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一、mysql存储引擎类型有哪些
1、MyISAM
使用这个存储引擎，每个MyISAM在磁盘上存储成三个文件。
（1）frm文件：存储表的定义数据
（2）MYD文件：存放表具体记录的数据
（3）MYI文件：存储索引
frm和MYI可以存放在不同的目录下。MYI文件用来存储索引，但仅保存记录所在页的指针，索引的结构是B+树结构。下面这张图就是MYI文件保存的机制：
从这张图可以发现，这个存储引擎通过MYI的B+树结构来查找记录页，再根据记录页查找记录。并且支持全文索引、B树索引和数据压缩。
支持数据的类型也有三种：
（1）静态固定长度表
这种方式的优点在于存储速度非常快，容易发生缓存，而且表发生损坏后也容易修复。缺点是占空间。这也是默认的存储格式。
（2）动态可变长表
优点是节省空间，但是一旦出错恢复起来比较麻烦。
（3）压缩表
上面说到支持数据压缩，说明肯定也支持这个格式。在数据文件发生错误时候，可以使用checktable工具来检查，而且还可以使用repairtable工具来恢复。
有一个重要的特点那就是不支持事务，但是这也意味着他的存储速度更快，如果你的读写操作允许有错误数据的话，只是追求速度，可以选择这个存储引擎。
2、InnoDB
InnoDB是默认的数据库存储引擎，他的主要特点有：
（1）可以通过自动增长列，方法是auto_increment。
（2）支持事务。默认的事务隔离级别为可重复度，通过MVCC（并发版本控制）来实现的。
（3）使用的锁粒度为行级锁，可以支持更高的并发；
（4）支持外键约束；外键约束其实降低了表的查询速度，但是增加了表之间的耦合度。
（5）配合一些热备工具可以支持在线热备份；
（6）在InnoDB中存在着缓冲管理，通过缓冲池，将索引和数据全部缓存起来，加快查询的速度；
（7）对于InnoDB类型的表，其数据的物理组织形式是聚簇表。所有的数据按照主键来组织。数据和索引放在一块，都位于B+数的叶子节点上；
当然InnoDB的存储表和索引也有下面两种形式：
（1）使用共享表空间存储：所有的表和索引存放在同一个表空间中。
（2）使用多表空间存储：表结构放在frm文件，数据和索引放在IBD文件中。分区表的话，每个分区对应单独的IBD文件，分区表的定义可以查看我的其他文章。使用分区表的好处在于提升查询效率。
对于InnoDB来说，最大的特点在于支持事务。但是这是以损失效率来换取的。
3、Memory
将数据存在内存，为了提高数据的访问速度，每一个表实际上和一个磁盘文件关联。文件是frm。
（1）支持的数据类型有限制，比如：不支持TEXT和BLOB类型，对于字符串类型的数据，只支持固定长度的行，VARCHAR会被自动存储为CHAR类型；
（2）支持的锁粒度为表级锁。所以，在访问量比较大时，表级锁会成为MEMORY存储引擎的瓶颈；
（3）由于数据是存放在内存中，一旦服务器出现故障，数据都会丢失；
（4）查询的时候，如果有用到临时表，而且临时表中有BLOB，TEXT类型的字段，那么这个临时表就会转化为MyISAM类型的表，性能会急剧降低；
（5）默认使用hash索引。
（6）如果一个内部表很大，会转化为磁盘表。
在这里只是给出3个常见的存储引擎。使用哪一种引擎需要灵活选择，一个数据库中多个表可以使用不同引擎以满足各种性能和实际需求，使用合适的存储引擎，将会提高整个数据库的性能
二、云数据库MySQL有哪些类型可以选择?参加云领校园的活动了吗?_百度知...
云数据库MySQL是一款开箱即用、性能卓越、安全可靠的在线数据库服务，实例秒级开通、性能百万QPS、安全企业级标准。产品支持MySQL数据库主流版本引擎，可以提供异地高可用、弹性伸缩、智能运维等云原生高级特性，满足全行业数据库的需求。目前，主要有通用型、通用入门型、独享型、专家服务等类型可以选择。通用型SSD云盘、通用型本地SSD盘、独享型SSD云盘等都是成本最低的云数据库类型。云数据库MySQL也参加了此次云领校园的活动（https://gwyydc.cmecloud.cn:8106/t/YxFo），甚至可以免费试用三个月的时间。火山引擎ByteHouse：如何优化ClickHouse物化视图能力？
福建
近期，火山引擎ByteHouse升级了基于ClickHouse的物化视图能力，为解决数据量爆炸式增长带来的查询速度和响应时间缓慢等问题提供了有效手段。
火山引擎ByteHouse是一款云原生数据仓库，为用户提供极速分析体验，能够支撑实时数据分析和海量数据离线分析，同时具备便捷的弹性扩缩容能力，极致分析性能和丰富的企业级特性。作为日常提高数据库查询性能和响应速度的一种实用技术，物化视图也是ByteHouse的核心能力之一。
据介绍，物化视图是一种以表格形式存储的结果集合，它通过在后台对视图进行计算并将结果存储在表中，使得查询该视图时可以直接从表中获取结果，而无需重新计算。与普通视图相比，物化视图极大提高了查询速度和响应时间尤，其在处理大量数据时，物化视图的作用尤为凸显。
一方面，ByteHouse物化视图具备实时更新的能力，支持手动或自动更新，还支持通过界面或SQL进行管理；另一方面，为了提升易用性，ByteHouse还会自动为高频复杂查询创建物化视图。针对企业级需求，ByteHouse支持RBAC权限管理，并能提供数据和建议，帮助用户进一步优化物化视图。
作为一种日常实用技术，物化视图可以在多个场景落地提速增效的价值实现。例如，在数据分析场景中，面对大量数据的复杂的查询和分析，物化视图可以减少复杂查询的执行时间，提高数据分析的效率。在
那么，用户如何快速入门使用ByteHouse的物化视图功能呢？只需通通过以下三个步骤：
●进入物化视图：在ByteHouse的数据库界面中，点击“新建”按钮，然后选择“新建物化视图”。
●根据SQL样例，填写物化视图语句。用户可以根据自己的需求填写物化视图的创建语句。
●创建成功后，如果需要对以往历史的数据分区进行物化，根据SQL样例，手动刷新所定义分区。
此外，在使用物化视图时需要注意其实时更新、存储空间占用以及需要考虑查询的复杂度等问题，并根据实际情况进行权衡和优化以充分发挥物化视图的作用。
ByteHouse的物化视图功能为用户提供了更高效、更灵活的数据库查询方式。通过使用物化视图，用户可以在减少计算复杂度、提高查询性能的同时，更好地保护数据安全。随着ByteHouse物化视图功能的推出，更多的企业和开发者将能够享受到这种高效、安全的数据库服务。相信随着技术的不断发展，ByteHouse物化视图在未来能够为更多领域带来更高效的数据处理体验。
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