MySQL内存表的特性与使用介绍
内存表,就是放在内存中的表,所使用内存的大小可通过My.f中的max_heap_table_size指定,如max_heap_table_size=1024M,内存表与临时表并不相同,临时表也是存放在内存中,临时表最大所需内存需要通过tmp_table_size = 128M设定。当数据超过临时表的最大值设定时,自动转为磁盘表,此时因需要进行IO操作,性能会大大下降,而内存表不会,内存表满后,会提示数据满错误。
临时表和内存表都可以人工创建,但临时表更多的作用是系统自己创建后,组织数据以提升性能,如子查询,临时表在多个连接之间不能共享。这里只讨论内存表
创建表是,用engine=heap可创建(mysql5.5中已经不支持type,以后都用engine,形成习惯)。
create table test
(
id int unsigned not null auto_increment primary key,
state char(10),
type char(20),
date char(30)
)ENGINE=MEMORY DEFAULT CHARSET=utf8;
内存表的特性
内存表的表定义是存放在磁盘上的,扩展名为.frm, 所以重启不会丢失。
内存表的数据是存放在内存中的,所以重启会丢失数据。
内存表使用一个固定的记录长度格式。
内存表不支持BLOB或TEXT列,比如varchar与text字段就不会被支持。
内存表支持AUTO_INCREMENT列和对可包含NULL值的列的索引(网上大多说不支持,这是错误的)。内存表支持大于(>) 小于( <)操作,网上也说不支持。
mysql重启后,主键、自增、索引仍然存在,只是数据丢失。这也是对网上的一些错误文字纠正。
内存表表在所有客户端之间共享(就像其它任何非TEMPORARY表)。
MEMORY存储引擎执行HASH和BTREE索引。你可以通过添加一个如下所示的USING子句为给定的索引指定一个或另一个
CREATE TABLE lookup
(id INT, INDEX USING HASH (id))
ENGINE = MEMORY;
CREATE TABLE lookup
(id INT, INDEX USING BTREE (id))
ENGINE = MEMORY;
内存表初始化,可以使用--init-file来初始化,避免重启mysql后数据被清空。比如--init-file="/data/mysql/init.sql", init.sql格式为
use db_test;
select into m_table;
在数据库复制时,如果主机当掉,则会在binLog中自动加入delete from [内存表],将slave的数据也删除掉,以保证两边的数据一致性。
内存表不支持事务。
内存表是表锁,当修改频繁时,性能可能会下降。
内存表的使用
内存表使用哈希散列索引把数据保存在内存中,具有极快的速度,适合缓存中小型数据库,使用上受到一些限制。
heap对所有用户的连接是可见的,这使得它非常适合做缓存。
仅适合使用的场合。heap不允许使用xxxTEXT和xxxBLOB数据类型。注操作符 “<=>” 说明NULL-safe equal.这个操作符和“=”操作符执行相同的比较操作,不过在两个操作码均为NULL时,其所得值为1而不为NULL,而当一个操作码为NULL时,其所得值为0而不为NULL。
一旦服务器重启,所有heap表数据丢失,heap表结构仍然存在,因为heap表结构是存放在实际数据库路径下的,不会自动删除。重启之后,heap将被清空,这时候对heap的查询结果都是空的。
如果heap是复制的某数据表,则复制之后所有主键、索引、自增等格式将不复存在,需要重新添加主键和索引,如果需要的话。
对于重启造成的数据丢失,有以下的解决办法
在任何查询之前,执行一次简单的查询,判断heap表是否存在数据,如果不存在,则把数据重新写入,或者DROP表重新复制某张表。这需要多做一次查询。不过可以写成include文件,在需要用该heap表的页面随时调用,比较方便。
对于需要该heap表的页面,在该页面第一次且仅在第一次查询该表时,对数据集结果进行判断,如果结果为空,则需要重新写入数据。这样可以节省一次查询。
更好的办法是在mysql每次重新启动时自动写入数据到heap,需要配置服务器,过程比较复杂,通用性受到限制。
小记录,MyISAM与InnoDB互转
// InnoDB转MyISAM
ALTER TABLE `tablename` ENGINE = MYISAM
// MyISAM转InnoDB
alter table tablename type=innodb;
ALTER TABLE `tablename` ENGINE = InnoDB
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