A estrutura de armazenamento do MySQL é complexa, variando dependendo do mecanismo de armazenamento usado. Não há resposta única, pois diferentes motores otimizam para diferentes necessidades (velocidade, transacionalidade, tamanho de dados etc.). No entanto, podemos delinear elementos comuns e as principais diferenças entre os motores mais populares:
Elementos comuns (a maioria dos motores compartilham esses princípios subjacentes): *
Tabelas: A unidade organizacional fundamental. Os dados são agrupados em tabelas com linhas (registros) e colunas (campos).
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índices: Estruturas de dados que aceleram a recuperação de dados. Eles são normalmente estruturas em forma de árvore (como árvores B ou índices de hash) que permitem que o MySQL localize rapidamente as linhas correspondentes a critérios específicos sem escanear a tabela inteira.
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Arquivos de dados: Arquivos no disco onde os dados e índices da tabela reais são armazenados. O formato exato varia de acordo com o motor.
* Metadados
: Informações sobre o próprio banco de dados (definições de tabela, definições de índice, privilégios de usuário etc.). Isso é armazenado separadamente dos dados.
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Arquivos de log: Arquivos que registram alterações feitas no banco de dados. Isso é crucial para a recuperação em caso de acidentes e para o gerenciamento de transações. O tipo e o uso de arquivos de log dependem fortemente do mecanismo de armazenamento (por exemplo, o Innodb usa logs refazer e desfogar logs).
Motores de armazenamento -chave e suas estruturas: *
innodb (padrão na maioria das versões MySQL): Este é um mecanismo de armazenamento de bloqueio em nível de linha, compatível com ácido (atomicidade, consistência, isolamento, durabilidade). É o cavalo de batalha para a maioria dos aplicativos que exigem integridade transacional.
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Estrutura: Usa índices em cluster, onde a chave primária é fisicamente agrupada com as linhas de dados. Isso significa que os dados são ordenados fisicamente pela chave primária. Os índices secundários apontam para a chave primária, tornando as pesquisas eficientes. Ele usa índices B-Tree.
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Arquivos de dados: Normalmente usa os arquivos `.ibd` (arquivos de dados innodb) para dados e índices da tabela. Isso mantém dados para cada tabela em um único arquivo.
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Vantagens: Segurança da transação, suporte para chave estrangeira, indexação em cluster.
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Desvantagens: Pode ser mais lento que o Myisam para cargas de trabalho pesadas de leitura sem muitas atualizações.
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myisam: Um mecanismo mais antigo que ainda é suportado, mas geralmente não é recomendado para novas aplicações. É bloqueio no nível da mesa e não suporta transações.
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Estrutura: Usa índices não agrupados. Dados e índices são armazenados separadamente.
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Arquivos de dados: Usa arquivos `.myd` (dados) e` .myi` (índice) para cada tabela.
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Vantagens: Rápido para cargas de trabalho com leitura pesada. Pedra de disco menor em comparação com o InnoDB para dados somente leitura.
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Desvantagens: Sem suporte à transação, sem restrições de chave estrangeira, bloqueio no nível da tabela (pode causar problemas de simultaneidade).
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Memória (memória ou heap): Armazena dados na memória. Rápido, mas volátil (dados perdidos no reinício do servidor). Adequado para cache ou dados temporários.
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Arquivo: Projetado para armazenar dados acessados com pouca frequência. É somente leitura após a criação. A compressão é frequentemente usada para reduzir o espaço de armazenamento.
* Cluster ndb: Um mecanismo de armazenamento distribuído que suporta cluster em vários servidores.
em resumo: A estrutura de armazenamento do MySQL é um sistema sofisticado otimizado para gerenciamento de dados eficientes. A escolha do mecanismo de armazenamento correto é crucial para o desempenho do aplicativo e a integridade dos dados. O Innodb é geralmente a melhor opção para a maioria das aplicações modernas, oferecendo um equilíbrio de desempenho e confiabilidade. Outros motores podem ser apropriados para cenários especializados, como cargas de trabalho com leitura pesada ou implantações distribuídas. Compreender as características de cada mecanismo permite decisões informadas sobre o design e otimização do banco de dados.
