Mysql建立数据库如和在一个指定的位置建立数据库，如何指定数据库默认的存储位置

存储引擎是什么？

MySQL中的数据用各种不同的技术存储在文件(或者内存)中。这些技术中的每一种技术都使用不同的存储机制、索引技巧、锁定水平并且最终提供广泛的不同的功能和能力。通过选择不同的技术，你能够获得额外的速度或者功能，从而改善你的应用的整体功能。

例如，如果你在研究大量的临时数据，你也许需要使用内存存储引擎。内存存储引擎能够在内存中存储所有的表格数据。又或者，你也许需要一个支持事务处理的数据库(以确保事务处理不成功时数据的回退能力)。

这些不同的技术以及配套的相关功能在MySQL中被称作存储引擎(也称作表类型)。MySQL默认配置了许多不同的存储引擎，可以预先设置或者在MySQL服务器中启用。你可以选择适用于服务器、数据库和表格的存储引擎，以便在选择如何存储你的信息、如何检索这些信息以及你需要你的数据结合什么性能和功能的时候为你提供最大的灵活性。

选择如何存储和检索你的数据的这种灵活性是MySQL为什么如此受欢迎的主要原因。其它数据库系统(包括大多数商业选择)仅支持一种类型的数据存储。遗憾的是，其它类型的数据库解决方案采取的“一个尺码满足一切需求”的方式意味着你要么就牺牲一些性能，要么你就用几个小时甚至几天的时间详细调整你的数据库。使用MySQL，我们仅需要修改我们使用的存储引擎就可以了。

在这篇文章中，我们不准备集中讨论不同的存储引擎的技术方面的问题(尽管我们不可避免地要研究这些因素的某些方面)，相反，我们将集中介绍这些不同的引擎分别最适应哪种需求和如何启用不同的存储引擎。为了实现这个目的，在介绍每一个存储引擎的具体情况之前，我们必须要了解一些基本的问题。

如何确定有哪些存储引擎可用

你可以在MySQL(假设是MySQL服务器412以上版本)中使用显示引擎的命令得到一个可用引擎的列表。

mysql> show engines;

+------------+---------+----------------------------------------------------+

| Engine | Support | Comment |

+------------+---------+-----------------------------------------------------+

| MyISAM | DEFAULT | Default engine as of MySQL 323 with great performance |

| HEAP | YES | Alias for MEMORY |

| MEMORY | YES | Hash based, stored in memory, useful for temporary tables |

| MERGE | YES | Collection of identical MyISAM tables |

| MRG_MYISAM | YES | Alias for MERGE |

| ISAM | NO | Obsolete storage engine, now replaced by MyISAM |

| MRG_ISAM | NO | Obsolete storage engine, now replaced by MERGE |

| InnoDB | YES | Supports transactions, row-level locking, and foreign keys |

| INNOBASE | YES | Alias for INNODB |

| BDB | NO | Supports transactions and page-level locking |

| BERKELEYDB | NO | Alias for BDB |

| NDBCLUSTER | NO | Clustered, fault-tolerant, memory-based tables |

| NDB | NO | Alias for NDBCLUSTER |

| EXAMPLE | NO | Example storage engine |

| ARCHIVE | NO | Archive storage engine |

| CSV | NO | CSV storage engine |

+------------+---------+-------------------------------------------------------+

16 rows in set (001 sec) 这个表格显示了可用的数据库引擎的全部名单以及在当前的数据库服务器中是否支持这些引擎。

对于MySQL 412以前版本，可以使用mysql> show variables like "have_%"(显示类似“have_%”的变量):

mysql> show variables like "have_%";

+------------------+----------+

| Variable_name | Value |

+------------------+----------+

| have_bdb | YES |

| have_crypt | YES |

| have_innodb | DISABLED |

| have_isam | YES |

| have_raid | YES |

| have_symlink | YES |

| have_openssl | YES |

| have_query_cache | YES |

+------------------+----------+

8 rows in set (001 sec)

你可以通过修改设置脚本中的选项来设置在MySQL安装软件中可用的引擎。如果你在使用一个预先包装好的MySQL二进制发布版软件，那么，这个软件就包含了常用的引擎。然而，需要指出的是，如果你要使用某些不常用的引擎，特别是CSV、RCHIVE(存档)和BLACKHOLE(黑洞)引擎，你就需要手工重新编译MySQL源码 。

使用一个指定的存储引擎

你可以使用很多方法指定一个要使用的存储引擎。最简单的方法是，如果你喜欢一种能满足你的大多数数据库需求的存储引擎，你可以在MySQL设置文件中设置一个默认的引擎类型（使用storage_engine 选项）或者在启动数据库服务器时在命令行后面加上--default-storage-engine或--default-table-type选项 。

更灵活的方式是在随MySQL服务器发布同时提供的MySQL客户端时指定使用的存储引擎。最直接的方式是在创建表时指定存储引擎的类型，向下面这样:

CREATE TABLE mytable (id int, title char(20)) ENGINE = INNODB

你还可以改变现有的表使用的存储引擎，用以下语句:

ALTER TABLE mytable ENGINE = MyISAM

然而，你在以这种方式修改表格类型的时候需要非常仔细，因为对不支持同样的索引、字段类型或者表大小的一个类型进行修改可能使你丢失数据。如果你指定一个在你的当前的数据库中不存在的一个存储引擎，那么就会创建一个MyISAM(默认的)类型的表。

各存储引擎之间的区别

为了做出选择哪一个存储引擎的决定，我们首先需要考虑每一个存储引擎提供了哪些不同的核心功能。这种功能使我们能够把不同的存储引擎区别开来。我们一般把这些核心功能分为四类:支持的字段和数据类型、锁定类型、索引和处理。一些引擎具有能过促使你做出决定的独特的功能，我们一会儿再仔细研究这些具体问题。

字段和数据类型

虽然所有这些引擎都支持通用的数据类型，例如整型、实型和字符型等，但是，并不是所有的引擎都支持其它的字段类型，特别是BLOG（二进制大对象）或者TEXT文本类型。其它引擎也许仅支持有限的字符宽度和数据大小。

这些局限性可能直接影响到你可以存储的数据，同时也可能会对你实施的搜索的类型或者你对那些信息创建的索引产生间接的影响。这些区别能够影响你的应用程序的性能和功能，因为你必须要根据你要存储的数据类型选择对需要的存储引擎的功能做出决策。

锁定

数据库引擎中的锁定功能决定了如何管理信息的访问和更新。当数据库中的一个对象为信息更新锁定了，在更新完成之前，其它处理不能修改这个数据(在某些情况下还不允许读这种数据)。

锁定不仅影响许多不同的应用程序如何更新数据库中的信息，而且还影响对那个数据的查询。这是因为查询可能要访问正在被修改或者更新的数据。总的来说，这种延迟是很小的。大多数锁定机制主要是为了防止多个处理更新同一个数据。由于向数据中插入信息和更新信息这两种情况都需要锁定，你可以想象，多个应用程序使用同一个数据库可能会有很大的影响。

不同的存储引擎在不同的对象级别支持锁定，而且这些级别将影响可以同时访问的信息。得到支持的级别有三种:表锁定、块锁定和行锁定。支持最多的是表锁定，这种锁定是在MyISAM中提供的。在数据更新时，它锁定了整个表。这就防止了许多应用程序同时更新一个具体的表。这对应用很多的多用户数据库有很大的影响，因为它延迟了更新的过程。

页级锁定使用Berkeley DB引擎，并且根据上载的信息页(8KB)锁定数据。当在数据库的很多地方进行更新的时候，这种锁定不会出现什么问题。但是，由于增加几行信息就要锁定数据结构的最后8KB，当需要增加大量的行，也别是大量的小型数据，就会带来问题。

行级锁定提供了最佳的并行访问功能，一个表中只有一行数据被锁定。这就意味着很多应用程序能够更新同一个表中的不同行的数据，而不会引起锁定的问题。只有InnoDB存储引擎支持行级锁定。

建立索引

建立索引在搜索和恢复数据库中的数据的时候能够显著提高性能。不同的存储引擎提供不同的制作索引的技术。有些技术也许会更适合你存储的数据类型。

有些存储引擎根本就不支持索引，其原因可能是它们使用基本表索引(如MERGE引擎)或者是因为数据存储的方式不允许索引(例如FEDERATED或者BLACKHOLE引擎)。

事务处理

事务处理功能通过提供在向表中更新和插入信息期间的可靠性。这种可靠性是通过如下方法实现的，它允许你更新表中的数据，但仅当应用的应用程序的所有相关 *** 作完全完成后才接受你对表的更改。例如，在会计处理中每一笔会计分录处理将包括对借方科目和贷方科目数据的更改，你需要要使用事务处理功能保证对借方科目和贷方科目的数据更改都顺利完成，才接受所做的修改。如果任一项 *** 作失败了，你都可以取消这个事务处理，这些修改就不存在了。如果这个事务处理过程完成了，我们可以通过允许这个修改来确认这个 *** 作。

bigint类型的取值范围：-2^31到2^31-1。

SQL Server在整数值超过int数据类型支持的范围时，将使用 bigint数据类型。为了实现兼容性，int数据类型仍是 Microsoft SQL Server 2005 中的主要整数数据类型。

除非明确说明，否则那些接受int表达式作为其参数的函数、语句和系统存储过程都不会改变，从而不会支持将 bigint表达式隐式转换为这些参数。

因此，当 bigint值在int数据类型支持的范围内时，SQL Server 才将 bigint隐式转换为int。如果 bigint表达式包含了一个在int数据类型支持范围之外的值，就会在运行时出现转换错误。

int数据类型所表示的数值范围从-2^31到2^31-1，也就是说，你可以用int数据类型来表达-2,147,483,648到2,147,483,647(即大约正负二十亿)之间的整数。一个int型占用四个字节的存储空间。

扩展资料

注意事项

在数据类型优先表中，bigint数据类型位于int之上、smallmoney之下。SQL Server不能自动的把int型数据转换成bigint型。如果函数的参数表达式是一个bigint类型时，函数只能返回bigint类型的数据。

使用bigint数据类型的函数有AVG、CEILING、FLOOR、MAX、MIN、ROUND以及SUM等等。

可以在指定了整型数据的所有语法位置使用bigint数据类型：ALTER PROCEDURE、ALTER TABLE、CREATE PROCEDURE、CREATE TABLE以及 DECLARE变量。

你可以在SQL Server目录组件（catalog components）得到bigint栏的信息。

参考资料来源：百度百科-bigint

是表。

该表由字段和记录组成。字段是表中的一列，每个字段表示某方面信息的度属性。字段有一个类型。

例如：name字符的字符类型和“age”字段的数字类型。字段的基本属性有：字段名、数据类型、字段大小、默认值等等。

记录是数据表中的一行，由一个或多个词段的值组成。记录是显示对象所有属性的完整信息，若容：001，张三，男，21岁，可作为记录使用。

扩展资料：

访问的主要对象是数据表、查询、报表、表单、宏、模块。

表——表是Access数据库的核心对象，主要用于存储数据，是创建其他五种对象的基础。数据表是同一类型数据的集合，以行和列的形式显示数据记录。

表由记录组成，记录由字段组成。它是数据存储在Access数据库中的位置，因此也称为数据库。一个数据库可以包含一个或多个数据表。

查询——根据预定义的约束从一个或多个表中检索符合条件的数据，并执行统计和分析。查询可以根据索引快速查找所需的记录，根据需求过滤记录，并可以连接多个表的字段形成一个新表。

表单——表单提供了一个方便的窗口来浏览、输入和更改数据。还可以创建显示相关表内容的子表单。一方面，表单可以使输入过程更加有趣，另一方面，它也保护了数据的完整性、准确性和安全性。

报表——报表用于以特定的方式显示检索到的数据或原始数据。报表不仅可以对数据进行分组，还可以支持各种数据的统计和计算。

宏——一个或多个命令的集合，每个命令执行特定的功能。通过组合这些命令，可以自动执行某些频繁重复或复杂的 *** 作。Access的大部分功能都可以通过组合宏来完成。

模块——模块的功能类似于宏，但它定义的 *** 作比宏更精细、更复杂，用户可以编写适合自己需要的程序。

因为我们的数据都是在磁盘，以前在磁带上存储，空间都是有限的，每一个有意义的数据，占用的存储空间越小越好，所以根据具体情况来规定数据类型，1可以节省空间，2便于存储，3便于数据库的管理！

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