Mysql数据库的存储引擎

MySQL存储引擎详解
本文介绍了MySQL中的三种常用存储引擎:MyISAM、InnoDB和Memory。详细对比了它们各自的优缺点,并指出了适用的不同场景。此外,还探讨了一个数据库中是否可以使用多种存储引擎的问题。

常用的存储引擎

这里写图片描述

1、MyISAM

优点:文本索引
缺点:不支持事务的完整性,对于变动较小的表,只做一些常规的查询操作,那么可以设定为MyISAM。

适合场景:

2、InnoDB

优点:支持事务的完整性。
缺点:查询效率没有MyISAM高
适合场景: 对于财务系统,那么经常修改或者插入数据的操作的表,对事务完整性要求高,支持事务的提交、回滚操作,执行高并发场景。

3、Memory
优点:支持hash索引。数据都存储在内存中,所以查询效率特别高。
缺点:由于数据存储在内存中,所以数据的存储量不大,并且不能持久保存,重启服务器就会丢失数据。

适合场景:适合于数据不大的临时表,更像缓存作用。提供高速的查询效率。

思考: 一个数据库中的表是否都需要使用同一个存储引擎,能否存在不同表不同存储引擎的情况。

存储引擎到底为何物? 为什么MySql需要分这么多存储引擎?体现出它的强大和方便???

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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