https://blog.csdn.net/cool_wayen/article/details/79585277
数据库存储引擎是数据库底层软件组织，数据库管理系统（DBMS）使用数据引擎进行创建、查询、更新和删除数据。不同的存储引擎提供不同的存储机制、索引技巧、锁定水平等功能，使用不同的存储引擎，还可以 获得特定的功能。现在许多不同的数据库管理系统都支持多种不同的数据引擎。MySql的核心就是存储引擎。
存储引擎查看
MySQL给开发者提供了查询存储引擎的功能，我这里使用的是MySQL5.1，可以使用：
SHOW ENGINES
命令来查看MySQL使用的引擎，命令的输出为（我用的Navicat Premium）：
看到MySQL给用户提供了这么多存储引擎，包括处理事务安全表的引擎和出来了非事物安全表的引擎。
如果要想查看数据库默认使用哪个引擎，可以通过使用命令：
SHOW VARIABLES LIKE 'storage_engine';
来查看，查询结果为：
在MySQL中，不需要在整个服务器中使用同一种存储引擎，针对具体的要求，可以对每一个表使用不同的存储引擎。Support列的值表示某种引擎是否能使用：YES表示可以使用、NO表示不能使用、DEFAULT表示该引擎为当前默认的存储引擎 。下面来看一下其中几种常用的引擎。
========================以上是转载的http://blog.csdn.net/zhangyuan19880606/article/details/51217952=========================
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一 Innodb
支持事务，是事务安全的（事务的介绍移驾http://blog.csdn.net/cool_wayen/article/details/78890949），提供行级锁与外键约束，有缓冲池，用于缓冲数据和索引
适用场景：用于事务处理，具有ACID事物支持，应用于执行大量的insert和update操作的表
二 MyISAM
不支持事务，不支持外键约束，不支持行级锁，操作时需要锁定整张表，不过会保存表的行数，所以当执行select count(*) from tablename时执行特别快
适用场景：用于管理非事务表，提供高速检索及全文检索能力，适用于有大量的select操作的表，如 日志表
三 MEMORY
使用存在于内存中的内容创建表，每一个memory只实际对应一个磁盘文件。因为是存在内存中的，所以memory访问速度非常快，而且该引擎使用hash索引，可以一次定位，不需要像B树一样从根节点查找到支节点，所以精确查询时访问速度特别快，但是非精确查找时，比如like，这种范围查找，hash就起不到作用了。另外一旦服务关闭，表中的数据就会丢失，因为没有存到磁盘中。
适用场景：主要用于内容变化不频繁的表，或者作为中间的查找表。对表的更新要谨慎因为数据没有被写入到磁盘中，服务关闭前要考虑好数据的存储
四 MERGE
以下是转载的http://blog.csdn.net/leiyonglin/article/details/7008659
MERGE存储引擎把一组MyISAM数据表当做一个逻辑单元来对待，让我们可以同时对他们进行查询。构成一个MERGE数据表结构的各成员MyISAM数据表必须具有完全一样的结构。每一个成员数据表的数据列必须按照同样的顺序定义同样的名字和类型，索引也必须按照同样的顺序和同样的方式定义。
假设你有几个日志数据表，他们内容分别是这几年来每一年的日志记录项，他们的定义都是下面这样，YY代表年份：
- CREATE TABLE log_YY
- (
- dt DATETIME NOT NULL,
- info VARCHAR(100) NOT NULL,
- INDEX (dt)
- ) ENGINE = MyISAM;
假设日志数据表的当前集合包括 log_2004、log_2005、log_2006、log_2007 ，而你可以创建一个如下所示的MERGE数据表把他们归拢为一个逻辑单元：
- CREATE TABLE log_merge
- (
- dt DATETIME NOT NULL,
- info VARCHAR(100) NOT NULL,
- INDEX(dt)
- ) ENGINE = MERGE UNION = (log_2004, log_2005, log_2006, log_2007);
ENGINE选项的值必须是MERGE，UNION选项列出了将被收录在这个MERGE数据表离得各有关数据表。把这个MERGE创建出来后，就可以像对待任何其他数据表那样查询它，只是每一次查询都将同时作用与构成它的每一个成员数据表 。下面这个查询可以让我们知道上述几个日志数据表的数据行的总数：
- SELECT COUNT（*） FROM log_merge;
下面这个查询用来确定在这几年里每年各有多少日志记录项：
- SELECT YEAR(dt) AS y, COUNT(*) AS entries FROM log_merge GROUP BY y;
除了便于同时引用多个数据表而无需发出多条查询，MERGE数据表还提供了以下一些便利。
- MERGE数据表可以用来创建一个尺寸超过各个MyISAM数据表所允许的最大长度逻辑单元
- 你看一把经过压缩的数据表包括到MERGE数据表里。比如说，在某一年结束之后，你应该不会再往相应的日志文件里添加记录，所以你可以用myisampack工具压缩它以节省空间，而MERGE数据表仍可以像往常那样工作