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数据库类型是按照( )来划分的。 A、文件形式 B、数据模型 C、记录形式 D、数据存取方法
B 数据模型
mysql 支持的表类型有哪些
Mysql表类型都有哪些是一定需要知道的，下面就为您介绍七种Mysql表类型，希望能对您学习Mysql表类型有所帮助,需要的朋友可以了解下学习Mysql数据库，Mysql表类型都有哪些是一定需要知道的，下面就为您介绍七种Mysql表类型，希望能对您学习Mysql表类型有所帮助。 MySQL作为当前最为流行的免费数据库服务引擎，已经风靡了很长一段时间，不过也许也有人对于MySQL的内部环境不很了解，尤其那些针对并发性处理的机制。 今天，我们先了解一下Mysql表类型，以及它们的一些简单性质。 截至目前，MySQL一共向用户提供了包括DBD、HEAP、ISAM、MERGE、MyIAS、InnoDB以及Gemeni这7种Mysql表类型。 其中DBD、InnoDB属于事务安全类表，而其他属于事务非安全类表。 DBDBerkeley DB(DBD)表是支持事务处理的表，由Sleepycat软件公司开发。 它提供MySQL用户期待已久的功能--事务控制。 事务控制在任何数据库系统中都是一个极有价值的功能，因为它们确保一组命令能成功地执行或回滚。 HEAPHEAP表是MySQL中存取数据最快的表。 这是因为他们使用存储在动态内存中的一个散列索引，不过如果MySQL或服务器崩溃，这些内存数据将会丢失。 ISAMISAM表是早期MySQL版本的缺省表类型，直到MyIASM开发出来。 建议不要再使用它。 MERGEMERGE是一个有趣的新类型，在3.23.25之后出现。 一个MERGE表实际上是又一个MyISAM表的集合，合并而成的一个表，主要是为了效率的考虑，因为这样不仅仅可以提高速度、搜索效率、修复效率而且还节省了磁盘空间。 MyIASMMyIASM基于了IASM代码，应该可以说是IASM的衍生品，不过增加了不少有用的扩展。 它是MySQL的默认数据表类型，基于了传统的ISAM类型，ISAM是Indexed Sequential Access Method（有索引的顺序访问方法）的缩写，一般来说，它是存储记录和文件的标准方法。 与其他存储引擎比较，MyISAM具有检查和修复表格的大多数工具。 ISAM表格可以被压缩，而且它们支持全文搜索，不过它们是事务不安全的，而且也不支持外键。 如果事务回滚将会造成不完全回滚，从而不具备原子性。 所以假如忽略事务以及访问并发性的话，并且需要执行大量的SELECT检索语句的话，MyISAM将是最好的选择。 InnoDBInnoDB是MySQL 4.0之后推出的一种比较新的数据表类型，这种类型是事务安全的。 它与BDB类型具有相同的特性，它们还支持外键。 InnoDB表格速度很快具有比BDB还丰富的特性，因此如果需要一个事务安全的存储引擎，建议使用它。 如果你的数据执行大量的INSERT或UPDATE，出于性能方面的考虑，同样应该使用InnoDB表。 对于支持事务的InnoDB类型的表来说，影响速度的主要原因是AUTOCOMMIT默认设置是打开的，而且程序没有显式调用BEGIN 开始事务，导致每插入一条都自动提交，严重影响了速度。 可以在执行sql前调用begin，多条sql形成一个事物（即使autocommit打开也可以），将大大提高性能。 GemeniGemeni表，据听说也是在MySQL 4.0之后推出的，不过截至当前，很少有针对它的介绍，同样应用也就更少了，我们暂时不作介绍。 MySQL的数据表类型很多，其中比较重要的是MyISAM，InnoDB这两种。 这两种类型各有优缺点，需要根据实际情况选择适合的，MySQL支持对不同的表设置不同的类型。 下面做个简单的对比：MyISAM表类型是一种比较成熟稳定的表类型，但是MyISAM对一些功能不支持。
memcached和redis的区别
medis与Memcached的区别传统MySQL+ Memcached架构遇到的问题 实际MySQL是适合进行海量数据存储的，通过Memcached将热点数据加载到cache，加速访问，很多公司都曾经使用过这样的架构，但随着业务数据量的不断增加，和访问量的持续增长，我们遇到了很多问题： 需要不断进行拆库拆表，Memcached也需不断跟着扩容，扩容和维护工作占据大量开发时间。 与MySQL数据库数据一致性问题。 数据命中率低或down机，大量访问直接穿透到DB，MySQL无法支撑。 4.跨机房cache同步问题。 众多NoSQL百花齐放，如何选择 最近几年，业界不断涌现出很多各种各样的NoSQL产品，那么如何才能正确地使用好这些产品，最大化地发挥其长处，是我们需要深入研究和思考的问题，实际归根结底最重要的是了解这些产品的定位，并且了解到每款产品的tradeoffs，在实际应用中做到扬长避短，总体上这些NoSQL主要用于解决以下几种问题 1.少量数据存储，高速读写访问。 此类产品通过数据全部in-momery 的方式来保证高速访问，同时提供数据落地的功能，实际这正是Redis最主要的适用场景。 2.海量数据存储，分布式系统支持，数据一致性保证，方便的集群节点添加/删除。 3.这方面最具代表性的是dynamo和bigtable 2篇论文所阐述的思路。 前者是一个完全无中心的设计，节点之间通过gossip方式传递集群信息，数据保证最终一致性，后者是一个中心化的方案设计，通过类似一个分布式锁服务来保证强一致性,数据写入先写内存和redo log，然后定期compat归并到磁盘上，将随机写优化为顺序写，提高写入性能。 free，auto-sharding等。 比如目前常见的一些文档数据库都是支持schema-free的，直接存储json格式数据，并且支持auto-sharding等功能，比如mongodb。 面对这些不同类型的NoSQL产品,我们需要根据我们的业务场景选择最合适的产品。 Redis适用场景，如何正确的使用 前面已经分析过，Redis最适合所有数据in-momory的场景，虽然Redis也提供持久化功能，但实际更多的是一个disk-backed的功能，跟传统意义上的持久化有比较大的差别，那么可能大家就会有疑问，似乎Redis更像一个加强版的Memcached，那么何时使用Memcached,何时使用Redis呢?如果简单地比较Redis与Memcached的区别，大多数都会得到以下观点： 1Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据，同时还提供list，set，zset，hash等数据结构的存储。 2Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。 3Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。 抛开这些，可以深入到Redis内部构造去观察更加本质的区别，理解Redis的设计。 在Redis中，并不是所有的数据都一直存储在内存中的。 这是和Memcached相比一个最大的区别。 Redis只会缓存所有的 key的信息，如果Redis发现内存的使用量超过了某一个阀值，将触发swap的操作，Redis根据“swappability = age*log(size_in_memory)”计 算出哪些key对应的value需要swap到磁盘。 然后再将这些key对应的value持久化到磁盘中，同时在内存中清除。 这种特性使得Redis可以 保持超过其机器本身内存大小的数据。 当然，机器本身的内存必须要能够保持所有的key，毕竟这些数据是不会进行swap操作的。 同时由于Redis将内存 中的数据swap到磁盘中的时候，提供服务的主线程和进行swap操作的子线程会共享这部分内存，所以如果更新需要swap的数据，Redis将阻塞这个 操作，直到子线程完成swap操作后才可以进行修改。 使用Redis特有内存模型前后的情况对比： VM off: 300k keys, 4096 bytes values: 1.3G used VM on:300k keys, 4096 bytes values: 73M used VM off: 1 million keys, 256 bytes values: 430.12M used VM on:1 million keys, 256 bytes values: 160.09M used VM on:1 million keys, values as large as you want, still: 160.09M used当 从Redis中读取数据的时候，如果读取的key对应的value不在内存中，那么Redis就需要从swap文件中加载相应数据，然后再返回给请求方。 这里就存在一个I/O线程池的问题。 在默认的情况下，Redis会出现阻塞，即完成所有的swap文件加载后才会相应。 这种策略在客户端的数量较小，进行 批量操作的时候比较合适。 但是如果将Redis应用在一个大型的网站应用程序中，这显然是无法满足大并发的情况的。 所以Redis运行我们设置I/O线程 池的大小，对需要从swap文件中加载相应数据的读取请求进行并发操作，减少阻塞的时间。 如果希望在海量数据的环境中使用好Redis，我相信理解Redis的内存设计和阻塞的情况是不可缺少的。
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