在 MySQL 里，存储引擎决定了数据的存储方式与处理机制，不同的存储引擎有不同的特点和适用场景。下面介绍几种常用的存储引擎。
- 支持事务：InnoDB 支持事务的 ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）特性，能保证数据在并发操作时的完整性和一致性。例如在金融系统中，涉及资金转账时，使用事务可以确保转账操作要么全部成功，要么全部失败。
- 行级锁：采用行级锁机制，在并发操作时，对某一行数据加锁，不会影响其他行数据的操作，从而提高了并发性能。适用于高并发的 OLTP（在线事务处理）场景，如电商系统的订单处理。
- 外键约束：支持外键约束，保证了数据的引用完整性。比如在一个订单系统中，订单表和用户表之间可以通过外键关联，确保每个订单都对应一个有效的用户。
- 崩溃恢复：具备崩溃恢复能力，当数据库崩溃后重启，InnoDB 能自动恢复到崩溃前的一致状态。
适用于需要事务支持、高并发读写以及数据完整性要求较高的场景，如电商系统、金融系统等。
- 不支持事务：不具备事务处理能力，无法保证数据在并发操作时的一致性。
- 表级锁：采用表级锁机制，在对表进行操作时，会对整个表加锁，并发性能较差。
- 全文索引：支持全文索引，能快速进行全文搜索。例如在新闻系统中，可以使用全文索引快速查找包含特定关键词的新闻文章。
- 空间使用效率高：在存储数据时，占用的磁盘空间相对较小。
适用于对事务没有要求、以读为主且数据一致性要求不高的场景，如新闻网站、博客系统等。
- 数据存储在内存：将数据存储在内存中，读写速度非常快，因为避免了磁盘 I/O 操作。
- 支持哈希索引和 B-Tree 索引：可以根据不同的需求选择合适的索引类型，提高查询效率。
- 数据易失性：当 MySQL 服务器重启或崩溃时，存储在 Memory 引擎中的数据会丢失。
适用于对数据读写速度要求极高、数据量较小且可以容忍数据丢失的场景，如缓存数据、临时表等。
- 只支持插入和查询：主要用于数据的归档和存储，只支持
INSERT 和 SELECT 操作，不支持 UPDATE 和 DELETE 操作。
- 压缩存储：采用压缩存储方式，能有效节省磁盘空间。
- 行级存储：以行的方式存储数据，适合存储大量的历史数据。
适用于存储大量的历史数据，如日志记录、统计数据等，这些数据通常只需要进行插入和查询操作。
- 分布式存储：是一种分布式存储引擎，将数据分布在多个节点上，提高了数据的可用性和可扩展性。
- 高并发处理：能处理高并发的读写请求，适合大规模的 OLTP 应用。
- 自动分片：可以自动将数据分片存储在不同的节点上，实现负载均衡。
适用于需要高可用性、可扩展性和高并发处理能力的大规模分布式应用，如大型电商平台、社交网络等。
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