什么叫搜索引擎常用的搜索引擎及方法

搜索引擎（search

engines）是对互联网上的

信息资源

进行搜集整理，然后供你查询的系统，它包括信息搜集、信息整理和用户查询三部分。

搜索引擎是一个为你提供信息“检索”服务的网站，它使用某些

程序

把因特网上的所有信息归类以帮助人们在茫茫网海中搜寻到所需要的信息。

早期的搜索引擎是把因特网中的

资源

服务器

的地址收集起来，由其提供的资源的类型不同而分成不同的目录，再一层层地进行分类。人们要找自己想要的信息可按他们的分类一层层进入，就能最后

到达目的地

，找到自己想要的信息。这其实是最原始的方式，只适用于因特网信息并不多的时候。随着因特网信息按几何式增长，出现了真正意义上的搜索引擎，这些搜索引擎知道网站上每一页的开始，随后搜索因特网上的所有超级链接，把代表超级链接的所有

词汇

放入一个数据库。这

就是现在

搜索引擎的

原型

。

随着yahoo!的出现，搜索引擎的发展也进入了黄金时代，相比以前其性能更加优越。现在的搜索引擎已经不只是单纯的搜索网页的信息了，它们已经变得更加综合化，完美化了。以搜索引擎权威yahoo!为例，从1995年3月由美籍华裔杨致远

等人

创办yahoo!开始，到现在，他们从一个单一的搜索引擎发展到现在有电子商务、

新闻

信息服务

、个人免费电子信箱服务等多种

网络服务

，充分说明了搜索引擎的发展从单一到综合的过程。

然而由于搜索引擎的工作方式和因特网的快速发展，使其搜索的结果让人越来越不满意。例如，搜索“电脑”这个词汇，就可能有数百万页的结果。这是由于搜索引擎通过对网站的相关性来优化搜索结果，这种相关性又是由

关键字

在网站的位置、网站的名称、

标签等公式来决定的。这就是使搜索引擎搜索结果多而杂的原因。而搜索引擎中的数据库因为因特网的发展变化也必然包含了死链接。

常用的搜索引擎

百度

Google

雅虎

搜狗

网易搜索

各类数据库管理系统的设计都有其独特之处。在Oracle上也是有存储引擎的，但Oracle官方从来都不这么提，只说存储架构。按功能上来看，InnoDB在设计之初参考了Oracle的设计（如表空间，extent，块等）。MSSQL -- 不知道。

一般情况下，mysql会默认提供多种存储引擎,你可以通过下面的查看:

看你的mysql现在已提供什么存储引擎:

mysql> show engines;

看你的mysql当前默认的存储引擎:

mysql> show variables like '%storage_engine%';

你要看某个表用了什么引擎(在显示结果里参数engine后面的就表示该表当前用的存储引擎):

mysql> show create table 表名;

MySQL数据库引擎详解

作为Java程序员，MySQL数据库大家平时应该都没少使用吧，对MySQL数据库的引擎应该也有所了解，这篇文章就让我详细的说说MySQL数据库的Innodb和MyIASM两种引擎以及其索引结构。也来巩固一下自己对这块知识的掌握。

Innodb引擎

Innodb引擎提供了对数据库ACID事务的支持，并且实现了SQL标准的四种隔离级别，关于数据库事务与其隔离级别的内容请见数据库事务与其隔

离级别这篇文章。该引擎还提供了行级锁和外键约束，它的设计目标是处理大容量数据库系统，它本身其实就是基于MySQL后台的完整数据库系统，MySQL

运行时Innodb会在内存中建立缓冲池，用于缓冲数据和索引。但是该引擎不支持FULLTEXT类型的索引，而且它没有保存表的行数，当SELECT

COUNT() FROM

TABLE时需要扫描全表。当需要使用数据库事务时，该引擎当然是首选。由于锁的粒度更小，写 *** 作不会锁定全表，所以在并发较高时，使用Innodb引擎

会提升效率。但是使用行级锁也不是绝对的，如果在执行一个SQL语句时MySQL不能确定要扫描的范围，InnoDB表同样会锁全表。

MyIASM引擎

MyIASM是MySQL默认的引擎，但是它没有提供对数据库事务的支持，也不支持行级锁和外键，因此当INSERT(插入)或UPDATE(更

新)数据时即写 *** 作需要锁定整个表，效率便会低一些。不过和Innodb不同，MyIASM中存储了表的行数，于是SELECT COUNT()

FROM

TABLE时只需要直接读取已经保存好的值而不需要进行全表扫描。如果表的读 *** 作远远多于写 *** 作且不需要数据库事务的支持，那么MyIASM也是很好的选

择。

两种引擎的选择

大尺寸的数据集趋向于选择InnoDB引擎，因为它支持事务处理和故障恢复。数据库的大小决定了故障恢复的时间长短，InnoDB可以利用事务日志

进行数据恢复，这会比较快。主键查询在InnoDB引擎下也会相当快，不过需要注意的是如果主键太长也会导致性能问题，关于这个问题我会在下文中讲到。大

批的INSERT语句(在每个INSERT语句中写入多行，批量插入)在MyISAM下会快一些，但是UPDATE语句在InnoDB下则会更快一些，尤

其是在并发量大的时候。

Index——索引

索引（Index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。MyIASM和Innodb都使用了树这种数据结构做为索引，关于树我也曾经写过一篇文章树是一种伟大的数据结构，只是自己的理解，有兴趣的朋友可以去阅读。下面我接着讲这两种引擎使用的索引结构，讲到这里，首先应该谈一下B-Tree和B+Tree。

B-Tree和B+Tree

B+Tree是B-Tree的变种，那么我就先讲B-Tree吧，相信大家都知道红黑树，这是我前段时间学《算法》一书时，实现的一颗红黑树，大家

可以参考。其实红黑树类似2,3-查找树，这种树既有2叉结点又有3叉结点。B-Tree也与之类似，它的每个结点做多可以有d个分支（叉），d称为B-

Tree的度，如下图所示，它的每个结点可以有4个元素，5个分支，于是它的度为5。B-Tree中的元素是有序的，比如图中元素7左边的指针指向的结点

中的元素都小于7，而元素7和16之间的指针指向的结点中的元素都处于7和16之间，正是满足这样的关系，才能高效的查找：首先从根节点进行二分查找，找

到就返回对应的值，否则就进入相应的区间结点递归的查找，直到找到对应的元素或找到null指针，找到null指针则表示查找失败。这个查找是十分高效

的，其时间复杂度为O(logN)（以d为底，当d很大时，树的高度就很低），因为每次检索最多只需要检索树高h个结点。

接下来就该讲B+Tree了，它是B-Tree的变种，如下面两张图所示：

vcHLx/i85LLp0a/Qp8LKoaM8L3A+DQo8aDMgaWQ9"myisam引擎的索引结构">MyISAM引擎的索引结构

MyISAM引擎的索引结构为B+Tree，其中B+Tree的数据域存储的内容为实际数据的地址，也就是说它的索引和实际的数据是分开的，只不过是用索引指向了实际的数据，这种索引就是所谓的非聚集索引。

Innodb引擎的索引结构

MyISAM引擎的索引结构同样也是B+Tree，但是Innodb的索引文件本身就是数据文件，即B+Tree的数据域存储的就是实际的数据，这种索引就是聚集索引。这个索引的key就是数据表的主键，因此InnoDB表数据文件本身就是主索引。

因为InnoDB的数据文件本身要按主键聚集，所以InnoDB要求表必须有主键（MyISAM可以没有），如果没有显式指定，则MySQL系统会自动选择一个可以唯一标识数据记录的列作为主键，如果不存在这种列，则MySQL自动为InnoDB表生成一个隐含字段作为主键，这个字段长度为6个字节，类型为长整形。

并且和MyISAM不同，InnoDB的辅助索引数据域存储的也是相应记录主键的值而不是地址，所以当以辅助索引查找时，会先根据辅助索引找到主

键，再根据主键索引找到实际的数据。所以Innodb不建议使用过长的主键，否则会使辅助索引变得过大。建议使用自增的字段作为主键，这样B+Tree的

每一个结点都会被顺序的填满，而不会频繁的分裂调整，会有效的提升插入数据的效率。

1、引擎（engine）能够决定程序管理和数据 *** 作的程序或程序段。数据库引擎就是 *** 作数据库的一段程序或程序段。比如：在VB中，用microsoft jet数据库引擎和数据访问对象DAO（data access object）可以创建功能强大的客户/服务器应用程序。2、面试题吧，ADO、ODBC、MICROSOFT JET都是，ASP不是。

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