【MySQL数据库学习】(MySQL数据库基础)

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在学习后端开发、数据管理或系统架构的过程中,数据库几乎是绕不开的一项核心技术.而 MySQL 作为目前应用非常广泛的关系型数据库之一,凭借开源、稳定、易上手、生态成熟等特点,被大量用于网站开发、业务系统、数据存储以及各类企业级应用中.对于初学者来说,刚接触 MySQL 时可能会遇到很多概念:数据库、数据表、字段、主键、SQL 语句、增删改查、约束、索引等.这些内容看似零散,但它们共同构成了 MySQL 数据库学习的基础框架.只有先理解这些基础概念,才能更顺利地掌握后续的数据查询优化、事务处理、表结构设计以及项目中的数据库应用.本文将围绕 MySQL 数据库基础 展开学习,从数据库的基本概念入手,逐步了解 MySQL 的作用、特点、常见操作以及基础 SQL 语句的使用,帮助读者建立对 MySQL 的整体认识,为后续深入学习数据库开发打下良好的基础.废话不多说,下面跟着小编的节奏🎵一起去疯狂的学习吧!

目录

• [1.MySQL在Ubuntu 22.04环境下安装](#1.MySQL在Ubuntu 22.04环境下安装)
• 2.数据库基础(重点)
• • 2.1什么是数据库?
  • 2.1主流数据库
  • 2.3基本使用
  • • 2.3.1MySQL安装教程指导
    • 2.3.2连接服务器
    • 2.3.3服务器管理
    • 2.3.4服务器、数据库和表之间关系
    • 2.3.5使用案例(向数据库中建表并插入数据)
  • 2.4MySQL架构
  • 2.5SQL分类
  • 2.6存储引擎
  • • 2.6.1什么是存储引擎？
    • 2.6.2常见存储引擎
    • 2.6.3存储引擎主要影响什么？
    • 2.6.4存储引擎对比

1.MySQL在Ubuntu 22.04环境下安装

Ubuntu官方文档当前仍推荐直接安装mysql-server,安装后服务通常会自动启动;Ubuntu 22.04 可以直接用APT安装MySQL8.0:

sudo apt update

sudo apt install mysql-server -y

从图中看,mysql-server已经安装完成了!接下来按这几步检查和初始化即可:

1.检查 MySQL 服务状态

sudo systemctl status mysql

看到打勾这样的显示时,说明已经启动成功.!

2.进入 MySQL

Ubuntu 22.04 默认 root 通常用 socket 登录,所以直接执行:

sudo mysql

进入后你会看到类似上面这样的信息

3.做安全初始化

sudo mysql_secure_installation

按照这样的方法来,就初始化好啦!

4.创建数据库和用户

注意:初期练习,mysql不进⾏⽤⼾管理,全部使⽤root进⾏,尽快适应mysql语句,后⾯学了⽤⼾管

理,在考虑新建普通⽤⼾.但是小编可以演示给大家看一下!

进入 MySQL 后执行：

CREATE DATABASE appdb DEFAULT CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_unicode_ci;//意思是创建一个数据库,名字叫appdb.utf8mb4表示数据库使用完整的UTF-8 编码,支持中文、emoji 等字符.utf8mb4_unicode_ci表示排序和比较规则.ci 是 case-insensitive,意思是不区分大小写.

CREATE USER 'appuser'@'localhost' IDENTIFIED BY 'StrongPassword_123!';//意思是创建一个 MySQL 用户：用户名：appuser 允许登录来源：localhost 密码：StrongPassword_123! localhost 表示这个用户只能从本机连接 MySQL，适合本机项目开发。

GRANT ALL PRIVILEGES ON appdb.* TO 'appuser'@'localhost';//意思是把 appdb 这个数据库的所有权限都给 appuser. appdb.*表示 appdb 数据库里的所有表。也就是说，appuser 可以对 appdb 执行建表、查询、插入、修改、删除等操作。

FLUSH PRIVILEGES;//意思是刷新权限，让刚才的用户和权限设置立即生效。

退出：

exit

测试新用户能否登录：

mysql -u appuser -p

输入密码：

StrongPassword_123!

如果登录成功,可以查看数据库：

SHOW DATABASES;

如果你只是本机项目连接 MySQL,到这里就可以用了.连接信息是:

host: localhost
port: 3306
database: appdb
username: appuser
password: StrongPassword_123!

这样子MySQL就安装好啦!
📌温馨提示:

由于小编的是Ubuntu系统,所以只展示Ubuntu系统环境下的安装,关于Centos环境安装下的安装我就不展示了,大家可以请教AI进行配置.

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2.数据库基础(重点)

2.1什么是数据库?

存储数据用文件就可以了,为什么还要弄个数据库?

文件保存数据有以下几个缺点：

• 文件的安全性问题
• 文件不利于数据查询和管理
• 文件不利于存储海量数据
• 文件在程序中控制不方便

数据库存储介质：

• 磁盘
• 内存

为了解决上述问题,专家们设计出更加利于管理数据的东西------数据库,它能更有效的管理数据.数据库的水平是衡量一个程序员水平的重要指标.

数据库就是用来有组织地存储、管理和查询数据的系统.

可以把它想象成一个"电子表格仓库":

• 数据：比如用户信息、订单、商品、成绩、聊天记录等.
• 表：数据通常按表格存放,例如"用户表""订单表".
• 查询：可以快速查找数据，比如"找出所有北京用户".
• 管理：可以新增、修改、删除数据.
• 安全与稳定：控制谁能访问数据,并保证数据不容易丢失.

举个例子,电商网站可能有数据库来存：

用户表	订单表	商品表
用户名、手机号、地址	订单号、购买时间、金额	商品名、价格、库存

一句话：数据库是应用程序背后专门负责存放和管理数据的地方.

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2.1主流数据库

1.关系型数据库 SQL

这类最常见,数据像 Excel 表一样按"表、行、列"组织,适合业务系统、订单、用户、财务等结构化数据.

数据库	特点
MySQL	使用广泛，互联网项目常见
PostgreSQL	功能强、标准化好，适合复杂查询
Oracle Database	企业级数据库，金融、电信常见
SQL Server	微软生态常用
SQLite	轻量级，本地应用、移动端常见
MariaDB	MySQL 的开源分支

2.非关系型数据库 NoSQL

这类不一定用表格结构,适合海量数据、高并发、灵活数据结构.

数据库	类型	特点
MongoDB	文档数据库	存 JSON 类数据，结构灵活
Redis	键值数据库	速度极快，常用于缓存
Cassandra	列式数据库	适合大规模分布式数据
DynamoDB	键值/文档数据库	AWS 云服务数据库
Neo4j	图数据库	适合关系网络、推荐系统

3.数据仓库 / 分析型数据库

主要用于数据分析、报表、BI、大数据查询.

数据库	特点
Snowflake	云数据仓库，企业数据分析常见
BigQuery	Google 云分析数据库
Redshift	AWS 数据仓库
ClickHouse	高性能列式分析数据库
DuckDB	本地分析型数据库，适合数据科学

4.向量数据库

近几年 AI 应用常用,用来存储和检索向量,比如语义搜索、RAG、推荐系统.

数据库	特点
Pinecone	托管向量数据库
Milvus	开源向量数据库
Weaviate	向量搜索 + 语义检索
FAISS	Meta 开源向量检索库
pgvector	PostgreSQL 的向量扩展

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2.3基本使用

2.3.1MySQL安装教程指导

CentOS 6.5下编译安装MySQL 5.6.14
CentOS 7 通过 yum 安装 MariaDB
Windows下通过MySQL Installer安装MySQL服务

大家可以看看上面这三个链接里面你内容,对于安装有一定的帮助.

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2.3.2连接服务器

输入:

mysql -h 127.0.0.1 -P 3306 -u root(如果你是root用户就用root,如果你是个人项目开发,就写你自己创建的名字) -p

📌注意:

如果没有写 -h 127.0.0.1 默认是连接本地.

如果没有写 -P 3306 默认是连接3306端口号.

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2.3.3服务器管理

执行 win+r 输入 services.msc 打开服务管理器.

通过下图左侧停止,暂停,重启动按钮进行服务管理.

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2.3.4服务器、数据库和表之间关系

所谓安装数据库服务器,只是在机器上安装了一个数据库管理系统程序,这个管理程序可以管理多个数据库,一般开发人员会针对每一个应用创建一个数据库.为保存应用中实体的数据,一般会在数据库中创建多个表,以保存程序中实体的数据.数据库服务器、数据库和表的关系如下:

这图是在说明 Client、MySQL、数据库 DB、表之间的关系 .

从左到右看：

1.Client：客户端

左边的 Client 指的是客户端,也就是发起请求的一方.

例如：

• Java / Python / Go 程序
• 后端服务
• 命令行工具
• 数据库管理工具，比如 Navicat、DBeaver
• 网站应用

客户端不会直接操作磁盘上的数据,而是向 MySQL 发送请求.

2.虚线：网络 / 连接边界

Client 和 MySQL 中间的虚线表示它们之间通常通过网络连接.

比如客户端发送 SQL：

SELECT * FROM users;

这个请求会通过 TCP 连接发送给 MySQL 服务.

3.MySQL：数据库管理系统

中间的 MySQL 不是某一个具体数据库,而是一个 数据库管理系统 DBMS .

它负责：

• 接收客户端请求
• 解析 SQL
• 检查权限
• 找到对应数据库
• 读取或修改表中的数据
• 把结果返回给客户端

所以 MySQL 更像是"管家"或"服务端程序".

4.DB：数据库

右边两个圆柱形的 DB 表示两个数据库.

在 MySQL 里,可以创建多个数据库,例如：

CREATE DATABASE shop;
CREATE DATABASE school;

一个 MySQL 服务里面可以管理很多个数据库.

比如：

MySQL
 ├── shop 数据库
 ├── school 数据库
 └── blog 数据库

5.表：Table

最右边的"表"表示数据库里的表.

一个数据库里面可以有很多张表,例如电商系统中的 shop 数据库可能有：

shop 数据库
 ├── user 表
 ├── product 表
 ├── order 表
 └── payment 表

表是真正存放业务数据的地方.

例如 user 表：

id	name	age
1	张三	20
2	李四	25

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可以理解成：

客户端 Client
   ↓ 发送 SQL 请求
MySQL 服务
   ↓ 管理多个数据库
数据库 DB
   ↓ 包含多张表
表 Table
   ↓ 存储具体数据
行 / 列

一句话总结：
Client 通过网络连接 MySQL,MySQL 管理多个数据库,每个数据库里面有多张表,真正的数据存储在表中.

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2.3.5使用案例(向数据库中建表并插入数据)

创建数据库:

create database helloworld;

使用数据库:

use helloworld;

创建数据库表:

create table student(
id int,
name varchar(32),
gender varchar(2)
);

表中插入数据:

insert into student (id, name, gender) values (1, '张三', '男');
insert into student (id, name, gender) values (2, '李四', '女');
insert into student (id, name, gender) values (3, '王五', '男');

查询表中的数据:

select * from student;

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2.4MySQL架构

MySQL 是一个可移植的数据库,几乎能在当前所有的操作系统上运行,如 Unix/Linux、Windows、Mac 和 Solaris.各种系统在底层实现方面各有不同,但是 MySQL 基本上能保证在各个平台上的物理体系结构的一致性.

这图展示的是 MySQL Server 的整体架构,可以理解为：客户端发起 SQL 请求,MySQL Server 负责解析、优化、执行,最后通过不同的存储引擎去读写底层文件.

1.Client Connectors：客户端连接器

最上面是各种客户端连接方式,例如：

JDBC、ODBC、.NET、PHP、Python、Perl、C API 等.

也就是说,不同语言或工具都可以通过这些连接器连接 MySQL,然后发送 SQL 语句.

2.MySQL Server：MySQL 服务层

中间的大框是 MySQL Server 的核心部分,主要负责 SQL 的处理逻辑.
Connection Pool：连接池

负责处理客户端连接,包括：

连接管理、身份认证、安全控制等.

当客户端连接 MySQL 时,首先会经过这一层.

3.SQL Interface：SQL 接口

这一层接收客户端传来的 SQL 语句,例如：
SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE、CREATE TABLE、存储过程、触发器、视图等.

它是 SQL 请求进入 MySQL 内部处理流程的入口.

4.Parser：解析器

解析器会检查 SQL 语句是否合法,并把 SQL 转换成 MySQL 能理解的内部结构.

例如你执行：

SELECT name FROM user WHERE id = 1;

Parser 会判断语法是否正确,并识别出：

表名是 user,字段是 name,条件是 id = 1.

5.Optimizer：优化器

优化器负责决定 SQL 怎么执行效率最高.

比如：

同一条查询语句,可能有多种执行方式.优化器会决定是否使用索引、表的扫描顺序、连接顺序等.

例如：

SELECT * FROM user WHERE id = 1;

如果 id 上有索引,优化器可能会选择走索引,而不是全表扫描.

6.Caches：缓存

缓存层用于保存一些常用信息,减少重复计算或重复读取.

图中提到的是全局缓存和存储引擎相关缓存.

不过需要注意：早期 MySQL 有 Query Cache,但在 MySQL 8.0 中已经被移除了.

7.Pluggable Storage Engines：可插拔存储引擎

这是 MySQL 的一个重要特点.

MySQL 的 Server 层和存储层是分离的,不同表可以使用不同存储引擎,例如：

• InnoDB：最常用，支持事务、行级锁、外键.
• MyISAM：老式引擎,不支持事务.
• Memory：数据存储在内存中,速度快但断电丢失.
• Archive：适合归档大量历史数据.
• Federated：可以访问远程 MySQL 表.
• Merge：可以把多个 MyISAM 表合并使用.

现在实际生产环境中,最常用的是 InnoDB.

8.Indexes：索引

图中索引放在存储引擎上方,表示索引和数据的具体组织方式由存储引擎负责.

例如 InnoDB 使用 B+ 树索引,并且主键索引和数据是聚簇存储的.

索引的作用是提高查询速度,避免每次都扫描整张表.

9.File System / Logs and Files：文件系统、日志和数据文件

最底层是操作系统文件系统和 MySQL 的各种文件.

包括：

• 数据文件
• 索引文件
• 二进制日志 Binlog
• 错误日志 Error Log
• 慢查询日志 Slow Log
• Redo Log
• Undo Log

这些文件最终存储在磁盘、SAN、NAS 等存储设备上.

10.总体流程

一条 SQL 的执行流程大致是：

客户端发送 SQL
        ↓
连接池处理连接和权限
        ↓
SQL 接口接收语句
        ↓
解析器检查语法
        ↓
优化器生成执行计划
        ↓
调用存储引擎
        ↓
通过索引和数据文件读写磁盘
        ↓
返回结果给客户端

MySQL Server 负责 SQL 的解析、优化和调度;存储引擎负责真正的数据存取;底层文件系统负责持久化保存数据和日志.

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2.5SQL分类

SQL通常按功能分为 5 类：

分类	全称	作用	常见语句
DDL	Data Definition Language，数据定义语言	定义或修改数据库对象	CREATE、ALTER、DROP、TRUNCATE
DML	Data Manipulation Language，数据操作语言	增删改表中的数据	INSERT、UPDATE、DELETE
DQL	Data Query Language，数据查询语言	查询数据	SELECT
DCL	Data Control Language，数据控制语言	权限控制	GRANT、REVOKE
TCL	Transaction Control Language，事务控制语言	管理事务	COMMIT、ROLLBACK、SAVEPOINT

简单记忆：

DDL：建表、改表、删表
DML：增、删、改数据
DQL：查数据
DCL：管权限
TCL：管事务

例如：

-- DDL：创建表
CREATE TABLE user (
  id INT,
  name VARCHAR(20)
);

-- DML：插入数据
INSERT INTO user VALUES (1, 'Tom');

-- DQL：查询数据
SELECT * FROM user;

-- DCL：授权
GRANT SELECT ON test.user TO 'jack'@'localhost';

-- TCL：提交事务
COMMIT;

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2.6存储引擎

MySQL 的存储引擎 可以理解为：真正负责数据存储、读取、索引、事务、锁机制的模块.MySQL Server 层负责 SQL 解析、优化、权限检查等;而数据最终怎么存、怎么查、是否支持事务、是否支持外键,主要由存储引擎决定.

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2.6.1什么是存储引擎？

在 MySQL 中,表的数据并不是由 MySQL Server 层直接管理的,而是交给不同的存储引擎处理.

例如创建表时可以指定存储引擎：

CREATE TABLE user (
  id INT PRIMARY KEY,
  name VARCHAR(20)
) ENGINE = InnoDB;

这里的 ENGINE = InnoDB 就表示这张表使用 InnoDB 存储引擎.

查看 MySQL 支持哪些存储引擎：

SHOW ENGINES;

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2.6.2常见存储引擎

1.InnoDB
InnoDB 是 MySQL 默认且最常用的存储引擎.

它的特点是：

• 支持事务
• 支持行级锁
• 支持外键
• 支持崩溃恢复
• 支持 MVCC
• 并发性能好

适合大多数业务场景,例如订单、用户、支付、库存等.

示例：

CREATE TABLE orders (
  id INT PRIMARY KEY,
  user_id INT,
  amount DECIMAL(10,2)
) ENGINE = InnoDB;

InnoDB 的一个重要特点是：数据和主键索引存储在一起 ,这种结构叫做聚簇索引.

2.MyISAM

MyISAM 是 MySQL 早期常用的存储引擎.

它的特点是：

• 不支持事务
• 不支持外键
• 使用表级锁
• 查询速度较快
• 崩溃恢复能力较弱

适合读多写少、对事务要求不高的场景.

例如一些历史数据、日志查询类数据,以前可能会使用 MyISAM.

CREATE TABLE article (
  id INT PRIMARY KEY,
  title VARCHAR(100)
) ENGINE = MyISAM;

不过现在实际开发中,MyISAM 使用已经比较少了.

3.Memory

Memory 存储引擎把数据存储在内存中.

特点是：

• 速度快
• 数据存储在内存
• 数据库重启后数据会丢失
• 适合临时数据
• 默认使用表级锁

示例：

CREATE TABLE temp_data (
  id INT,
  name VARCHAR(20)
) ENGINE = Memory;

它适合临时缓存、临时计算结果等场景,但不适合保存重要数据.

4.Archive

Archive 存储引擎适合归档数据.

特点是：

• 适合大量插入
• 压缩存储
• 占用空间小
• 查询能力相对弱
• 通常不适合频繁更新和删除

适合保存历史日志、审计记录等.

CREATE TABLE log_archive (
  id INT,
  content TEXT,
  create_time DATETIME
) ENGINE = Archive;

5.CSV

CSV 存储引擎会把数据保存成 CSV 文件.

特点是：

• 数据以文本 CSV 格式存储
• 方便和其他系统交换数据
• 不支持索引
• 性能较弱

示例：

CREATE TABLE csv_table (
  id INT NOT NULL,
  name VARCHAR(20) NOT NULL
) ENGINE = CSV;

实际业务系统中很少作为核心存储使用.

6.Federated

Federated 存储引擎可以访问远程 MySQL 服务器上的表.

特点是：

• 本地表不真正保存数据
• 数据实际存储在远程 MySQL
• 可以用于跨服务器访问数据

不过它对网络依赖较强,性能和稳定性要谨慎考虑.

7.InnoDB 和 MyISAM 对比

对比项	InnoDB	MyISAM
是否支持事务	支持	不支持
是否支持外键	支持	不支持
锁粒度	行级锁	表级锁
崩溃恢复	较强	较弱
并发能力	较好	较差
主键索引	聚簇索引	非聚簇索引
适用场景	大多数业务系统	读多写少、非事务场景

现在一般建议：

默认使用 InnoDB。

除非有非常特殊的需求,否则不建议优先选择 MyISAM.

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2.6.3存储引擎主要影响什么？

存储引擎会影响这些方面：
1.是否支持事务

例如 InnoDB 支持：

START TRANSACTION;

UPDATE account SET balance = balance - 100 WHERE id = 1;
UPDATE account SET balance = balance + 100 WHERE id = 2;

COMMIT;

如果中途失败,可以：

ROLLBACK;

MyISAM 不支持事务,所以不能保证这种操作的原子性.

2.锁机制

InnoDB 支持行级锁 ,只锁住被操作的行.

MyISAM 使用表级锁 ,写入时可能锁住整张表.

所以在高并发写入场景下,InnoDB 更合适.

3.索引结构

InnoDB 的主键索引是聚簇索引,数据和主键索引放在一起.

MyISAM 的索引和数据是分开的.

这会影响查询性能、主键设计和二级索引查询方式.

4.数据安全和恢复能力

InnoDB 有 redo log、undo log 等机制,崩溃恢复能力强.

MyISAM 如果异常宕机,表损坏的概率更高.

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2.6.4存储引擎对比

这图是在对比 MySQL 不同存储引擎的功能特性 ,横向是存储引擎,纵向是功能项.

主要对比的存储引擎有：

MyISAM、BDB、Memory、InnoDB、Archive、NDB

其中现在最重要、最常用的是 InnoDB.

1.Storage Limits：存储限制

表示该存储引擎能支持的数据存储容量.

图中可以看到：

• InnoDB：支持较大容量,图中写的是 64TB
• Memory：数据在内存中,受内存大小限制
• Archive：适合大量归档数据
• MyISAM：早期引擎,容量和可靠性不如 InnoDB

2.Transactions：事务支持

事务指的是 commit、rollback 等操作.

图中：

• InnoDB 支持事务
• BDB 支持事务
• MyISAM 不支持事务
• Memory 不支持事务
• Archive 不支持事务
• NDB 支持事务

所以如果业务需要事务,例如转账、订单、库存扣减,一般选 InnoDB .

例如：

START TRANSACTION;

UPDATE account SET balance = balance - 100 WHERE id = 1;
UPDATE account SET balance = balance + 100 WHERE id = 2;

COMMIT;

如果中途失败,可以使用：

ROLLBACK;

这种能力主要依赖事务型存储引擎,比如 InnoDB.

3.Locking granularity：锁粒度

锁粒度表示修改数据时锁定的范围.

图中显示：

存储引擎	锁粒度
MyISAM	表级锁
BDB	页级锁
Memory	表级锁
InnoDB	行级锁
Archive	行级锁
NDB	行级锁

表级锁 ：锁整张表.
行级锁：只锁某几行.

所以 InnoDB 在高并发写入场景下表现更好,因为它支持行级锁.

4.MVCC / Snapshot Read：多版本并发控制

MVCC 可以理解为：读写互不阻塞的一种机制.

图中 InnoDB 支持 MVCC .

这意味着在很多情况下：

• 查询数据时不会阻塞修改
• 修改数据时也不会完全阻塞查询
• 可以提高并发性能

这也是 InnoDB 适合高并发业务系统的重要原因.

5.Index：索引支持

图中列出了几类索引：
B-Tree indexes：B 树索引

大多数存储引擎都支持 B-Tree 索引,比如：

• MyISAM
• BDB
• Memory
• InnoDB
• NDB

B-Tree 索引适合范围查询、排序、等值查询.

Hash indexes：哈希索引

图中 Memory、InnoDB、NDB 支持 Hash 索引.

Hash 索引适合等值查询,例如：

WHERE id = 1

但不适合范围查询,例如：

WHERE id > 10

Full text search index：全文索引

图中 MyISAM 支持全文索引.

早期 MySQL 中全文索引主要是 MyISAM 的特点.现在 InnoDB 也支持全文索引,但这张图可能是基于较早版本的 MySQL.

Clustered index：聚簇索引

图中 InnoDB 支持聚簇索引 .

InnoDB 的主键索引就是聚簇索引,特点是：

主键索引的叶子节点直接存放整行数据

所以 InnoDB 中主键设计很重要.

6.Data Caches / Index Caches：缓存

图中区分了：

• Data Caches：数据缓存
• Index Caches：索引缓存

InnoDB 同时支持数据缓存和索引缓存.

InnoDB 有一个重要组件叫 Buffer Pool,会缓存数据页和索引页,减少磁盘 IO,提高查询性能.

MyISAM 主要缓存索引,不像 InnoDB 那样强依赖统一的 Buffer Pool.

7.Compressed data：压缩数据

图中显示：

• MyISAM 支持压缩
• Archive 支持压缩

Archive 的特点就是适合压缩归档数据,节省空间.

所以如果是历史日志、审计数据、只插入少修改的数据,可以考虑 Archive.

8.Encrypted data：加密数据

图中表示多个引擎可以通过函数方式支持加密数据.

这里的意思通常不是引擎天然透明加密,而是可以通过加密函数处理字段,例如：

AES_ENCRYPT()
AES_DECRYPT()

现代 MySQL 中还支持更多层面的加密能力,但这张图主要是在比较早期存储引擎特性.

9.Storage cost：存储成本

表示占用磁盘空间的多少.

图中大致是：

存储引擎	存储成本
MyISAM	Low
BDB	Low
InnoDB	High
Archive	Very Low
NDB	Low

InnoDB 因为支持事务、日志、MVCC、崩溃恢复等机制,所以存储成本相对更高.

Archive 因为压缩存储,空间成本非常低.

10.Memory cost：内存成本

表示运行时占用内存的情况.

图中：

• MyISAM：Low
• BDB：Low
• Memory：Medium
• InnoDB：High
• NDB：High

InnoDB 内存成本高,是因为它依赖 Buffer Pool、事务信息、锁信息等结构.

Memory 引擎数据本身就在内存中,所以也会占用一定内存.

11.Bulk Insert Speed：批量插入速度

批量插入指大量数据快速写入.

图中：

• MyISAM：High
• BDB：High
• Memory：High
• InnoDB：Low
• Archive：Very High
• NDB：High

Archive 很适合大量插入归档数据.

InnoDB 因为要维护事务、redo log、undo log、索引、锁等,所以在一些场景下批量插入成本较高.不过实际生产中通过关闭自动提交、批量提交、合理建索引等方式可以优化.

12.Cluster database support：集群数据库支持

图中主要是 NDB 支持集群数据库 .

NDB 是 MySQL Cluster 使用的存储引擎,适合分布式、高可用场景.

普通业务开发中较少直接使用 NDB,更多还是使用 InnoDB.

13.Replication support：复制支持

复制指主从复制、数据同步.

图中多个引擎都支持复制,包括：

• MyISAM
• BDB
• Memory
• InnoDB
• Archive
• NDB

不过实际生产中,主从复制最常见的还是基于 InnoDB 表.

14.Foreign key support：外键支持

图中 InnoDB 支持外键 .

MyISAM、Memory、Archive 等一般不支持外键.

外键用于维护表之间的引用完整性,例如：

CREATE TABLE orders (
  id INT PRIMARY KEY,
  user_id INT,
  FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES user(id)
) ENGINE = InnoDB;

不过在很多互联网业务中,即使使用 InnoDB,也可能不使用数据库外键,而是在业务代码中维护关联关系.

15.Backup / Point-in-time recovery：备份和时间点恢复

图中大多数引擎都支持备份和时间点恢复.

时间点恢复通常依赖：

• 全量备份
• binlog 二进制日志

例如可以把数据库恢复到某个具体时间点.

16.Query cache support：查询缓存支持

图中很多引擎都支持 Query Cache.

但要注意：MySQL 8.0 已经移除了 Query Cache .

所以这张图应该是较早版本 MySQL 的特性对比表.

17.Update Statistics for Data Dictionary：更新数据字典统计信息

图中所有引擎基本都支持.

统计信息用于帮助优化器判断执行计划,例如是否使用索引、表连接顺序等.

18.总结

这张图的核心意思是：不同 MySQL 存储引擎支持的能力不同,选择存储引擎要看业务场景.

最重要的对比可以记成这样：

场景	推荐引擎
普通业务系统	InnoDB
需要事务	InnoDB
高并发读写	InnoDB
需要外键	InnoDB
临时内存数据	Memory
大量历史归档数据	Archive
MySQL 集群	NDB
老版本读多写少场景	MyISAM

实际开发中最常见的结论是：

默认选择 InnoDB。

因为 InnoDB 支持事务、行级锁、MVCC、崩溃恢复、外键,是现代 MySQL 最主流的存储引擎.

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