玩转MySQL：程序中的“田氏代齐”，InnoDB为何能替换MyISAM？

引言

MySQL是一款支持拔插式引擎的数据库，在开发过程中你可以根据业务特性，从支持的诸多引擎中选择一款适合的，例如MyISAM、InnoDB、Merge、Memory(HEAP)、BDB(BerkeleyDB)、Example、Federated、Archive、CSV、Blackhole.....

不过虽然各款引擎都各有千秋，但其中最为常用的就只有MyISAM、InnoDB这两款引擎。

MyISAM引擎是MySQL官方基于早期的ISAM引擎改良而来的，它是一款“苗根正红”的引擎，由于其不错的性能表现，再加上丰富的特性支持（全文索引、压缩机制、空间索引/函数等），在MySQL5.5版本之前，也一直是MySQL默认的存储引擎。

但随着时间慢慢推移，MySQL官方渐渐有了“新欢”，开始主推使用InnoDB作为表的引擎，甚至到了MySQL5.6及以后版本中，直接用InnoDB代替了MyISAM，作为了MySQL默认的存储引擎，这是啥原因呢？

MyISAM引擎整个实现都由官方一点点开发，甚至MySQL-Server中的不少功能都是为MyISAM而量身定制，其地位在MySQL体系中可以看成是“亲儿子”，而InnoDB由于是其他公司开源的原因，因此其地位可以算作一个“外来子”，但为何“外来子”接替了“亲生子”的职责呢？是MySQL官方始乱终弃嘛？这背后一切的一切到底发生了什么，咱们现在展开来聊一聊这个话题：半道出家的InnoDB为何能替换官方的MyISAM引擎？

不过在正式聊这个话题之前，咱们先对比一下MyISAM、InnoDB这两款最为常用的存储引擎。

一、MyISAM引擎 vs InnoDB引擎

前面介绍了一下MyISAM引擎的背景，那现在也先简单介绍一下InnoDB引擎的背景吧，InnoDB由Innobase Oy公司所开发，其创始人是Heikki Tuuri，提这个名字大家估计不太熟，但提另外一个名字大家绝对知道，也就是Linux操作系统之父Linus，InnoDB的创始人和他正是校友关系，但InnoDB这款引擎的历程也比较艰辛，这里就不做过多介绍了，总之最终在2006.05月也被甲骨文公司并购。

以最经典、最主流的MySQL5.7版本为例，两款引擎各自支持的特性如下：

从上述这摘自官网的两张图中，咱们也很难去对比两者之间的差异，所以还是直接一点吧，以目前已更新的《全解MySQL数据库》系列的文章作为基础，从各个维度及特性支持来做个简单的对比。

2.1、磁盘文件的对比

在《MySQL架构篇-文件系统层》中曾首次简单的聊到过关于不同文件格式的含义，其中就提到过MyISAM、InnoDB两款引擎在存储数据时，本地文件的不同点。同时在《索引原理篇-常规引擎的索引存储》这篇文章中，曾分别使用MyISAM、InnoDB创建了两张表zz_innodb_index、zz_myisam_index，并且也从本地观察了两张表的磁盘文件，如下：

其中使用MyISAM引擎的表：zz_myisam_index，会在本地生成三个磁盘文件：

zz_myisam_index.frm：该文件中存储表的结构信息。
zz_myisam_index.MYD：该文件中存储表的行数据。
zz_myisam_index.MYI：该文件中存储表的索引数据。

从这里可得知一点：MyISAM引擎的表数据和索引数据，会分别放在两个不同的文件中存储。

而反观使用InnoDB引擎的表：zz_innodb_index，在磁盘中仅有两个文件：

zz_innodb_index.frm：该文件中存储表的结构信息。
zz_innodb_index.ibd：该文件中存储表的行数据和索引数据。

为啥要对比磁盘文件的区别呢？因为这点关乎着后续索引的支持性，咱们接着往下聊。

2.2、索引支持的对比

因为MyISAM引擎在设计之初，会将表分为.frm、.MYD、.MYI三个文件放在磁盘存储，表数据和索引数据是分别放在.MYD、.MYI文件中，所以注定了MyISAM引擎只支持非聚簇索引。而InnoDB引擎的表数据、索引数据都放在.ibd文件中存储，因此InnoDB是支持聚簇索引的。

为啥索引数据和表数据分开存储就不支持聚簇索引呢？这里可参考《索引初识篇-存储方式层次划分索引类型》中给出的定义：

聚簇索引的要求是：索引键和行数据必须在物理空间上也是连续的，而MyISAM表数据和索引数据，分别位于两个磁盘文件中，这也就注定了它无法满足聚簇索引的要求。

一种引擎支不支持聚簇索引很重要，这涉及到了后面的很多技术实现，而MyISAM把表数据和索引数据分开存了，也就意味着MyISAM相较于InnoDB来说，这小子天生就带有缺陷~

但不支持聚簇索引也有好处，也就是无论走任何索引，都只需要一遍查询即可获得数据，而InnoDB引擎的表中，如果不走聚簇（主键）索引查询数据，走其他索引的情况下，都需要经过两遍（回表）查询才能获得数据。

但这也不意味着MyISAM引擎查数据就比InnoDB快，如果看过《高性能MySQL》这本书的小伙伴，应该会知道在其中有一句话：“不要轻易相信「MyISAM比InnoDB快」之类的经验之谈，这个结论往往不是绝对的”。

这句话的原因是啥呢？这点在后面再说，接着再聊一聊其他方面的对比。

2.3、事务机制的对比

认真阅读过《MySQL日志篇》的小伙伴应该知道，InnoDB引擎中有两个自己专享的日志，即undo-log、redo-log，先来说说undo-log日志，InnoDB在MySQL启动后，会在内存中构建一个undo_log_buffer缓冲区，同时在磁盘中也有相应的undo-log日志文件。

那undo缓冲区和磁盘文件有啥用呢？还记得在《MySQL事务篇》中讲过的事务实现原理嘛？

一条写入类型的SQL语句，在正式执行前都会先记录redo-log、undo-log日志，undo-log中会记录变更前的旧数据，当一个事务提交时，MySQL会正常的将数据落盘，而当一个事务碰到rollback命令需要回滚时，就会找到undo-log中记录的旧数据，接着用来覆盖变更过的新数据，以此做到将数据回滚到变更前的“样貌”。

使用InnoDB存储引擎的表，可以借助undo-log日志实现事务机制，支持多条SQL组成一个事务，可以保证发生异常的情况下，组成这个事务的SQL到底回滚还是提交。而MyISAM并未设计类似的技术，在启动时不会在内存中构建undo_log_buffer缓冲区，磁盘中也没有相应的日志文件，因此MyISAM并不支持事务机制。

一个引擎是否支持事务，这点尤为重要，因为业务开发过程中，咱们需要关注数据的安全性，拿最为经典的下单为例，用户把钱都付了，总不能由于程序Bug，然后不给用户新增订单、物流信息吧？再不济至少也要把钱退回给用户，因此就需要用到事务机制来保证原子性。

而MyISAM不支持事务，也就意味着当用户付钱之后，如果程序出现了异常，就会导致用户付的钱不会退回，订单信息也不会生成，因为程序都抛异常了，自然不会继续往下执行增加订单、物流信息的SQL语句。

所以，如果表结构用了MyISAM引擎，想要解决这类问题，就只能在客户端做事务补偿，比如上面这个情况，当用户付钱后执行出现异常了，就在客户端中记录一下，然后再向MySQL发送一条相应的反SQL，以此来保障数据的一致性。

2.4、故障恢复的对比

前面简单的聊了undo-log日志，InnoDB借助它保证了事务的原子性，接着再来看看redo-log日志，InnoDB在启动时，同样会在内存中构建一个redo_log_buffer缓冲区，在磁盘中也会有相应的redo-log日志文件，所以当一条或多条SQL语句执行成功后，不论MySQL在何时宕机，只要这个事务提交了，InnoDB引擎都能确保该事务的数据不会丢失，也就以此保障了事务的持久性。

InnoDB引擎由于redo-log日志的存在，因此只要事务提交，机器断电、程序宕机等各种灾难情况，都可以用redo-log日志来恢复数据。但MyISAM引擎同样没有redo-log日志，所以并不支持数据的故障恢复，如果表是使用MyISAM引擎创建的，当一条SQL将数据写入到了缓冲区后，SQL还未被写到bin-log日志，此时机器断电、DB宕机了，重启之后由于数据在宕机前还未落盘，所以丢了也就无法找回。

从这一点来说，MyISAM并没有InnoDB引擎可靠，在InnoDB中只要事务提交，它就能确保数据永远不丢失，但MyISAM不行。这就好比咱们去银行存钱，去InnoDB银行存，你只需要把钱送到它那里，它就能确保你的财产安全，但如若去MyISAM银行存钱，你必须要把钱送到银行的保险库中才行，否则有可能会因为在送往保险库的过程中“丢失”财产。

2.5、锁粒度的对比

锁的实现粒度其实跟索引有关，大家应该都知道，MySQL的存储引擎中，MyISAM仅支持表锁，而InnoDB同时支持表锁、行锁，但为啥MyISAM引擎不支持行锁呢？不是不想，而是做不到！还记得前面聊索引的那个对比项嘛？我说过：“MyISAM由于不支持聚簇索引，因此对比InnoDB来说，这小子天生存在缺陷”！为啥这样说呢，接着来展开聊一聊。

select * from zz_students; +------------+--------+------+--------+ | student_id | name | sex | height | +------------+--------+------+--------+ | 1 | 竹子 | 男 | 185cm | | ... | .... | .. | ..... | +------------+--------+------+--------+ 复制代码

上述这张学生表中，假设使用的是MyISAM引擎，同时对student_id字段建立了主键索引，name字段建立了普通索引，sex、height字段建立了联合索引，此时先不管索引合不合理，以目前情况为例，来推导一下MyISAM表为啥无法实现行锁。

这张表中存在三个索引，那在本地的.MYI索引文件中，肯定存在三颗B+树，同时由于MyISAM不支持聚簇索引，所以这三个索引是平级的，每棵B+树的索引键，都直接指向.MYD数据文件中的行数据地址。

假设MyISAM要实现行锁，当要对一行数据加锁时，可以锁定一棵树中某一个数据，但无法锁定其他树的行数据，啥意思呢？举个例子：

select * from zz_students where student_id = 1 for update; 复制代码

这条SQL必然会走主键索引命中数据，那假设此时对主键索引树上，ID=1的数据加锁，接着再来看一种情况：

select * from zz_students where name = "竹子" for update; 复制代码

此时这条SQL又会走name字段的普通索引查询数据，那此时又对普通索引树上的「竹子」数据加锁。

到这里，发现问题没有？上面的案例中，MyISAM如果想要实现行锁，就会遇到这个问题，基于不同索引查询数据时，可能会导致一行数据上加多个锁！这样又会导致多条线程同时操作一个数据，所以又会因为多线程并发执行的原因，造成脏读、幻读、不可重复读这系列问题出现。

但InnoDB引擎呢？因为支持聚簇索引，表中就算没有显式定义主键，内部依旧会用一个隐藏列来作为聚簇索引的索引字段，所以InnoDB表中的索引，是有主次之分的，所有的次级索引，其索引值都存储聚簇索引的索引键，因此想要对一行数据加锁时，只需要锁定聚簇索引的数据即可。

-- 通过主键索引查询数据 select * from zz_students where student_id = 1 for update; -- 通过普通索引查询数据 select * from zz_students where name = "竹子" for update; 复制代码

依旧是前面的这个例子，通过主键索引查询的SQL语句，会直接定位到聚簇索引的数据，然后对ID=1的数据加锁。而第二条通过普通索引查询数据的SQL语句，经过查询后会得到一个值：ID=1，然后会拿着这个ID=1的值再去回表，在聚簇索引中再次查询ID=1的数据，找到之后发现上面已经有线程加锁了，当前线程就会阻塞等待上一个线程释放锁。

看到这里，相信大家也就理解了我前面说的那句：“MyISAM由于不支持聚簇索引，因此对比InnoDB来说，这小子天生存在缺陷”的含义。

因为MyISAM引擎不支持聚簇索引，所以无法实现行锁，出现多条线程同时读写数据时，只能锁住整张表。而InnoDB由于支持聚簇索引，每个索引最终都会指向聚簇索引中的索引键，因此出现并发事务时，InnoDB只需要锁住聚簇索引的数据即可，而不需要锁住整张表，因此并发性能更高。

同时，InnoDB引擎构建的缓冲区中，会专门申请一块内存作为锁空间，同时再结合InnoDB支持事务，所以InnoDB是基于事务来生成锁对象，相较于SQL Server的行锁来说，InnoDB的行锁会更节约内存，对锁底层实现感兴趣的小伙伴，可参考→《MySQL锁机制的实现原理》←。

2.6、并发性能的对比

MyISAM仅支持表锁，InnoDB同时支持表锁、行锁，由于这点原因，其实InnoDB引擎的并发支持性早已远超MyISAM了，毕竟锁的粒度越小，并发冲突的概率也就越低，因此并发支撑就越高。

但是InnoDB不仅仅只满足于此，为了提升读-写并存场景下的并发度，InnoDB引擎又基于undo-log日志的版本链+事务快照，又推出了MVCC多版本并发控制技术，因此对于读-写共存的场景支持并发执行。

但MyISAM只支持表锁，因此当一条SQL在写数据时，其他SQL就算是来读数据的，也需要阻塞等待，为啥呢？因为写数据时需要加排他锁，这是一种独占类型的锁，会排斥一切尝试获取锁的线程，反过来也是同理，当一条线程在读数据时，另一条线程来写数据，依旧会陷入阻塞等待，毕竟写数据要获取排他锁，也就意味着整张表只允许这一个线程操作。

2.7、内存利用度的对比

在上章关于《MySQL内存篇》的讲解中，咱们详细的阐述了MySQL运行期间内存的方方面面，尤其是对于InnoDB的Buffer Pool做了全面剖析，其实看完会发现：InnoDB几乎将内存开发到了极致，虽然InnoDB不像Memory引擎那样完全基于内存运行，但它将所有能够在内存完成的操作，全部都放在了内存中完成，无论是读写数据、维护索引结构也好，记录日志也罢，各类操作全部都在内存完成。

只要你机器的内存够大，为缓冲池分配的内存够多，MySQL在线上运行的时间够久，InnoDB甚至会将磁盘中的所有数据，全部载入内存，然后所有客户端的读写请求，基本上无需再走磁盘来完成，都采用异步IO的方式完成，即先写内存+后台线程刷写的方式执行，后台线程的刷盘动作，对客户端而言不会有任何感知，在写完内存之后就会直接向客户端返回。

因为随着时代的进步，计算机硬件也在不断改进，虽然磁盘由起初的机械磁盘，演化到了如今的固态磁盘（SSD），但内存的发展更为迅猛，DDR1、DDR2、DDR3、DDR4、DDR5不断迭代，内存频率从起初的100~200MHz，到800MHz、1000MHz....、2400MHz、4800MHz....甚至到现在的上万兆赫，慢慢的内存读写速率遥遥领先于磁盘，所以再基于磁盘执行业务SQL，其效率虽然不低，但对整个业务系统而言依旧是较慢的。

而InnoDB引擎的创始人Heikki Tuuri早早想到了这点，通过缓冲池结合异步IO技术，活生生将一款基于磁盘的引擎，演变成了半内存式的引擎。反观MyISAM引擎，内部虽然也有缓冲池以及异步IO技术，但对内存的开发度远不足于InnoDB引擎，运行期间大量操作依旧会走磁盘完成。

其实这也不能怪MyISAM引擎，而是由于它出身的原因导致的，因为MySQL官方最初以为：MySQL Server + MyISAM这套组合能长久不衰，所以很多功能都放在了MySQL Server中实现，比如：

InnoDB缓冲池的数据页，可以当做数据缓存使用，如果数据页中有的数据，可以直接从内存中读取返回，而MyISAM则没有相应实现，完全依赖于MySQL Server的「查询缓存」做到这个功能。

InnoDB引擎专门设计了redo-log日志，可以用于故障恢复，而MyISAM也没有类似的实现，而是企图通过MySQL Server的bin-log日志实现这个功能。

InnoDB创造了一个插入缓冲区，也就是后来的写入缓冲区，用于减少写操作执行时磁盘IO，MyISAM引擎同样没有相应实现，而是依赖于MySQL Server在工作线程中设计的bulk_insert_buffer批量插入缓冲区来实现类似的功能。

类似于上述的情况，在MyISAM引擎中还有不少，例如Key Buffer等，但在这里就不一一例举了~

其实除开上述列出的几个对比项外，还有是否支持外键的对比、删除数据时的区别等.....，但这些不重要的对比项就不展开叙说了，后面会讲一下MyISAM引擎中一些好的特性。

二、为什么InnoDB代替了MyISAM？

经过上述的一系列对比后，对于为何使用InnoDB替换了MyISAM引擎的原因，相信各位小伙伴也能感受出来，这里就等价于稍微做个总结：

①存储方式：MyISAM引擎会将表数据和索引数据分成两个文件存储。
②索引支持：因为MyISAM引擎的表数据和索引数据是分开的，因此不支持聚簇索引。
③事务支持：由于MyISAM引擎没有undo-log日志，所以不支持多条SQL组成事务并回滚。
④故障恢复：MyISAM引擎依靠bin-log日志实现，bin-log中未写入的数据会永久丢失。
⑤锁粒度支持：因为MyISAM不支持聚簇索引，因此无法实现行锁，所有并发操作只能加表锁。
⑥并发性能：MyISAM引擎仅支持表锁，所以多条线程出现读-写并发场景时会阻塞。
⑦内存利用度：MyISAM引擎过于依赖MySQL Server，对缓冲池、异步IO技术开发度不够。

上述这些MyISAM不支持的，InnoDB引擎全都支持，也正由于这方方面面的原因，InnoDB引擎开始崭露锋芒，而作为MySQL亲生子的MyISAM自此之后跌落神坛，最终到了MySQL5.6版本时，MyISAM彻底让出了MySQL默认存储引擎的宝座。

但成也萧何败也萧何，MySQL官方费尽心血打造的MyISAM虽然败给了InnoDB，但自从将默认的存储引擎替换成InnoDB后，由于其丰富的特性，支持事务机制、支持行级锁、可靠的故障恢复机制、优异的并发性能支持、超高的内存利用度.....等一系列优点，这使得MySQL在数据库市场的占用率直线上升。

更换默认存储引擎后的下一个版本，即MySQL5.7，在其中优化了更换引擎带来的一些遗留问题，也成为了MySQL数据库有史以来最受欢迎的版本，在MySQL发布的众多版本中一直保持统治地位，基本上只有多年后发布的MySQL8.0版本才能与之聘美。

三、MyISAM引擎真的一无是处吗？

迄今为止，本章一直在痛贬MyISAM引擎，似乎MyISAM引擎那那儿都不行，但MySQL官方倾尽心血打造的一款引擎，难道真的一文不值、一无是处吗？答案并非如此，用它来跟InnoDB比较，看起来确实差劲一些，但对比MySQL一些其他的引擎，实则也还算是众多引擎中的佼佼者。

也包括相较于InnoDB引擎而言，它拥有的一些特性、一些优势在InnoDB中也不曾具备，所以接下来也稍微说一说MyISAM引擎的一些优良点~

3.1、统计总数的优化

一般来说，在日常业务开发过程中，咱们有一个操作会经常在数据库中进行，即：

select count(*) from `table_name`; 复制代码

好比要统计订单数、平台用户总数、会员数.....各类需求，基本上都会在数据库中执行count()操作，对于count()统计行数的操作，在MyISAM引擎中会记录表的行数，也就是当执行count()时，如果表是MyISAM引擎，则可以直接获取之前统计的值并返回。

但这个特性在InnoDB引擎中是不具备的，当你在InnoDB中统计一张表的总数时，会触发全表扫描，InnoDB会一行行的去统计表的行数。

但是MyISAM的这个特性也仅仅只适用于统计全表数据量，如果后面跟了where条件：

select count(*) from `table_name` where xxx = "xxx"; 复制代码

如果是这种情况，那InnoDB、MyISAM的工作模式是相同的，先根据where后的条件查询数据，再一行行统计总数。

3.2、删除数据/表的优化

当使用delete命令清空表数据时，如下：

delete from `table_name`; 复制代码

MyISAM会直接重新创建表数据文件，而InnoDB则是一行行删除数据，因此对于清空表数据的操作，MyISAM比InnoDB快上无数倍。同时MyISAM引擎的表，对于delete过的数据不会立即删除，而且先隐藏起来，后续定时删除或手动删除，手动强制清理的命令如下：

optimize table `table_name`; 复制代码

这样做有一点好处，就是当你误删一张表的大量数据时，只要你手速够快，手动将本地的.MYD、.MYI文件拷贝出去，就可以直接基于这两个数据文件恢复数据，而不需要通过日志或第三方工具修复数据。

3.3、CRUD速度更快

因为InnoDB支持聚簇索引，因此整个表数据都会和聚簇索引一起放在一颗B+树中存储，就算当你没有定义主键时，InnoDB也会定义一个隐式字段ROW_ID来作为聚簇索引字段，这也就意味着：在InnoDB的表中，这个聚簇索引你不要也得要！

聚簇索引带来的好处很明显，可以借助它来实现行级别的锁，但凡事有利有弊，鱼和熊掌不可兼得。

当查询数据时，如果在基于非聚簇索引查找数据，就算查到了也需要经过一次回表才能得到数据，同时插入数据、修改数据时，都需要维护聚簇索引和非聚簇索引之间的关系，对于这点可参考：《索引原理篇-写SQL执行时索引的维护过程》。

一句话来概述就是：InnoDB的聚簇索引，会影响读写数据的性能。

而MyISAM引擎中，所有已创建的索引都是非聚簇索引，每个索引之间都是独立的，在索引中存储的是直接指向行数据的地址，而并非聚簇索引的索引键，因此无论走任何索引，都仅需一次即可获得数据，无需做回表查询。

同时写数据时，也不需要维护不同索引之间的关系，毕竟每个索引都是独立的，因此MyISAM在理论上，读写数据的效率会高于InnoDB引擎。

不过理论终归是理论，放在实际的生产环境中，这条理论是行不通的，Why？咱们一起来聊聊这个话题。

3.4、MyISAM真的比InnoDB快吗？

如果是对比单个客户端连接的读写性能，那自然MyISAM远超于InnoDB引擎，毕竟InnoDB需要维护聚簇索引，而MyISAM因为每个索引都是独立的，因此插入表数据时都是直接追加在表数据文件的末尾即可，而且修改数据也不需要维护其他索引和聚簇索引的关系。

但把测试的环境换到多个客户端连接的场景时，会出现不同的现象，先看看官网上的测试图：

观察上图可明显发现，随着连接数的增加，工作线程会不断增加，CPU使用核数也会不断增加，而InnoDB的性能会逐步上升，但MyISAM引擎基本上没有太大变化，基本上从头到尾一直都很低，这是啥原因造成的呢？答案是由于锁机制导致的。

之前聊到过，MyISAM引擎仅支持表锁，也就意味着无论有多少个客户端连接到来，对于同一张表永远只能允许一条线程操作，除非多个连接都是在读数据，才不会相互排斥。

反观InnoDB引擎，由于支持行锁，所以并发冲突很小，在高并发、多连接的场景中，性能会更加出色，而MyISAM引擎基本上在并发读写场景中，一张表只允许单线程操作，因此并发冲突很大，吞吐量会因此严重下降。

到这里应该大家也理解了《高性能MySQL》的那句话：不要轻易相信「MyISAM比InnoDB快」之类的经验之谈，这个结论往往不是绝对的，在很多情况下往往InnoDB的性能会远超MyISAM。

但如果以单连接的方式测试，确实MyISAM会远超InnoDB，毕竟单个连接意味着只有一条线程，一条线程就不会出现锁竞争，表锁会一直由这条线程持有。

3.5、MyISAM的压缩机制

如今的数据库随着业务发展，数据量的增长一天一个新变化，时间不断推移，数据只会越来越大，这时就很容易出现以下两个问题：

IO瓶颈：DB数据量过大，导致内存无法载入太多数据，会触发大量磁盘IO，让DB整体性能降低。
磁盘空间不足：随着业务的发展，部署数据库的机器磁盘无法存储数据，需要不断扩容硬件。

而MyISAM引擎为了解决这个问题，可以通过myisampack工具对数据表进行压缩，压缩的效果至少能让数据缩小一半，但压缩后的数据只可读，不可写，这点要牢记！

到了MySQL5.7版本中，该特性也被移植到了InnoDB引擎中，相关的压缩参数如下：

innodb_compression_level：调整压缩的级别，可控范围在1~9，越高压缩效果越好，但压缩速度也越慢。
innodb_compression_failure_threshold_pct：当压缩失败的数据页超出该比例时，会加入数据填充来减小失败率，为0表示禁止填充。
innodb_compression_pad_pct_max：一个数据页中最大允许填充多少比例的空白数据。
innodb_log_compressed_pages：控制是否对redo-log日志的数据也开启压缩机制。
innodb_cmp_per_index_enabled：是否对索引文件开启压缩机制。

当然，对于这些压缩机制仅需了解即可，毕竟现在分布式技术十分成熟了，因此很少会让单库承载特别大的数据量，一般当数据达到一定级别时，都会采用分库分表的方案来均摊数据，避免单库数据量过大而影响性能。

3.6、MyISAM引擎的适用场景

对于MyISAM引擎一些其他方面的特性就不做过多介绍了，大家感兴趣可自行查阅相关资料了解，现在来简单的聊一聊：什么场景下，适合选用MyISAM引擎呢？

结合MyISAM引擎的特性而言，它适用于一些不需要事务、并发冲突低、读操作多的表，例如文章表、帖子表、字典表....

但实际上这种表在一个系统中占比很少，但有一种场景时，特别适合使用MyISAM引擎，即MySQL利用主从架构，实现读写分离时的场景，一般从库会承载select请求，而主库会承载insert/update/delete请求。读写分离的场景中，从库的表结构可以改为MyISAM引擎，因为基于MyISAM的索引查询数据，不需要经过回表查询，速度更快！

同时，由于做了读写分离，因此从库上只会有读请求，不会存在任何外部的写请求，所以支持并发读取。

而且从库的数据是由后台线程来从主库复制的，因此从库在写入数据时，只会有少数几条线程执行写入工作，因而造成的冲突不会太大，不会由于表锁引起大量阻塞。

3.7、关于引擎的一些命令

show create table table_name：查看一张表的存储引擎。
create table .... ENGINE=InnoDB：创建表时指定存储引擎。
alter table table_name set ENGINE=MyISAM：修改一张表的存储引擎。

还有一条批量修改一个库所有表的存储引擎命令，如下：

mysql_convert_table_fromat --user=user_name --password=user_pwd --engine=MyISAM database_name; 复制代码

使用时需要使用root账户来执行，最后跟上数据库的名字即可。

四、MySQL引擎篇总结

本篇虽然是讲MySQL的存储引擎层，但咱们更多的是在讲InnoDB、MyISAM引擎，毕竟MySQL中风华正茂的引擎就这两款，同时我对其他引擎也没有过多研究，因此重点阐述的就是这两款引擎，其实在MySQL还有另外一款引擎比较有特色，也就是Memory引擎，这款引擎在MySQL启动之后会完全基于内存工作，对比Redis这类K-V数据库，Memory引擎则是关系型的内存引擎，在有些场景下也会带来意想不到的额外收获~

MySQL能够崛起的根本原因，也在于它的引擎是支持可拔插式的，并且同一个数据库中，对于不同业务属性的表，可以选用、设置不同的存储引擎，这样能够集百家之长。相较于SQL Server、Oracle等这类数据库，功能更加多样化。