我不是数据库专家，也不是凭经验说的。然而:

MyISAM表使用表级锁定。根据您的流量估计，您每秒有接近200个写入操作。有了MyISAM，在任何时候只有其中一项可以进行。您必须确保您的硬件能够跟上这些事务，以避免超时，即单个查询的时间不能超过5毫秒。

这就意味着你需要一个支持行级锁的存储引擎，比如InnoDB。

另一方面，编写几个简单的脚本来模拟每个存储引擎的负载，然后比较结果应该是相当简单的。

每个应用程序在使用数据库时都有自己的性能配置文件，并且可能会随着时间的推移而改变。

你能做的最好的事情就是测试你的选择。在MyISAM和InnoDB之间切换是很简单的，所以加载一些测试数据并在你的站点上启动jmeter，看看会发生什么。

如果使用MyISAM，则每小时不会执行任何事务，除非将每个DML语句视为一个事务(在任何情况下，在崩溃时都不是持久的或原子的)。

因此我认为你必须使用InnoDB。

每秒300个交易听起来很多。如果您绝对需要这些事务在电源故障时保持持久，请确保您的I/O子系统能够轻松地处理每秒这么多的写操作。您至少需要一个带有电池缓存的RAID控制器。

如果你可以降低一点持久性，你可以使用InnoDB，将innodb_flush_log_at_trx_commit设置为0或2(参见文档)，你可以提高性能。

有许多补丁可以从谷歌和其他补丁中提高并发性——如果没有它们仍然不能获得足够的性能，这些补丁可能会引起您的兴趣。

我曾经在一个使用MySQL的大容量系统上工作过，我也尝试过MyISAM和InnoDB。

我发现MyISAM中的表级锁定对我们的工作负载造成了严重的性能问题，这听起来与您的工作负载类似。不幸的是，我还发现在InnoDB下的性能也比我希望的要差。

最后，我通过分割数据解决了争用问题，这样插入就进入了一个“热”表，而选择从不查询热表。

这也允许删除(数据是时间敏感的，我们只保留X天的价值)发生在“陈旧”的表上，这些表同样不会被选择查询触及。InnoDB在批量删除方面的性能似乎很差，所以如果你打算清除数据，你可能想要以这样一种方式来构造它，即旧数据在一个陈旧的表中，可以简单地删除而不是对其进行删除。

当然，我不知道你的应用程序是什么，但希望这能让你对MyISAM和InnoDB的一些问题有一些了解。

对于一个有更多写和读的负载，你将受益于InnoDB。因为InnoDB提供的是行锁而不是表锁，所以你的select可以是并发的，不仅仅是彼此之间的select，还有许多insert。但是，除非你打算使用SQL事务，否则将InnoDB提交刷新设置为2 (innodb_flush_log_at_trx_commit)。这将为您提供大量原始性能，否则将表从MyISAM转移到InnoDB时会损失这些性能。

Also, consider adding replication. This gives you some read scaling and since you stated your reads don't have to be up-to-date, you can let the replication fall behind a little. Just be sure that it can catch up under anything but the heaviest traffic or it will always be behind and will never catch up. If you go this way, however, I strongly recommend you isolate reading from the slaves and replication lag management to your database handler. It is so much simpler if the application code does not know about this.

最后，要注意不同的表负载。您不会在所有表上都有相同的读/写比率。一些接近100%读取的小表可以负担得起MyISAM。同样地，如果你有一些接近100%写的表，你可能会受益于INSERT DELAYED，但这只在MyISAM中支持(对于InnoDB表，DELAYED子句会被忽略)。

但基准是肯定的。

根据我的经验，MyISAM是一个更好的选择，只要你不做delete、update、大量的单个INSERT、事务和全文索引。顺便说一句，CHECK TABLE太可怕了。随着表的行数越来越老，你不知道它什么时候会结束。

myisam对于这种类型的工作负载(高并发写入)是一个NOGO，我对innodb没有那么多的经验(测试了3次，发现每次性能都很糟糕，但自从上次测试以来已经有一段时间了) 如果你没有被强迫运行mysql，可以考虑尝试postgres，因为它处理并发写要更好

对于这样的读写比率，我猜InnoDB会表现得更好。 既然您可以接受脏读，那么您可以(如果您负担得起)复制到一个从服务器，并让您的所有读都到从服务器。另外，考虑批量插入，而不是一次插入一条记录。

我认为这是一篇很好的文章，解释了两者之间的区别，以及什么时候应该使用其中一种: http://tag1consulting.com/MySQL_Engines_MyISAM_vs_InnoDB

我发现即使Myisam有锁争用，它在大多数情况下仍然比InnoDb快，因为它使用了快速的锁获取方案。我尝试了几次Innodb，总是因为这样或那样的原因回到MyIsam。此外，InnoDB在巨大的写负载下会非常消耗CPU。

我在表格中简要地讨论了这个问题，这样你就可以决定是使用InnoDB还是MyISAM。

下面是在哪种情况下应该使用哪种db存储引擎的一个小概述:

                                                 MyISAM   InnoDB
----------------------------------------------------------------
Required full-text search                        Yes      5.6.4
----------------------------------------------------------------
Require transactions                                      Yes
----------------------------------------------------------------
Frequent select queries                          Yes      
----------------------------------------------------------------
Frequent insert, update, delete                           Yes
----------------------------------------------------------------
Row locking (multi processing on single table)            Yes
----------------------------------------------------------------
Relational base design                                    Yes

总结

在几乎所有的情况下，InnoDB都是最好的选择 但是，经常阅读，几乎不写，使用MyISAM 全文搜索MySQL <= 5.5，使用MyISAM

我尝试在MyISAM和InnoDB表中插入随机数据。结果相当令人震惊。MyISAM插入100万行的时间比InnoDB插入1万行的时间少几秒钟!

还可以看看MySQL本身的一些替代品:

玛丽亚数据库

http://mariadb.org/

MariaDB是一个数据库服务器，为MySQL提供了直接替换功能。MariaDB是由MySQL的一些原始作者在更广泛的免费和开源软件开发人员社区的帮助下构建的。除了MySQL的核心功能之外，MariaDB还提供了一组丰富的功能增强，包括备用存储引擎、服务器优化和补丁。

Percona服务器

https://launchpad.net/percona-server

一个增强型的MySQL替代品，具有更好的性能、改进的诊断和新特性。

有点偏离主题，但为了文档的目的和完整性，我想添加以下内容。

一般来说，使用InnoDB会使应用程序变得不那么复杂，可能也更没有bug。因为可以将所有引用完整性(外键约束)放入数据模型中，所以不需要像使用MyISAM时那样多的应用程序代码。

Every time you insert, delete or replace a record, you will HAVE to check and maintain the relationships. E.g. if you delete a parent, all children should be deleted too. For instance, even in a simple blogging system, if you delete a blogposting record, you will have to delete the comment records, the likes, etc. In InnoDB this is done automatically by the database engine (if you specified the contraints in the model) and requires no application code. In MyISAM this will have to be coded into the application, which is very difficult in web-servers. Web-servers are by nature very concurrent / parallel and because these actions should be atomical and MyISAM supports no real transactions, using MyISAM for web-servers is risky / error-prone.

而且在大多数情况下，InnoDB会表现得更好，原因有很多，其中一个原因是它能够使用记录级锁而不是表级锁。不仅在写比读更频繁的情况下，在大型数据集上有复杂连接的情况下也是如此。我们注意到，对于非常大的连接(需要几分钟)，使用InnoDB表比MyISAM表性能提高了3倍。

我想说的是，在使用MySQL时，InnoDB(使用3NF数据模型，具有引用完整性)应该是默认的选择。MyISAM只能在非常具体的情况下使用。它很可能会执行更少，导致应用程序更大，bug更多。

话虽如此。数据模型是一门很少在网页设计师/程序员中发现的艺术。无意冒犯，但这确实解释了MyISAM被如此广泛使用的原因。

请注意，我的正式教育和经验是在甲骨文，而我的MySQL工作完全是个人的，在我自己的时间，所以如果我说的事情是正确的甲骨文，但不是正确的MySQL，我道歉。虽然这两个系统有很多共同点，关系理论/代数是相同的，关系数据库仍然是关系数据库，但仍然有很多差异!!

我特别喜欢(以及行级锁)InnoDB是基于事务的，这意味着你可能会对你的web应用程序的一个“操作”进行多次更新/插入/创建/修改/删除/等等。出现的问题是，如果只有一些更改/操作最终被提交，而其他的没有提交，那么大多数情况下(取决于数据库的具体设计)最终会得到一个数据/结构冲突的数据库。

Note: With Oracle, create/alter/drop statements are called "DDL" (Data Definition) statements, and implicitly trigger a commit. Insert/update/delete statements, called "DML" (Data Manipulation), are not committed automatically, but only when a DDL, commit, or exit/quit is performed (or if you set your session to "auto-commit", or if your client auto-commits). It's imperative to be aware of that when working with Oracle, but I am not sure how MySQL handles the two types of statements. Because of this, I want to make it clear that I'm not sure of this when it comes to MySQL; only with Oracle.

一个基于事务的引擎擅长的例子:

假设我或你在一个网页上注册参加一个免费活动，系统的主要目的之一是只允许最多100人注册，因为这是该活动的座位限制。一旦注册人数达到100人，系统就会禁止更多的注册，至少直到其他人取消。

在这种情况下，可能有一个表用于记录客人(姓名、电话、电子邮件等)，另一个表用于跟踪已经注册的客人的数量。因此，我们对一个“事务”有两个操作。现在假设客户信息添加到GUESTS表后，出现了连接丢失或具有相同影响的错误。GUESTS表已更新(插入)，但在更新“可用座位”之前，连接已丢失。

现在我们有一个客人添加到客人桌，但可用座位的数量现在是不正确的(例如，值是85，而实际是84)。

当然，有很多方法可以处理这个问题，比如用“客人表中100减去行数”来跟踪可用座位，或者使用一些代码来检查信息是否一致，等等.... 但是对于像InnoDB这样的基于事务的数据库引擎，要么所有的操作都被提交，要么一个都没有。这在很多情况下是有帮助的，但就像我说的，这不是安全的唯一方法，不是(但是，由数据库处理的好方法，而不是由程序员/脚本作者处理)。

这就是“基于事务”在这个上下文中的所有本质含义，除非我遗漏了一些东西——要么整个事务像它应该的那样成功，要么什么都没有改变，因为只做部分更改可能会对数据库造成轻微到严重的混乱，甚至可能破坏它……

但我要再说一遍，这不是避免弄得一团糟的唯一方法。但它是引擎本身处理的方法之一，让您编写代码/脚本，只需要担心“事务是否成功，如果不成功我该做什么(比如重试)”，而不是手动编写代码从数据库外部“手动”检查它，并为此类事件做更多的工作。

最后，关于表锁和行锁的注意事项:

免责声明:关于MySQL，我可能在以下所有方面都是错误的，假设/示例情况是需要研究的，但我可能在MySQL可能导致损坏的确切原因上是错误的。然而，这些例子在一般编程中是非常真实的，即使MySQL有更多的机制来避免这样的事情……

无论如何，我相当自信地同意那些认为一次允许多少个连接不能围绕一个锁定的表工作的人的观点。事实上，多个连接是锁定一个表的全部意义!!这样，其他进程/用户/应用程序就不能通过同时进行更改来破坏数据库。

在同一行上工作的两个或多个连接如何使你的一天变得非常糟糕? 假设有两个进程都希望/需要更新同一行中的相同值，假设因为该行是一次巴士旅行的记录，并且两个进程都同时希望将“riders”或“available_seats”字段更新为“当前值加1”。

让我们假设一下，一步一步来:

进程1读取当前值，假设它是空的，因此到目前为止是“0”。 进程2也读取当前值，它仍然是0。 进程1写入(当前+ 1)即1。 进程2应该写入2，但由于它在进程1写入新值之前读取了当前值，所以它也将1写入到表中。

我不确定两个连接能像这样混合在一起，在第一个人写之前都是阅读……但如果不是，那么我仍然会看到一个问题:

进程1读取当前值，即0。 进程1写入(当前+ 1)，即1。 进程2现在读取当前值。但是，当进程1写(更新)时，它还没有提交数据，因此只有同一进程可以读取它更新的新值，而所有其他进程都可以看到旧的值，直到提交。

而且，至少在Oracle数据库中，有隔离级别，我就不浪费时间解释了。这里有一篇关于这个主题的好文章，每个隔离级别都有它的优点和缺点，这将与基于事务的引擎在数据库中的重要性有关……

最后，在MyISAM内部可能会有不同的安全措施，而不是外键和基于事务的交互。首先，事实上整个表都是锁定的，这使得不太可能需要事务/ fk。

And alas, if you are aware of these concurrency issues, yes you can play it less safe and just write your applications, set up your systems so that such errors are not possible (your code is then responsible, rather than the database itself). However, in my opinion, I would say that it is always best to use as many safeguards as possible, programming defensively, and always being aware that human error is impossible to completely avoid. It happens to everyone, and anyone who says they are immune to it must be lying, or hasn't done more than write a "Hello World" application/script. ;-)

我希望其中一些对别人有所帮助，甚至更多，我希望我现在不是假设的罪魁祸首，也不是一个错误的人!!如果是这样的话，我很抱歉，但是这些例子很值得思考，研究风险，等等，即使它们在这个特定的上下文中不是潜在的。

请随意纠正我，编辑这个“答案”，甚至投票否决。请尽量改进，而不是用另一个错误的假设来纠正我的错误假设。: -)

这是我的第一个回应，所以请原谅由于所有的免责声明，等等。我只是不想在不确定的时候显得傲慢!

InnoDB offers:

ACID transactions
row-level locking
foreign key constraints
automatic crash recovery
table compression (read/write)
spatial data types (no spatial indexes)

在InnoDB中，一行中除TEXT和BLOB外的所有数据最多占用8000字节。InnoDB没有全文索引。在InnoDB中，COUNT(*)s(当WHERE, GROUP BY或JOIN不使用时)执行速度比MyISAM慢，因为行数没有存储在内部。InnoDB将数据和索引存储在一个文件中。InnoDB使用缓冲池来缓存数据和索引。

MyISAM提供：

fast COUNT(*)s (when WHERE, GROUP BY, or JOIN is not used)
full text indexing
smaller disk footprint
very high table compression (read only)
spatial data types and indexes (R-tree)

MyISAM has table-level locking, but no row-level locking. No transactions. No automatic crash recovery, but it does offer repair table functionality. No foreign key constraints. MyISAM tables are generally more compact in size on disk when compared to InnoDB tables. MyISAM tables could be further highly reduced in size by compressing with myisampack if needed, but become read-only. MyISAM stores indexes in one file and data in another. MyISAM uses key buffers for caching indexes and leaves the data caching management to the operating system.

总的来说，我推荐InnoDB用于大多数用途，MyISAM仅用于特殊用途。InnoDB现在是MySQL新版本的默认引擎。

人们经常谈论性能、读写、外键等等，但在我看来，存储引擎还有一个必须具备的特性:原子更新。

试试这个:

Issue an UPDATE against your MyISAM table that takes 5 seconds. While the UPDATE is in progress, say 2.5 seconds in, hit Ctrl-C to interrupt it. Observe the effects on the table. How many rows were updated? How many were not updated? Is the table even readable, or was it corrupted when you hit Ctrl-C? Try the same experiment with UPDATE against an InnoDB table, interrupting the query in progress. Observe the InnoDB table. Zero rows were updated. InnoDB has assured you have atomic updates, and if the full update could not be committed, it rolls back the whole change. Also, the table is not corrupt. This works even if you use killall -9 mysqld to simulate a crash.

性能当然是可取的，但不丢失数据更重要。

底线:如果你离线工作，选择大量的数据，MyISAM可能会给你更好的(好得多)速度。

在某些情况下，MyISAM比InnoDB的效率要高得多:离线操作大型数据转储时(因为表锁)。

示例:我正在从NOAA转换一个csv文件(15M条记录)，它使用VARCHAR字段作为键。InnoDB的运行时间很长，即使有大量的内存可用。

这是CSV的一个例子(第一个和第三个字段是键)。

USC00178998,20130101,TMAX,-22,,,7,0700
USC00178998,20130101,TMIN,-117,,,7,0700
USC00178998,20130101,TOBS,-28,,,7,0700
USC00178998,20130101,PRCP,0,T,,7,0700
USC00178998,20130101,SNOW,0,T,,7,

因为我需要做的是运行观察到的天气现象的批量离线更新，我使用MyISAM表接收数据，并在键上运行join，这样我就可以清理传入的文件，并将VARCHAR字段替换为INT键(与原始VARCHAR值存储的外部表相关)。

几乎每次我开始一个新项目时，我都会问同样的问题，看看我是否能想出新的答案。

它最终归结为——我使用最新版本的MySQL并运行测试。

我有表，我想做键/值查找…就这些。我需要得到一个哈希键的值(0-512字节)。这个数据库上没有很多事务。表偶尔会更新(整个表)，但是没有事务。

所以我们这里讨论的不是一个复杂的系统，我们讨论的是一个简单的查找，..以及如何(除了使表RAM常驻)优化性能。

我也在其他数据库(即NoSQL)上做测试，看看是否有任何地方我可以获得优势。我所发现的最大优势是键映射，但就查找而言，MyISAM目前是所有优势中的佼佼者。

虽然，我不会执行与MyISAM表的金融交易，但对于简单的查找，你应该测试它。通常是2倍到5倍的查询/秒。

试试吧，我欢迎辩论。

如果它是70%的插入和30%的读取，那么它更像是在InnoDB端。

有点晚了…但这是我几个月前写的一篇相当全面的文章，详细介绍了MYISAM和InnoDB之间的主要区别。喝杯茶(或者一块饼干)，好好享受吧。

---

MyISAM和InnoDB之间的主要区别在于引用完整性和事务。还有其他区别，如锁定、回滚和全文搜索。

参照完整性

Referential integrity ensures that relationships between tables remains consistent. More specifically, this means when a table (e.g. Listings) has a foreign key (e.g. Product ID) pointing to a different table (e.g. Products), when updates or deletes occur to the pointed-to table, these changes are cascaded to the linking table. In our example, if a product is renamed, the linking table’s foreign keys will also update; if a product is deleted from the ‘Products’ table, any listings which point to the deleted entry will also be deleted. Furthermore, any new listing must have that foreign key pointing to a valid, existing entry.

InnoDB是一个关系DBMS (RDBMS)，因此具有引用完整性，而MyISAM没有。

事务和原子性

表中的数据使用数据操作语言(DML)语句进行管理，例如SELECT、INSERT、UPDATE和DELETE。事务将两个或多个DML语句组合到一个工作单元中，因此可以应用整个工作单元，也可以不应用任何工作单元。

MyISAM不支持事务，而InnoDB支持。

如果在使用MyISAM表时操作中断，操作将立即中止，受影响的行(甚至是每行中的数据)仍然受到影响，即使操作没有完成。

如果一个操作在使用InnoDB表时被中断，因为它使用事务，具有原子性，任何没有完成的事务都不会生效，因为没有提交。

表锁vs行锁

当对MyISAM表执行查询时，所查询的整个表将被锁定。这意味着后续查询只会在当前查询完成后执行。如果您正在读取一个大的表，并且/或者有频繁的读和写操作，这可能意味着大量的查询积压。

当对InnoDB表执行查询时，只有涉及的行被锁定，表的其余部分仍可用于CRUD操作。这意味着查询可以在同一个表上同时运行，前提是它们不使用同一行。

这个特性在InnoDB中被称为并发。尽管并发性很好，但对于选择的表范围有一个主要缺点，即在内核线程之间切换时会产生开销，您应该对内核线程设置一个限制，以防止服务器停止。

事务和回滚

当你在MyISAM中运行一个操作时，更改被设置;在InnoDB中，这些更改可以回滚。用于控制事务的最常用命令是COMMIT、ROLLBACK和SAVEPOINT。1. COMMIT -你可以写多个DML操作，但是只有在COMMIT时更改才会被保存。ROLLBACK -你可以放弃任何尚未提交的操作。SAVEPOINT—设置ROLLBACK操作可以回滚到的操作列表中的一个点

可靠性

MyISAM不提供数据完整性——硬件故障、不干净的关机和取消的操作都可能导致数据损坏。这将需要完全修复或重新构建索引和表。

另一方面，InnoDB使用事务日志、双写缓冲区和自动校验和验证来防止损坏。在InnoDB做任何更改之前，它会将事务之前的数据记录到一个名为ibdata1的系统表空间文件中。如果出现崩溃，InnoDB会通过重放这些日志自动恢复。

全文索引

InnoDB直到MySQL 5.6.4版本才支持FULLTEXT索引。在撰写本文时，许多共享主机提供商的MySQL版本仍然低于5.6.4，这意味着InnoDB表不支持FULLTEXT索引。

然而，这并不是使用MyISAM的正当理由。最好换一个支持最新版本MySQL的主机提供商。并不是说使用FULLTEXT索引的MyISAM表不能转换为InnoDB表。

结论

总之，InnoDB应该是您的默认存储引擎选择。在满足特定需求时选择MyISAM或其他数据类型。

简而言之，如果你的工作需要一个可靠的数据库来处理大量的INSERT和UPDATE指令，InnoDB是很好的选择。

而且，如果你需要的数据库需要大量的读(SELECT)指令而不是写(INSERT和UPDATES)， MyISAM是很好的，考虑到它在表锁方面的缺点。

你可能想去看看; InnoDB的优缺点 MyISAM的利弊

为了增加广泛的选择，这里涵盖了两个发动机之间的机械差异，我提出了一个经验速度比较研究。

就纯粹的速度而言，MyISAM并不总是比InnoDB快，但根据我的经验，在pure READ工作环境中，MyISAM往往快2.0-2.5倍。显然，这并不适用于所有环境——正如其他人所写的那样，MyISAM缺少事务和外键之类的东西。

我在下面做了一些基准测试——我使用python进行循环，使用timeit库进行时间比较。出于兴趣，我还包括了内存引擎，这提供了最好的性能，尽管它只适用于较小的表(当您超过MySQL内存限制时，您会不断遇到表'tbl'已满)。我研究的四种选择类型是:

香草选择 计数 有条件的选择 索引和非索引子选择

首先，我使用以下SQL创建了三个表

CREATE TABLE
    data_interrogation.test_table_myisam
    (
        index_col BIGINT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
        value1 DOUBLE,
        value2 DOUBLE,
        value3 DOUBLE,
        value4 DOUBLE,
        PRIMARY KEY (index_col)
    )
    ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8

在第二和第三个表中用“MyISAM”替换“InnoDB”和“memory”。

 

1)香草选择

查询:SELECT * FROM tbl WHERE index_col = xx

结果:画

它们的速度基本上是相同的，并且正如预期的那样，与要选择的列数成线性关系。InnoDB似乎比MyISAM快一点，但这真的是微不足道的。

代码:

import timeit
import MySQLdb
import MySQLdb.cursors
import random
from random import randint

db = MySQLdb.connect(host="...", user="...", passwd="...", db="...", cursorclass=MySQLdb.cursors.DictCursor)
cur = db.cursor()

lengthOfTable = 100000

# Fill up the tables with random data
for x in xrange(lengthOfTable):
    rand1 = random.random()
    rand2 = random.random()
    rand3 = random.random()
    rand4 = random.random()

    insertString = "INSERT INTO test_table_innodb (value1,value2,value3,value4) VALUES (" + str(rand1) + "," + str(rand2) + "," + str(rand3) + "," + str(rand4) + ")"
    insertString2 = "INSERT INTO test_table_myisam (value1,value2,value3,value4) VALUES (" + str(rand1) + "," + str(rand2) + "," + str(rand3) + "," + str(rand4) + ")"
    insertString3 = "INSERT INTO test_table_memory (value1,value2,value3,value4) VALUES (" + str(rand1) + "," + str(rand2) + "," + str(rand3) + "," + str(rand4) + ")"

    cur.execute(insertString)
    cur.execute(insertString2)
    cur.execute(insertString3)

db.commit()

# Define a function to pull a certain number of records from these tables
def selectRandomRecords(testTable,numberOfRecords):

    for x in xrange(numberOfRecords):
        rand1 = randint(0,lengthOfTable)

        selectString = "SELECT * FROM " + testTable + " WHERE index_col = " + str(rand1)
        cur.execute(selectString)

setupString = "from __main__ import selectRandomRecords"

# Test time taken using timeit
myisam_times = []
innodb_times = []
memory_times = []

for theLength in [3,10,30,100,300,1000,3000,10000]:

    innodb_times.append( timeit.timeit('selectRandomRecords("test_table_innodb",' + str(theLength) + ')', number=100, setup=setupString) )
    myisam_times.append( timeit.timeit('selectRandomRecords("test_table_myisam",' + str(theLength) + ')', number=100, setup=setupString) )
    memory_times.append( timeit.timeit('selectRandomRecords("test_table_memory",' + str(theLength) + ')', number=100, setup=setupString) )

 

2)计算

查询:SELECT count(*) FROM tbl

结果:MyISAM获胜

这个说明了MyISAM和InnoDB之间的一个很大的不同——MyISAM(和内存)跟踪表中的记录数量，所以这个事务是快速的，O(1)。在我调查的范围内，InnoDB计数所需的时间随着表的大小超线性增加。我怀疑在实践中观察到的许多MyISAM查询的加速都是由于类似的效果。

代码:

myisam_times = []
innodb_times = []
memory_times = []

# Define a function to count the records
def countRecords(testTable):

    selectString = "SELECT count(*) FROM " + testTable
    cur.execute(selectString)

setupString = "from __main__ import countRecords"

# Truncate the tables and re-fill with a set amount of data
for theLength in [3,10,30,100,300,1000,3000,10000,30000,100000]:

    truncateString = "TRUNCATE test_table_innodb"
    truncateString2 = "TRUNCATE test_table_myisam"
    truncateString3 = "TRUNCATE test_table_memory"

    cur.execute(truncateString)
    cur.execute(truncateString2)
    cur.execute(truncateString3)

    for x in xrange(theLength):
        rand1 = random.random()
        rand2 = random.random()
        rand3 = random.random()
        rand4 = random.random()

        insertString = "INSERT INTO test_table_innodb (value1,value2,value3,value4) VALUES (" + str(rand1) + "," + str(rand2) + "," + str(rand3) + "," + str(rand4) + ")"
        insertString2 = "INSERT INTO test_table_myisam (value1,value2,value3,value4) VALUES (" + str(rand1) + "," + str(rand2) + "," + str(rand3) + "," + str(rand4) + ")"
        insertString3 = "INSERT INTO test_table_memory (value1,value2,value3,value4) VALUES (" + str(rand1) + "," + str(rand2) + "," + str(rand3) + "," + str(rand4) + ")"

        cur.execute(insertString)
        cur.execute(insertString2)
        cur.execute(insertString3)

    db.commit()

    # Count and time the query
    innodb_times.append( timeit.timeit('countRecords("test_table_innodb")', number=100, setup=setupString) )
    myisam_times.append( timeit.timeit('countRecords("test_table_myisam")', number=100, setup=setupString) )
    memory_times.append( timeit.timeit('countRecords("test_table_memory")', number=100, setup=setupString) )

 

3)有条件选择

查询:SELECT * FROM tbl WHERE value1<0.5 AND value2<0.5 AND value3<0.5 AND value4<0.5

结果:MyISAM获胜

在这里，MyISAM和内存的性能大致相同，对于更大的表，它比InnoDB高出50%左右。在这类查询中，MyISAM的好处似乎得到了最大化。

代码:

myisam_times = []
innodb_times = []
memory_times = []

# Define a function to perform conditional selects
def conditionalSelect(testTable):
    selectString = "SELECT * FROM " + testTable + " WHERE value1 < 0.5 AND value2 < 0.5 AND value3 < 0.5 AND value4 < 0.5"
    cur.execute(selectString)

setupString = "from __main__ import conditionalSelect"

# Truncate the tables and re-fill with a set amount of data
for theLength in [3,10,30,100,300,1000,3000,10000,30000,100000]:

    truncateString = "TRUNCATE test_table_innodb"
    truncateString2 = "TRUNCATE test_table_myisam"
    truncateString3 = "TRUNCATE test_table_memory"

    cur.execute(truncateString)
    cur.execute(truncateString2)
    cur.execute(truncateString3)

    for x in xrange(theLength):
        rand1 = random.random()
        rand2 = random.random()
        rand3 = random.random()
        rand4 = random.random()

        insertString = "INSERT INTO test_table_innodb (value1,value2,value3,value4) VALUES (" + str(rand1) + "," + str(rand2) + "," + str(rand3) + "," + str(rand4) + ")"
        insertString2 = "INSERT INTO test_table_myisam (value1,value2,value3,value4) VALUES (" + str(rand1) + "," + str(rand2) + "," + str(rand3) + "," + str(rand4) + ")"
        insertString3 = "INSERT INTO test_table_memory (value1,value2,value3,value4) VALUES (" + str(rand1) + "," + str(rand2) + "," + str(rand3) + "," + str(rand4) + ")"

        cur.execute(insertString)
        cur.execute(insertString2)
        cur.execute(insertString3)

    db.commit()

    # Count and time the query
    innodb_times.append( timeit.timeit('conditionalSelect("test_table_innodb")', number=100, setup=setupString) )
    myisam_times.append( timeit.timeit('conditionalSelect("test_table_myisam")', number=100, setup=setupString) )
    memory_times.append( timeit.timeit('conditionalSelect("test_table_memory")', number=100, setup=setupString) )

 

4)子

结果:InnoDB胜出

对于这个查询，我为子选择创建了一组额外的表。每个都是简单的两列bigint，一列有主键索引，另一列没有任何索引。由于表的大小很大，我没有测试内存引擎。SQL表创建命令为

CREATE TABLE
    subselect_myisam
    (
        index_col bigint NOT NULL,
        non_index_col bigint,
        PRIMARY KEY (index_col)
    )
    ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8;

在第二个表中，'MyISAM'再次替换'InnoDB'。

在这个查询中，我将选择表的大小保留为1000000，而是改变子选择列的大小。

在这一点上，InnoDB很容易获胜。在我们得到一个合理的大小表后，两个引擎都线性缩放子选择的大小。索引加快了MyISAM命令的速度，但有趣的是，它对InnoDB的速度几乎没有影响。 subSelect.png

代码:

myisam_times = []
innodb_times = []
myisam_times_2 = []
innodb_times_2 = []

def subSelectRecordsIndexed(testTable,testSubSelect):
    selectString = "SELECT * FROM " + testTable + " WHERE index_col in ( SELECT index_col FROM " + testSubSelect + " )"
    cur.execute(selectString)

setupString = "from __main__ import subSelectRecordsIndexed"

def subSelectRecordsNotIndexed(testTable,testSubSelect):
    selectString = "SELECT * FROM " + testTable + " WHERE index_col in ( SELECT non_index_col FROM " + testSubSelect + " )"
    cur.execute(selectString)

setupString2 = "from __main__ import subSelectRecordsNotIndexed"

# Truncate the old tables, and re-fill with 1000000 records
truncateString = "TRUNCATE test_table_innodb"
truncateString2 = "TRUNCATE test_table_myisam"

cur.execute(truncateString)
cur.execute(truncateString2)

lengthOfTable = 1000000

# Fill up the tables with random data
for x in xrange(lengthOfTable):
    rand1 = random.random()
    rand2 = random.random()
    rand3 = random.random()
    rand4 = random.random()

    insertString = "INSERT INTO test_table_innodb (value1,value2,value3,value4) VALUES (" + str(rand1) + "," + str(rand2) + "," + str(rand3) + "," + str(rand4) + ")"
    insertString2 = "INSERT INTO test_table_myisam (value1,value2,value3,value4) VALUES (" + str(rand1) + "," + str(rand2) + "," + str(rand3) + "," + str(rand4) + ")"

    cur.execute(insertString)
    cur.execute(insertString2)

for theLength in [3,10,30,100,300,1000,3000,10000,30000,100000]:

    truncateString = "TRUNCATE subselect_innodb"
    truncateString2 = "TRUNCATE subselect_myisam"

    cur.execute(truncateString)
    cur.execute(truncateString2)

    # For each length, empty the table and re-fill it with random data
    rand_sample = sorted(random.sample(xrange(lengthOfTable), theLength))
    rand_sample_2 = random.sample(xrange(lengthOfTable), theLength)

    for (the_value_1,the_value_2) in zip(rand_sample,rand_sample_2):
        insertString = "INSERT INTO subselect_innodb (index_col,non_index_col) VALUES (" + str(the_value_1) + "," + str(the_value_2) + ")"
        insertString2 = "INSERT INTO subselect_myisam (index_col,non_index_col) VALUES (" + str(the_value_1) + "," + str(the_value_2) + ")"

        cur.execute(insertString)
        cur.execute(insertString2)

    db.commit()

    # Finally, time the queries
    innodb_times.append( timeit.timeit('subSelectRecordsIndexed("test_table_innodb","subselect_innodb")', number=100, setup=setupString) )
    myisam_times.append( timeit.timeit('subSelectRecordsIndexed("test_table_myisam","subselect_myisam")', number=100, setup=setupString) )
        
    innodb_times_2.append( timeit.timeit('subSelectRecordsNotIndexed("test_table_innodb","subselect_innodb")', number=100, setup=setupString2) )
    myisam_times_2.append( timeit.timeit('subSelectRecordsNotIndexed("test_table_myisam","subselect_myisam")', number=100, setup=setupString2) )

我认为所有这些的关键信息是，如果你真的关心速度，你需要对你正在执行的查询进行基准测试，而不是假设哪个引擎更适合。

我知道这不会受欢迎，但我还是这么说:

myISAM缺乏对数据库基本要素的支持，如事务和引用完整性，这通常会导致应用程序出现故障/ bug。如果您的数据库引擎甚至不支持这些基础知识，那么您不可能不学习正确的数据库设计基础知识。

在数据库世界中不使用引用完整性或事务就像在软件世界中不使用面向对象编程一样。

InnoDB已经存在了，使用它吧!尽管myISAM是所有遗留系统的默认引擎，但MySQL开发人员最终还是同意在新版本中将其更改为默认引擎。

不，无论您是在读写还是有什么性能考虑，使用myISAM都会导致各种各样的问题，比如我刚刚遇到的这个问题:我正在执行数据库同步，同时其他人访问了一个访问myISAM表的应用程序。由于缺乏事务支持，这个引擎的可靠性也很差，导致整个数据库崩溃，我不得不手动重启mysql!

在过去15年的开发中，我使用了许多数据库和引擎。在此期间，myISAM在我身上崩溃了十几次，其他数据库只有一次!那是一个microsoft SQL数据库，其中一些开发人员编写了错误的CLR代码(公共语言运行时-基本上是在数据库内部执行的c#代码)，顺便说一下，这并不是数据库引擎的错误。

我同意这里的其他答案，即高质量的高可用性、高性能应用程序不应该使用myISAM，因为它不起作用，它不够健壮或不够稳定，无法带来无挫折的体验。详见Bill Karwin的回答。

附注:我喜欢myISAM的粉丝们投反对票，但不能告诉你这个答案的哪一部分是错误的。

这个问题和大部分答案都已经过时了。

是的，MyISAM比InnoDB快是无稽之谈。注意问题的日期:2008年;现在已经过去了近十年。从那时起，InnoDB在性能上取得了显著的进步。

戏剧性的图表是MyISAM获胜的一种情况:没有where子句的COUNT(*)。但这真的是你花时间做的事情吗?

如果你运行并发测试，InnoDB很可能会赢，即使是对MEMORY。

如果在对select进行基准测试时执行任何写入操作，MyISAM和MEMORY可能会因为表级锁定而丢失。

事实上，Oracle非常确定InnoDB更好，以至于他们几乎从8.0中删除了MyISAM。

这个问题写于5.1的早期。从那时起，这些主要版本被标记为“一般可用性”:

2010: 5.5(。12月8日) 2013: 5.6(。2月10日) 2015年:5.7(。10月9日) 2018年:8.0(。四月十一日)

底线:不要使用MyISAM