mysql怎么搜索引擎 mysql两种搜索引擎的区别

全文搜索之MySQL与ElasticSearch搜索引擎

通常来说MySQL自带的全文搜索使用起来局限性比较大，性能和功能都不太成熟，主要适用于小项目，大项目还是建议使用elasticsearch来做全文搜索。

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这两个所适用的领域不同，不具有可比性。ElasticSearch本质是搜索引擎，它通过建立反向索引的方式处理文档型数据，不具备通常数据库的事务、关联查询等等特性，你可以把它当作nosql来用。MySQL是典型的关系型数据库。

Elasticsearch是位于ElasticStack核心的分布式搜索和分析引擎。Logstash和Beats有助于收集、聚合和丰富您的数据并将其存储在Elasticsearch中。ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。

ElasticSearch不仅是一个全文本搜索引擎，还是一个分布式实时文档存储，其中每个field均是被索引的数据且可被搜索；也是一个带实时分析功能的分布式搜索引擎，并且能够扩展至数以百计的服务器存储及处理PB级的数据。

ElasticSearch不仅是一个全文搜索引擎，而且是一个分布式实时文档存储，每个字段都能够被索引并且可以被搜索。它也是一个具有实时分析功能的分布式搜索引擎，java课程发现它还可以扩展到数百个服务器存储和处理数PB的数据。

如何创建mysql索引以及索引的优缺点

1、通过创建唯一性索引，可以保证数据库表中每一 行数据的唯一性。 可以大大加快数据的检索速度，这也是创建索引 的最主要原因。 可以加速表和表之间的连接，这在实现数据的参 考完整性方面特别有意义。

2、唯一索引。它与前面的普通索引类似，不同的就是：索引列的值必须唯一，但允许有空值。如果是组合索引，则列值的组合必须唯一。

3、创建唯一性索引，保证数据库表中每一行数据的唯一性。加快数据的检索速度，这也是创建索引的最主要的原因。减少磁盘IO（向字典一样可以直接定位）。

4、因此MySQL索引也会有它的缺点： 虽然索引大大提高了查询速度，同时却会降低更新表的速度，如对表进行INSERT、UPDATE和DELETE。因为更新表时，MySQL不仅要保存数据，还要保存一下索引文件。 建立索引会占用磁盘空间的索引文件。

mysql索引有哪些类型

1、Mysql目前主要有以下几种索引类型：（推荐教程：mysql教程）FULLTEXT，HASH，BTREE，RTREE。详细介绍：FULLTEXT即为全文索引，目前只有MyISAM引擎支持。

2、聚簇索引：也可以称为主键索引，是一种数据存储方式，B+树结构，一张表只能有一个聚簇索引；非聚簇索引：顾名思义，不是聚簇索引。

3、索引有两种存储类型，包括B型树索引和哈希索引。索引可以提高查询的速度，但是创建和维护索引需要耗费时间，同时也会影响插入的速度，如果需要插入大量的数据时，最好是先删除索引，插入数据后再建立索引。

4、空间索引：空间索引是对空间数据类型的字段建立的索引，MYSQL中的空间数据类型有4种，分别是GEOMETRY、POINT、LINESTRING、POLYGON。MYSQL使用SPATIAL关键字进行扩展，使得能够用于创建正规索引类型的语法创建空间索引。

MySQL数据库常用的搜索引擎有哪些,区别是什么(搜索引擎和数据库检索的...

mysql的存储引擎包括：MyISAM、InnoDB、BDB、MEMORY、MERGE、EXAMPLE、NDBCluster、ARCHIVE、CSV、BLACKHOLE、FEDERATED等，其中InnoDB和BDB提供事务安全表，其他存储引擎都是非事务安全表。

InnoDB存储引擎提供了具有提交、回滚和崩溃恢复能力的事务安全。但是对比Myisam的存储引擎，InnoDB写的处理效率差一些并且会占用更多的磁盘空间以保留数据和索引。

三：几种常用的引擎(InnoDB、MyISAM、MEMORY、MERGE、ARCHIVE)InnoDB存储引擎InnoDB是事务型数据库的首选引擎，支持事务安全表(ACID)，支持行锁定和外键，上图也看到了，InnoDB是默认的MySQL引擎。

视频讲解的是mysql数据库中存储引擎的知识，使用命令的方式查看当前数据库服务器用的什么存储引擎。本视频的目的在于一方面学习熟悉命令，另一方面为后续的学习存储引擎知识做铺垫。

MySQL常见的三种存储引擎为InnoDB、MyISAM和MEMORY。其区别体现在事务安全、存储限制、空间使用、内存使用、插入数据的速度和对外键的支持。具体如下：事务安全：InnoDB支持事务安全，MyISAM和MEMORY两个不支持。

mysql索引原理、主从延迟问题及如何避免

采用同步复制模式（ 最简单的，就是对于需要保持一致性的数据，都去读主库。但是对于大数据量的应用，这种方法显然不可行。

那是不是可以这样，当主服务器有数据更新时，立即更新从服务器中的Memcached中的数据，这样即使有延迟，但延迟的时间应该更短了，基本上可以忽略不计了。

优酷的经验数据库采用水平扩展，主从复制，随着从数据库的增多，复制延迟越来越厉害，最终无法忍受。最终还是采用数据库的sharding，把一组用户相关的表和数据放到一组数据库上。