标签：多个 保存 索引 机制 事务 log 建立 blank 多次
MyISAM强调效率，执行速度比InnoDB快，但是不支持事务，不能在表损坏后修复数据。
InnoDB不保存行号，就是在执行count操作时，需要扫描整个表，而MyISAM只要直接读出行号就行。注意：如果count与where组合使用两种引擎都是需要扫描整个表。
MyISAM用的是表锁，InnoDB用的是行锁，其实并不一定，因为当不确定扫描对象时，还是会锁住整张表
MyISAM适用：
1. count操作多
2. 插入少，查询多
3. 不需要事务
InnoDB适用：
1. 可靠性高，或者需要支持事务
2. 插入和查询都比较多
所谓触发器就是通过实践来触发操作的，作用是可以强化约束，保证数据的完整性和一致性，也可以跟踪数据库的操作从而不允许未经许可的更新和变化。比如一张数据表的更新会触发另一张表数据的更新等等。
所谓存储过程就是预编译的SQL语句，支持模块化设计，说白了就是创建一次，在程序中可以被多次调用。例如某次操作需要执行多次SQL，就可以把这个SQL做一个存储过程。存储过程比单纯的SQL语句执行要快，因为它是预编译的。
所谓事务就是绑定在一起的一个逻辑工作单元的SQL语句分组（通俗理解为绑定在一起的一堆SQL语句），如果某个SQL语句操作失败，那么所有的操作都将失败，将状态回滚到操作前的状态，即要么全部执行，要么全部不执行。它有四个特性：原子性、一致性、隔离性、持久性。
注意：原子性的不一定是一致性的，举个例子：转账，A转100给B，A的账户减少100，B的账户增加50，此时可以说是原子性的，但并不是一致性的（个人理解，有错望指出）。
索引的优点当然是快速搜索，但是也不能滥用索引，因为创建索引和维护索引要耗费时间，这种时间随着数据量的增加而增加；索引需要占物理空间，除了数据表占数据空间之外，每一个索引还要占一定的物理空间，如果要建立聚簇索引，那么需要的空间就会更大；当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引也要动态的维护，这样就降低了数据的维护速度。
索引又分为聚类索引和非聚类索引。先简单讲讲个人的理解：
聚类索引是索引的逻辑顺序决定表的物理顺序，可以拿查字典的例子说明，所有“z”开头的字都是放在字典的最后几页，“z”这个字母在字母表中顺序即为字典在正文中的顺序。
索引的逻辑顺序与表中的物理顺序并没有关系，再拿查字典的例子说明，对于一个不认识的字，我们只能根据偏旁去搜索，具有相同偏旁的字在字典正文中并不是顺序放在一起。
索引是通过二叉树的结构来存储的，对于聚类索引，叶子结点即为数据结点，对于非聚类索引，叶子结点还是索引结点，作为指针指向对应的数据。
具体描述，可参看http://www.cnblogs.com/aspnethot/articles/1504082.html
多个事务并发操作数据库时，可能会破坏数据的一致性，所以要加锁（废话）。
锁可以分为行级锁和表级锁。
行级锁是一种排它锁，防止其他事务同时修改此行；
表级锁笼统的讲是将整个表锁定（共享锁），若本事务时读操作，那么其他事务只能读不能写，若本事务时写操作，那么其他事务连读都不行。
悲观锁：由名字可以知道它是“悲观”的，会认为它的任何操作都可能导致数据冲突，所以在数据操作过程中，都会处于锁定状态。利用数据库的锁机制，因为只有用了数据库层的锁机制，才能保证数据的排他性。加for update命令。
乐观锁：相对悲观锁而言，乐观锁比较宽松，它是通过在数据库中添加version字段来解决悲观锁在长事务情况下带来的问题。举例子说明吧：事务A获取数据D时，同时获取它的版本号为1，此时事务B也获取了数据D，同时获取它的版本号为1，当事务A操作完数据D后，同时将它的版本号加1变成2，更新数据库时，会去判断当前的版本号是否大于数据库中的版本号，如果大于，就能成功更新数据，否则会被认为是过期数据，更新失败。此时数据D的版本号大于数据库中的版本号，所以成功更新；当事务B操作完数据D后，也将版本号加1变为2，此时当要更新数据库时，发现当前版本号与数据库中的版本号相等，说明是过期数据，所以更新失败。
悲观锁虽然能有效地控制数据的一致性，但是对于长事务而言，比较消耗数据库性能，此时就需要用乐观锁。hibernate在数据访问引擎中内置了乐观锁实现。
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原文地址：https://www.cnblogs.com/dajunjun/p/11694112.html
