缓存讲了一个月《缓存架构，一篇足够》。今天，开始写数据库。

第一篇，说说MySQL两个最常用的存储引擎，MyISAM和InnoDB。照自己的理解，把一些知识点总结出来，不只说知识点，多讲“为什么”。

一、关于count(*)
知识点：MyISAM会直接存储总行数，InnoDB则不会，需要按行扫描。

潜台词是，对于select count(*) from t; 如果数据量大，MyISAM会瞬间返回，而InnoDB则会一行行扫描。

实践：数据量大的表，InnoDB不要轻易select count(*)，性能消耗极大。

常见坑：只有查询全表的总行数，MyISAM才会直接返回结果，当加了where条件后，两种存储引擎的处理方式类似。

例如：
t_user(uid, uname, age, sex);

• uid PK
  

• age index
  

select count(*) where age<18 and sex='F';
查询未成年少女个数，两种存储引擎的处理方式类似，都需要进行索引扫描。

启示：不管哪种存储引擎，都要建立好索引。

二、关于全文索引
知识点：MyISAM支持全文索引，InnoDB5.6之前不支持全文索引。

实践：不管哪种存储引擎，在数据量大并发量大的情况下，都不应该使用数据库自带的全文索引，会导致小量请求占用大量数据库资源，而要使用《索引外置》的架构设计方法。

启示：大数据量+高并发量的业务场景，全文索引，MyISAM也不是最优之选。

三、关于事务
知识点：MyISAM不支持事务，InnoDB支持事务。

实践：事务是选择InnoDB非常诱人的原因之一，它提供了commit，rollback，崩溃修复等能力。在系统异常崩溃时，MyISAM有一定几率造成文件损坏，这是非常烦的。但是，事务也非常耗性能，会影响吞吐量，建议只对一致性要求较高的业务使用复杂事务。
画外音：Can't open file 'XXX.MYI'. 碰到过么？

小技巧：MyISAM可以通过lock table表锁，来实现类似于事务的东西，但对数据库性能影响较大，强烈不推荐使用。

四、关于外键
知识点：MyISAM不支持外键，InnoDB支持外键。

实践：不管哪种存储引擎，在数据量大并发量大的情况下，都不应该使用外键，而建议由应用程序保证完整性。

五、关于行锁与表锁
知识点：MyISAM只支持表锁，InnoDB可以支持行锁。

分析：
MyISAM：执行读写SQL语句时，会对表加锁，所以数据量大，并发量高时，性能会急剧下降。
InnoDB：细粒度行锁，在数据量大，并发量高时，性能比较优异。

实践：网上常常说，select+insert的业务用MyISAM，因为MyISAM在文件尾部顺序增加记录速度极快。楼主的建议是，绝大部分业务是混合读写，只要数据量和并发量较大，一律使用InnoDB。

常见坑：
InnoDB的行锁是实现在索引上的，而不是锁在物理行记录上。潜台词是，如果访问没有命中索引，也无法使用行锁，将要退化为表锁。
画外音：Oracle的行锁实现机制不同。

例如：
t_user(uid, uname, age, sex) innodb;

• uid PK
  

• 无其他索引
  

update t_user set age=10 where uid=1;
命中索引，行锁。

update t_user set age=10 where uid != 1;
未命中索引，表锁。

update t_user set age=10 where name='shenjian';
无索引，表锁。

启示：InnoDB务必建好索引，否则锁粒度较大，会影响并发。

总结
在大数据量，高并发量的互联网业务场景下，对于MyISAM和InnoDB

• 有where条件，count(*)两个存储引擎性能差不多
  

• 不要使用全文索引，应当使用《索引外置》的设计方案
  

• 事务影响性能，强一致性要求才使用事务
  

• 不用外键，由应用程序来保证完整性
  

• 不命中索引，InnoDB也不能用行锁
  

结论
在大数据量，高并发量的互联网业务场景下，请使用InnoDB:

• 行锁，对提高并发帮助很大
  

• 事务，对数据一致性帮助很大
  

这两个点，是InnoDB最吸引人的地方。

几个小的知识点，希望大家有收获。有说的不对的，欢迎大家指正，共同讨论。谢转。

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