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InnoDB 和 MyISAM 之间的主要区别是什么？

我有一个存储 MD5 哈希的索引列。因此，该列将始终存储 32 个字符的值。无论出于何种原因，它都是作为 varchar 而不是 char 创建的。迁移数据库以将其转换为字符是否值得？这是在带有 InnoDB 的 MySQL 5.0 中。

MyISAM 如何比 InnoDB“更快”，如果

• MyISAM 需要为数据做磁盘读取吗？
• InnoDB 对索引和数据使用缓冲池，而 MyISAM 只用于索引？

我正在开发一种产品，作为其操作的一部分，必须跟踪大量文件/目录。这个想法是将统计信息存储在数据库中，然后在启动时为每个文件创建监视。更改的文件将排队（在数据库中）以组同步到远程数据库。它们将按优先级顺序同步，数字介于 1-10 之间。

数据库的相关资料：

• < 100,000 个统计信息条目
• 启动时读取整个数据库，只需要文件路径
• 排队的文件将有一个优先级字段（不需要搜索其他任何内容）
• 插入可能很慢

我发现了几个我认为可以工作的数据库，但我不确定哪个是最好的：

• Redis - 将文件路径存储为键，将统计数据存储为值；队列将是一个列表
• MongoDB - 比 Redis 更多的查询选项，但仍然很快

我认为 NoSQL 数据库将是这里的最佳解决方案，因为没有太多的关系逻辑在进行，并且总数据大小不会太大（例如 < 100 mb，接近 < 30 mb）。我确实看过 SQLite，因为它似乎很简单，可以嵌入到可安装的应用程序中。

由于这是面向最终用户的分布式应用程序而不是高负载服务器，因此数据库不必支持许多并发用户。这里的主要优先事项是找到一个模型最有意义的数据库。

那么问题来了，哪个数据库最适合这种情况？

另外，是否还有其他数据库对这样的应用程序更有意义？

由于 RAM 的限制，是否可以让 InnoDB 使用与 MyISAM 相同的索引而不是聚集索引，同时获得其并发性能的好处？

我不确定这个问题的答案是对还是错，因为我认为这在很大程度上取决于情况，但为了心理锻炼，我还是继续问吧：

我的数据库中有一个 MyISAM 表，它位于我的站点的中心。围绕它创建了许多参考表，还有许多其他表直接链接到该表中的行 ID。该表大约有 260k 行，有 28 个字段，其中大部分是 varchars 和 ints。我有大约 15 个索引（数据大约 70 MiB，索引大约 80 MiB）。每天可能有数百次写入，而读取数以万计。我的数据库位于 SSD 驱动器上。

现在我的问题是；将此表更改为 InnoDB 表是否有益？我正在努力扩展我的系统以包括 API 流量，这意味着该表甚至会被查询更多，我想确保一切运行尽可能顺利。因此，我有点倾向于将其转换为 InnoDB。但是，由于该表需要许多索引，我认为 MyISAM 可能会更有效地工作。谁能帮我下定决心？提前致谢1

编辑：（由 jcolebrand 从评论中添加）

我很久以前就添加了索引，并且我对 PHP 代码库进行了一些更改，因此可能有些索引已经过时，但总体而言；是的，它们都被使用了。我在表上运行了许多不同类型的查询。不同的查询，不同的索引。但是我在这里的主要问题不涉及表读取性能，而是它如何处理许多索引。InnoDB 索引与数据一起“离开”/存储，而不是 MyISAM 的密钥文件原则。我只是担心这可能会导致足够的性能下降不会超过表锁定问题。

很抱歉这篇很长的帖子，但我必须提供尽可能多的信息，以使这个非常模糊的问题更加具体。

我的项目的目标是让用户搜索各种产品的（巨大）数据库。

• 每个产品都存在于一个类别下。
• 每个产品将有 10 到 100 个“规格”或“功能”，用户将通过这些“规格”或“功能”进行搜索。

最常见的用例是：

1. 用户点击一个类别；然后根据需要单击各种子类别。
2. 用户从 1 或 2 个条件开始并搜索产品。
3. 然后，用户不断向搜索添加更多条件以缩小产品范围。

我有三个主要表“产品”、“功能枚举”和“功能”。让数据输入用户为产品即时创建新的“功能”非常重要 - 因此我使用 EAV（反）模式。

以下是表的结构：

'products'
    ID(PK), TITLE, CATEGORY
    (Indexed by CATEGORY)
'features_enum'
    ID(PK), TITLE
'features'
    P_ID, F_ID, VAL
    (Indexed by P_ID and then F_ID)

我的主要搜索查询的示例格式：

SELECT
  p.ID,
  p.TITLE PROD_TITLE,
  fe.TITLE FEATURE_TITLE,
  f.VAL
FROM
  products p, features f, features_enum fe
WHERE
  p.CATEGORY = 57 AND
  p.ID = f.P_ID AND
  f.F_ID = fe.ID AND
  (
    (f.F_ID  = 1 AND f.VAL = 'Val1') AND
    (f.F_ID  = …

我正在探索 MySQL 5.5.18 版中不同数据库引擎的效率，以查看哪个最适合与 500 万行数据集的范围查询一起使用：

SELECT P.col1, P.col2, P.col3, P.col4, P.col5, P.col6, P.col7, P.col8, P.col9
 , P.col10, P.col10 * R.col3 as 'combi' 
FROM PRODUCT P INNER JOIN RATE R ON R.col2 = P.col2 
WHERE P.col3 = 'y' 
 AND P.col4 >= 1000 
 AND P.col5 >= 5 
 AND P.col6 BETWEEN 10 AND 100 
 AND P.col7 >= 0 
 AND P.col8 >= 7 
 AND P.col9 >= NOW() 
 AND P.col10 * R.col3 BETWEEN 50 AND 80
ORDER BY P.col8 DESC LIMIT 100;

基于对Stackoverflow 的 …