JAVA基础入门教程 －

第一阶段：Java语言基础

★ Java语言基础

1、面向对象思维JAVASE

2、（类加载机制与反射，annotation，泛型，网络编程，多线程，IO，异常处理，常用API，面向对象，JAVA编程基础）

3、Java8新特性

JAVA战狼班第二阶段：数据库

★ 数据库

1、Oracle（SQL语句、SQL语句原理、SQL语句优化、表、视图

2、序列、索引、Oracle数据字典、Oracle 数据库PL/SQL开发

3、数据库设计原则、 MySQL 、 JDBC

第三阶段：Web基础

★ Web基础

1、HTML5（H5）基本文档结构、链接、列表、表格、表单;

2、CSS 基础语法、盒子模型、浮动布局、定位;

3、JavaScript语言基础、DOM 编程、事件模型等），JQuery，AJAX框架，XML，BootStrap组件

第四阶段：Java Web技术和主流框架

★ Java Web技术和主流框架

1、JSP&Servlet、struts2，hibernate4，spring4，JPA，maven

2、SpringData，SpringMVC，MyBatis，SpringSecurity，shiro，Nginx

第五阶段：Linux

★ Linux

1、Linux安装、熟悉Linux的基础命令、vi编辑器的使用、awk和sed命令使用、用户和组

2、文件及目录权限管理、使用ACL进行高级访问控制、网络配置和软件包安装、启动流程和服务管理

3、系统监控和日志管理、进程管理和计划任务、ssh远程登录、shell基础和shell脚本。

第六阶段：大数据技术（Hadoop和Spark）

★ 大数据技术（Hadoop和Spark）

1、Hadoop （Hadoop基础和环境搭建，HDFS体系结构，MapReduce；Hadoop的集群模式、HDFS联盟，利用ZooKeeper来实现Hadoop集群的HA（高可用性）功能

2、Yarn的任务调度机制，Apache Hive，Pig数据处理，集成Hadoop和Sqoop

3、Flume以及Apache Kafka来实现数据的交换,安装部署HBase,Storm）

4、Scala 语言（Scala环境搭建、Scala基础语法、模式匹配、重载与构造器、Map与reduce、元组、继承、StringContext，Option Some None，Tuple；集合方法和运算，future 对象同步处理和异步处理返回结果）

5、Spark（Spark搭建，Spark-shell 的使用，Spark-submit 提交应用， Spark的内核设计和实现，并对内核中的实现架构、运行原理进行详细的讲解；Spark生态体系中的各个组件，包括：Spark Core，Shark，Spark SQL和Spark Streaming等等）

第七阶段：项目

★ 项目

1、China-UCSP 项目 SSM(Spring+SpringMVC+MyBatis)

2、用户关系管理系统 S2SH+Maven+Nodejs+MySQL技术实战开发

3、电子商务交易平台 S2SH+Maven+Shiro+Oracle

用sql语句就行了

开始→运行→输入cmd，进入命令行模式，把目录切换到数据库bin目录下

mysqldump -u 用户名 -p 密码 --database 数据库名 > D:abcsql

创建一个数据库，名字和原来的相同。

mysql -u 用户名 -p 密码 --database 数据库名 < D:abcsql

MySQL名字的来历

MySQL最初的开发者的意图是用mSQL和他们自己的快速低级例程(ISAM)去连接表格。不管怎样，在经过一些测试后，开发者得出结论：mSQL并没有他们需要的那么快和灵活。这导致了一个使用几乎和mSQL一样的API接口的用于他们的数据库的新的SQL接口的产生，这样，这个API被设计成允许为用于mSQL而写的第三方代码更容易移植到MySQL。

MySQL这个名字是怎么来的已经不清楚了。基本指南和大量的库和工具带有前缀“my”已经有10年以上，而且不管怎样，MySQL AB创始人之一的Monty Widenius的女儿也叫My。这两个到底是哪一个给出了MySQL这个名字至今依然是个迷，包括开发者在内也不知道。

MySQL的海豚标志的名字叫“sakila”，它是由MySQL AB的创始人从用户在“海豚命名”的竞赛中建议的大量的名字表中选出的。获胜的名字是由来自非洲斯威士兰的开源软件开发者Ambrose Twebaze提供。根据Ambrose所说，Sakila来自一种叫SiSwati的斯威士兰方言，也是在Ambrose的家乡乌干达附近的坦桑尼亚的Arusha的一个小镇的名字。

[编辑本段]MySQL的概述

MySQL是一个小型关系型数据库管理系统，开发者为瑞典MySQL AB公司。在2008年1月16号被Sun公司收购。目前MySQL被广泛地应用在Internet上的中小型网站中。由于其体积小、速度快、总体拥有成本低，尤其是开放源码这一特点，许多中小型网站为了降低网站总体拥有成本而选择了MySQL作为网站数据库。MySQL的官方网站的网址是：

[编辑本段]MySQL的特性

1使用C和C++编写，并使用了多种编译器进行测试，保证源代码的可移植性

2支持AIX、FreeBSD、HP-UX、Linux、Mac OS、Novell Netware、OpenBSD、OS/2 Wrap、Solaris、Windows等多种 *** 作系统

3为多种编程语言提供了API。这些编程语言包括C、C++、Eiffel、Java、Perl、PHP、Python、Ruby和Tcl等。

4支持多线程，充分利用CPU资源

5优化的SQL查询算法，有效地提高查询速度

6既能够作为一个单独的应用程序应用在客户端服务器网络环境中，也能够作为一个库而嵌入到其他的软件中提供多语言支持，常见的编码如中文的GB 2312、BIG5，日文的Shift_JIS等都可以用作数据表名和数据列名

7提供TCP/IP、ODBC和JDBC等多种数据库连接途径

8提供用于管理、检查、优化数据库 *** 作的管理工具

9可以处理拥有上千万条记录的大型数据库

[编辑本段]MySQL的应用

与其他的大型数据库例如Oracle、DB2、SQL Server等相比，MySQL自有它的不足之处，如规模小、功能有限（MySQL Cluster的功能和效率都相对比较差）等，但是这丝毫也没有减少它受欢迎的程度。对于一般的个人使用者和中小型企业来说，MySQL提供的功能已经绰绰有余，而且由于MySQL是开放源码软件，因此可以大大降低总体拥有成本。

目前Internet上流行的网站构架方式是LAMP（Linux+Apache+MySQL+PHP），即使用Linux作为 *** 作系统，Apache作为Web服务器，MySQL作为数据库，PHP作为服务器端脚本解释器。由于这四个软件都是遵循GPL的开放源码软件，因此使用这种方式不用花一分钱就可以建立起一个稳定、免费的网站系统。

[编辑本段]MySQL管理

可以使用命令行工具管理MySQL数据库（命令mysql 和 mysqladmin)，也可以从MySQL的网站下载图形管理工具MySQL Administrator和MySQL Query Browser。

phpMyAdmin是由php写成的MySQL资料库系统管理程式，让管理者可用Web介面管理MySQL资料库。

phpMyBackupPro也是由PHP写成的，可以透过Web介面创建和管理数据库。它可以创建伪cronjobs，可以用来自动在某个时间或周期备份MySQL 数据库。

另外，还有其他的GUI管理工具，例如早先的mysql-front 以及 ems mysql manager,navicat 等等。

[编辑本段]Mysql存储引擎

MyISAM Mysql的默认数据库，最为常用。拥有较高的插入，查询速度，但不支持事务

InnoDB 事务型数据库的首选引擎，支持ACID事务，支持行级锁定

BDB 源自Berkeley DB，事务型数据库的另一种选择，支持COMMIT和ROLLBACK等其他事务特性

Memory 所有数据置于内存的存储引擎，拥有极高的插入，更新和查询效率。但是会占用和数据量成正比的内存空间。并且其内容会在Mysql重新启动时丢失

Merge 将一定数量的MyISAM表联合而成一个整体，在超大规模数据存储时很有用

Archive 非常适合存储大量的独立的，作为历史记录的数据。因为它们不经常被读取。Archive拥有高效的插入速度，但其对查询的支持相对较差

Federated 将不同的Mysql服务器联合起来，逻辑上组成一个完整的数据库。非常适合分布式应用

Cluster/NDB 高冗余的存储引擎，用多台数据机器联合提供服务以提高整体性能和安全性。适合数据量大，安全和性能要求高的应用

CSV 逻辑上由逗号分割数据的存储引擎

BlackHole 黑洞引擎，写入的任何数据都会消失，一般用于记录binlog做复制的中继

另外，Mysql的存储引擎接口定义良好。有兴趣的开发者通过阅读文档编写自己的存储引擎。

[编辑本段]Mysql最常见的应用架构

单点(Single)，适合小规模应用

复制(Replication)，适合中小规模应用

集群(Cluster)，适合大规模应用

[编辑本段]mysql历史版本

MySQL公司目前在同时开发两个版本的软件，41版以及50版。41版本的代码已经发布并有望在8个月后公布最终代码。而50版本的最后产品将在6个月后发布。

MySQL41版本中增加了不少新的性能，包括对主键的更高速度的缓存，对子查询的更好的支持，以及应网络约会网站所要求的，基于地理信息的查询。

而其同步开发的50版本则把目标对准了企业用户，对于41版本中的所有新特性，50版本悉数收入囊中，并且独具以下特点：对外键的良好支持；系统自动报错机制以及对存储过程的充分支持。

Mysql现在现已开发出51版本支持视图！

[编辑本段]Mysql中文视频教学

左光华的mysql网络数据库开发教学视频

Mysql60的alpha版于2007年初发布，新版增加了对falcon存储引擎的支持。Falcon是Mysql社区自主开发的引擎，支持ACID特性事务，支持行锁，拥有高性能的并发性。Mysql AB公司想用Falcon替代已经非常流行的InnoDB引擎，因为拥有后者技术的InnoBase已经被竞争对手Oracle所收购。

2008年1月16日，Sun Microsystems宣布收购MySQL AB，出价约10亿美元现金包括期权。

[编辑本段]MySQL的基本命令

[ ]中的内容为可选项

--创建数据库

mysql> create database 数据库名称

--创建表

mysql> create table 表名 (

列的名字（id）类型（int（4））primary key(定义主键) auto_increment（描述 自增）,

……，

）；

--查看所有数据库

mysql> show databases 数据库名称;

--使用某个数据库

mysql> use database 数据库名称;

--查看所使用数据库下所有的表

mysql> show tables;

--显示表的属性结构

mysql> desc 表名;

--选择表中数据的显示

-- 代表选择所有列 ，

mysql> select from 表名 where id=[and name=？] [or name=];

mysql> select id,name from 表名order by 某一列的名称 desc(降序，asc为升序)

--删除表中的数据

mysql> delete from table where id=？[or name= (and name=)];

--删除表

mysql> drop table;

--删除数据库

mysql> drop database;

索引是一种特殊的文件(InnoDB数据表上的索引是表空间的一个组成部分)，它们包含着对数据表里所有记录的引用指针。

注：[1]索引不是万能的！索引可以加快数据检索 *** 作，但会使数据修改 *** 作变慢。每修改数据记录，索引就必须刷新一次。为了在某种程序上弥补这一缺陷，许多SQL命令都有一个DELAY_KEY_WRITE项。这个选项的作用是暂时制止 MySQL在该命令每插入一条新记录和每修改一条现有之后立刻对索引进行刷新，对索引的刷新将等到全部记录插入/修改完毕之后再进行。在需要把许多新记录插入某个数据表的场合，DELAY_KEY_WRITE选项的作用将非常明显。[2]另外，索引还会在硬盘上占用相当大的空间。因此应该只为最经常查询和最经常排序的数据列建立索引。注意，如果某个数据列包含许多重复的内容，为它建立索引就没有太大的实际效果。

从理论上讲，完全可以为数据表里的每个字段分别建一个索引，但MySQL把同一个数据表里的索引总数限制为16个。

1 InnoDB数据表的索引

与MyISAM数据表相比，在 InnoDB数据表上，索引对InnoDB数据表的重要性要在得多。在InnoDB数据表上，索引不仅会在搜索数据记录时发挥作用，还是数据行级锁定机制的苊、基础。"数据行级锁定"的意思是指在事务 *** 作的执行过程中锁定正在被处理的个别记录，不让其他用户进行访问。这种锁定将影响到(但不限于)SELECTLOCK IN SHARE MODE、SELECTFOR UPDATE命令以及INSERT、UPDATE和DELETE命令。

出于效率方面的考虑，InnoDB数据表的数据行级锁定实际发生在它们的索引上，而不是数据表自身上。显然，数据行级锁定机制只有在有关的数据表有一个合适的索引可供锁定的时候才能发挥效力。

2 限制

如果WEHERE子句的查询条件里有不等号(WHERE coloum != )，MySQL将无法使用索引。

类似地，如果WHERE子句的查询条件里使用了函数(WHERE DAY(column) = )，MySQL也将无法使用索引。

在JOIN *** 作中(需要从多个数据表提取数据时)，MySQL只有在主键和外键的数据类型相同时才能使用索引。

如果WHERE子句的查询条件里使用比较 *** 作符LIKE和REGEXP，MySQL 只有在搜索模板的第一个字符不是通配符的情况下才能使用索引。比如说，如果查询条件是LIKE 'abc%'，MySQL将使用索引；如果查询条件是LIKE '%abc'，MySQL将不使用索引。

在ORDER BY *** 作中，MySQL只有在排序条件不是一个查询条件表达式的情况下才使用索引。(虽然如此，在涉及多个数据表查询里，即使有索引可用，那些索引在加快ORDER BY方面也没什么作用)

如果某个数据列里包含许多重复的值，就算为它建立了索引也不会有很好的效果。比如说，如果某个数据列里包含的净是些诸如"0/1"或"Y/N"等值，就没有必要为它创建一个索引。

普通索引、唯一索引和主索引

1 普通索引

普通索引(由关键字KEY或INDEX定义的索引)的唯一任务是加快对数据的访问速度。因此，应该只为那些最经常出现在查询条件(WHERE column = )或排序条件(ORDER BY column)中的数据列创建索引。只要有可能，就应该选择一个数据最整齐、最紧凑的数据列(如一个整数类型的数据列)来创建索引。

2 唯一索引

普通索引允许被索引的数据列包含重复的值。比如说，因为人有可能同名，所以同一个姓名在同一个"员工个人资料"数据表里可能出现两次或更多次。

如果能确定某个数据列将只包含彼此各不相同的值，在为这个数据列创建索引的时候就应该用关键字UNIQUE把它定义为一个唯一索引。这么做的好处：一是简化了MySQL对这个索引的管理工作，这个索引也因此而变得更有效率；二是 MySQL会在有新记录插入数据表时，自动检查新记录的这个字段的值是否已经在某个记录的这个字段里出现过了；如果是，MySQL将拒绝插入那条新记录。也就是说，唯一索引可以保证数据记录的唯一性。事实上，在许多场合，人们创建唯一索引的目的往往不是为了提高访问速度，而只是为了避免数据出现重复。

3 主索引

在前面已经反复多次强调过：必须为主键字段创建一个索引，这个索引就是所谓的"主索引"。主索引与唯一索引的唯一区别是：前者在定义时使用的关键字是PRIMARY而不是UNIQUE。

4 外键索引

如果为某个外键字段定义了一个外键约束条件，MySQL就会定义一个内部索引来帮助自己以最有效率的方式去管理和使用外键约束条件。

5 复合索引

索引可以覆盖多个数据列，如像INDEX(columnA, columnB)索引。这种索引的特点是MySQL可以有选择地使用一个这样的索引。如果查询 *** 作只需要用到columnA数据列上的一个索引，就可以使用复合索引INDEX(columnA, columnB)。不过，这种用法仅适用于在复合索引中排列在前的数据列组合。比如说，INDEX(A, B, C)可以当做A或(A, B)的索引来使用，但不能当做B、C或(B, C)的索引来使用。

6 索引的长度

在为CHAR和VARCHAR类型的数据列定义索引时，可以把索引的长度限制为一个给定的字符个数(这个数字必须小于这个字段所允许的最大字符个数)。这么做的好处是可以生成一个尺寸比较小、检索速度却比较快的索引文件。在绝大多数应用里，数据库中的字符串数据大都以各种各样的名字为主，把索引的长度设置为10~15个字符已经足以把搜索范围缩小到很少的几条数据记录了。

在为BLOB和TEXT类型的数据列创建索引时，必须对索引的长度做出限制；MySQL所允许的最大索引jlkjljkjlj全文索引

文本字段上的普通索引只能加快对出现在字段内容最前面的字符串(也就是字段内容开头的字符)进行检索 *** 作。如果字段里存放的是由几个、甚至是多个单词构成的较大段文字，普通索引就没什么作用了。这种检索往往以LIKE %word%的形式出现，这对MySQL来说很复杂，如果需要处理的数据量很大，响应时间就会很长。

这类场合正是全文索引(full-text index)可以大显身手的地方。在生成这种类型的索引时，MySQL将把在文本中出现的所有单词创建为一份清单，查询 *** 作将根据这份清单去检索有关的数据记录。全文索引即可以随数据表一同创建，也可以等日后有必要时再使用下面这条命令添加：

ALTER TABLE tablename ADD FULLTEXT(column1, column2)

有了全文索引，就可以用SELECT查询命令去检索那些包含着一个或多个给定单词的数据记录了。下面是这类查询命令的基本语法：

SELECT FROM tablename

WHERE MATCH(column1, column2) AGAINST('word1', 'word2', 'word3')

上面这条命令将把column1和column2字段里有word1、word2和word3的数据记录全部查询出来。

注解：InnoDB数据表不支持全文索引。

查询和索引的优化

只有当数据库里已经有了足够多的测试数据时，它的性能测试结果才有实际参考价值。如果在测试数据库里只有几百条数据记录，它们往往在执行完第一条查询命令之后就被全部加载到内存里，这将使后续的查询命令都执行得非常快--不管有没有使用索引。只有当数据库里的记录超过了1000条、数据总量也超过了MySQL服务器上的内存总量时，数据库的性能测试结果才有意义。

在不确定应该在哪些数据列上创建索引的时候，人们从EXPLAIN SELECT命令那里往往可以获得一些帮助。这其实只是简单地给一条普通的SELECT命令加一个EXPLAIN关键字作为前缀而已。有了这个关键字，MySQL将不是去执行那条SELECT命令，而是去对它进行分析。MySQL将以表格的形式把查询的执行过程和用到的索引(如果有的话)等信息列出来。

在EXPLAIN命令的输出结果里，第1列是从数据库读取的数据表的名字，它们按被读取的先后顺序排列。type列指定了本数据表与其它数据表之间的关联关系(JOIN)。在各种类型的关联关系当中，效率最高的是system，然后依次是const、eq_ref、ref、range、index和All(All的意思是：对应于上一级数据表里的每一条记录，这个数据表里的所有记录都必须被读取一遍--这种情况往往可以用一索引来避免)。

possible_keys数据列给出了MySQL在搜索数据记录时可选用的各个索引。key数据列是MySQL实际选用的索引，这个索引按字节计算的长度在key_len数据列里给出。比如说，对于一个INTEGER数据列的索引，这个字节长度将是4。如果用到了复合索引，在key_len数据列里还可以看到MySQL具体使用了它的哪些部分。作为一般规律，key_len数据列里的值越小越好(意思是更快)。

ref数据列给出了关联关系中另一个数据表里的数据列的名字。row数据列是MySQL在执行这个查询时预计会从这个数据表里读出的数据行的个数。row数据列里的所有数字的乘积可以让我们大致了解这个查询需要处理多少组合。

最后，extra数据列提供了与JOIN *** 作有关的更多信息，比如说，如果MySQL在执行这个查询时必须创建一个临时数据表，就会在extra列看到using temporary字样

[编辑本段]安装MySQL时候的注意事项

1、如果您是用MySQL+Apache，使用的又是FreeBSD网路 *** 作系统的话，安装时候你应按注意到FreeBSD的版本问题，在FreeBSD的30以下版本来说，MySQL Source内含的MIT-pthread运行是正常的，但在这版本以上，你必须使用native threads,也就是加入一个with-named-thread-libs=-lc_r的选项。

2、如果您在COMPILE过程中出了问题，请先检查你的gcc版本是否在281版本以上，gmake版本是否在375以上。

3、如果不是版本的问题，那可能是你的内存不足，请使用/configure -- with-low-memory来加入。

4、如果您要重新做你的configure，那么你可以键入rm configcache和make clean来清除记录。

5、我们一般把MySQL安装在/usr/local目录下，这是缺省值，您也可以按照你的需要设定你所安装的目录。

数据库是支持多用户访问的，因此需要一种机制保证多个用户同时读取和修改数据时，数据不会被破坏或者失效。在MySQL中，使用锁来保证并发连接情况下的数据准确性。

InnoDB中的锁定技术往往是基于索引实现的，如果SQL中没有利用到索引的话，往往会执行全表扫描，触发表锁。所以从效率上来说，我们应该建立合适的索引，减少锁的数据行提高并发。

从锁的粒度上来说，可以将锁分为表锁和行锁；我们主要讨论行锁的应用。

从行锁的角度上来说，InnoDB存储引擎实现了两种标准的行级锁，共享锁(读锁)和排他锁(写锁)。

共享锁：当一个事务获取了某行数据的共享锁后，其他事务依然可以对这行数据加共享锁，但是不能加排他锁。

排他锁：当一个事务获取了某行数据的排他锁后，其他事务不可以对这行数据加任何锁。

从锁的范围来说，行锁还可以分成record lock、gap lock、next-key lock。

record lock：索引的记录锁，是建立在索引记录上的，如果没有索引的情况，往往会触发表锁。

gap lock：加在索引记录间隙上的锁。

next-key lock：record lock+gap lock的组合，用来在RR级别解决幻读的问题；所以通常在insert时，会锁定相邻的键。

回答于 2 小时前

您好，MySQL数据库和本地数据库都需要占用内存，但是具体哪个占用更多内存，需要看具体情况。

MySQL数据库是一种关系型数据库管理系统，它需要在服务器上运行，通过网络连接来提供服务。在使用MySQL时，需要考虑到服务器的内存大小，因为MySQL需要将数据缓存在内存中，以提高查询效率。因此，如果服务器内存较小，MySQL可能会占用更多的内存。

本地数据库是指运行在本地计算机上的数据库，可能会使用一些轻量级的数据库管理系统，例如SQLite等。由于本地数据库通常只供本机使用，所以它们通常不需要太多的内存。但是，如果数据量非常大，或者需要进行复杂的查询 *** 作，本地数据库可能会占用更多的内存。

总之，MySQL和本地数据库都需要占用内存，具体哪个占用更多内存，需要根据具体情况进行评估。如果需要处理大量数据或进行复杂的查询 *** 作，可能需要更多的内存来支持。

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。

MySQL服务器的最大并发连接数是16384。

受服务器配置，及网络环境等制约，实际服务器支持的并发连接数会小一些。主要决定因素有：

1、服务器CPU及内存的配置。

2、网络的带宽。互联网连接中上行带宽的影响尤为明显。

扩展资料：

优化数据库结构：

组织数据库的schema、表和字段以降低I/O的开销，将相关项保存在一起，并提前规划，以便随着数据量的增长，性能可以保持较高的水平。

设计数据表应尽量使其占用的空间最小化，表的主键应尽可能短。·对于InnoDB表，主键所在的列在每个辅助索引条目中都是可复制的，因此如果有很多辅助索引，那么一个短的主键可以节省大量空间。

仅创建需要改进查询性能的索引。索引有助于检索，但是会增加插入和更新 *** 作的执行时间。

InnoDB的特性：

InnoDB提供了的配置，可减少维护辅助索引所需的磁盘I/O。大规模的数据库可能会遇到大量的表 *** 作和大量的I/O，以保证辅助索引保持最新。当相关页面不在缓冲池里面时，InnoDB的将会更改缓存到辅助索引条目。

从而避免因不能立即从磁盘读取页面而导致耗时的I/O *** 作。当页面被加载到缓冲池时，缓冲的更改将被合并，更新的页面之后会刷新到磁盘。这样做可提高性能，适用于MySQL55及更高版本。

你可以看看我的博客

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