擎是最常用的:

◆ MyISAM:默认的MySQL插件式存储引擎,它是在Web、数据仓储和其他应用环境下最常使用的存储引擎之一。注意,通过更改STORAGE_ENGINE配置变量,能够方便地更改MySQL服务器的默认存储引擎。

◆ InnoDB:用于事务处理应用程序,具有众多特性,包括ACID事务支持。

◆ BDB:可替代InnoDB的事务引擎,支持COMMIT、ROLLBACK和其他事务特性。

◆ Memory:将所有数据保存在RAM中,在需要快速查找引用和其他类似数据的环境下,可提供极快的访问。

◆ Merge:允许MySQL DBA或开发人员将一系列等同的MyISAM表以逻辑方式组合在一起,并作为1个对象引用它们。对于诸如数据仓储等VLDB环境十分适合。

◆ Archive:为大量很少引用的历史、归档、或安全审计信息的存储和检索提供了完美的解决方案。

◆ Federated:能够将多个分离的MySQL服务器链接起来,从多个物理服务器创建一个逻辑数据库。十分适合于分布式环境或数据集市环境。

◆ Cluster/NDB:MySQL的簇式数据库引擎,尤其适合于具有高性能查找要求的应用程序,这类查找需求还要求具有最高的正常工作时间和可用性。

◆ Other:其他存储引擎包括CSV(引用由逗号隔开的用作数据库表的文件),Blackhole(用于临时禁止对数据库的应用程序输入),以及Example引擎(可为快速创建定制的插件式存储引擎提供帮助)。

请记住,对于整个服务器或方案,你并不一定要使用相同的存储引擎,你可以为方案中的每个表使用不同的存储引擎,这点很重要。
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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