【zz】浅谈MySQL存储引擎选择 InnoDB还是MyISAM

MyISAM与InnoDB对比
本文探讨了MySQL中MyISAM与InnoDB两种存储引擎的选择标准,包括对外键、事务支持的需求,全文索引的重要性,以及不同查询模式和数据规模的影响。

MyISAM 是MySQL中默认的存储引擎,一般来说不是有太多人关心这个东西。决定使用什么样的存储引擎是一个很tricky的事情,但是还是值我们去研究一下,这里的文章只考虑 MyISAM 和InnoDB这两个,因为这两个是最常见的。

下面先让我们回答一些问题:
◆你的数据库有外键吗? 
◆你需要事务支持吗? 
◆你需要全文索引吗? 
◆你经常使用什么样的查询模式? 
◆你的数据有多大?

思考上面这些问题可以让你找到合适的方向,但那并不是绝对的。如果你需要事务处理或是外键,那么InnoDB 可能是比较好的方式。如果你需要全文索引,那么通常来说 MyISAM是好的选择,因为这是系统内建的,然而,我们其实并不会经常地去测试两百万行记录。所以,就算是慢一点,我们可以通过使用Sphinx从InnoDB中获得全文索引。

数据的大小,是一个影响你选择什么样存储引擎的重要因素,大尺寸的数据集趋向于选择InnoDB方式,因为其支持事务处理和故障恢复。数据库的在小决定了故障恢复的时间长短,InnoDB可以利用事务日志进行数据恢复,这会比较快。而MyISAM可能会需要几个小时甚至几天来干这些事,InnoDB只需要几分钟。

您操作数据库表的习惯可能也会是一个对性能影响很大的因素。比如: COUNT() 在 MyISAM 表中会非常快,而在InnoDB 表下可能会很痛苦。而主键查询则在InnoDB下会相当相当的快,但需要小心的是如果我们的主键太长了也会导致性能问题。大批的inserts 语句在MyISAM下会快一些,但是updates 在InnoDB 下会更快一些——尤其在并发量大的时候。

所以,到底你检使用哪一个呢?根据经验来看,如果是一些小型的应用或项目,那么MyISAM 也许会更适合。当然,在大型的环境下使用MyISAM 也会有很大成功的时候,但却不总是这样的。如果你正在计划使用一个超大数据量的项目,而且需要事务处理或外键支持,那么你真的应该直接使用InnoDB方式。但需要记住InnoDB 的表需要更多的内存和存储,转换100GB 的MyISAM 表到InnoDB 表可能会让你有非常坏的体验。

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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