InnoDB，5项最佳实践
架构师之路
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2020-09-17 00:50
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。
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
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
命中索引，行锁。
未命中索引，表锁。
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。
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“外置索引”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
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
福利：InnoDB内核架构与细节，免费，训练营
简介：前58集团架构师，奈学首席架构师
大纲：
1、InnoDB 记录存储
（1）页面数据结构组织
（2）页内记录存储方式
2、InnoDB 索引实现原理剖析
（1）索引实现原理及特性分析
（2）索引性能及使用优化分析
3、InnoDB 内存管理
（1）InnoDB 内存池管理及页面划分
（2）InnoDB LRU页面淘汰机制分析
（3）InnoDB 脏页刷新机制分析
1、InnoDB 事务机制分析
（1）InnoDB事务特性分析
（2）InnoDB 事务实现原理分析
（3）InnoDB undolog redolog作用分析
2、InnoDB 锁机制详解
（1）InnoDB 锁种类及特性深入分析
（2）InnoDB 行锁、间隙锁加锁过程分析
（3）InnoDB 死锁案例分析
（1）MySQL 数据库使用规范
（2）MySQL 分库分表案例
（3）MySQL 部署方式及高可用方案
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